【R语言】非度量多维标度分析法(Non-metric multidimensional scaling,NMDS)非度量多维尺度分析(NMDS 分析)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法,能够反映对象间的顺序关系。与PCoA类似,NMDS可以基于任何类型距离矩阵对对象(样方)2023-03-05Python180
R语言-limma差异分析与heatmap绘制#mRNA表达矩阵与GROUP文件样式,heatmap样式见文章最后 library(limma) mRNA <- read.table("表达矩阵.txt",sep = "t&qu2023-03-05Python190
R语言对数学建模有没有帮助R语言对数学建模有帮助。特别是R专统计方面。数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验,来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律2023-03-05Python150
egger检验图怎么做?用Stata做。需要在Stata软件中输入各个研究的HR及95%可信区间。HR及SElogHR来绘制的,在Reviewmanager软件中可以使用软件自带的计算器来计算出上述两个指标的值,而Stata软件中,我们可以输入命令,来计算。选择l2023-03-05Python220
R语言求区间不需要排序。直接用quantile就可以。你看看是不是跟你的情况相似set.seed(1234)d <- sample(1:10000,1000,replace = F)quantile(d, probs = seq(0,1,02023-03-05Python120
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一2023-03-05Python150
请教R语言copula参数估计的若干问题r语言 怎么用copula计算var 解决方案1: 直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft()例如信号x y=fft(x)%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y)%对信号y傅里叶反变换到时域, 解决方案2: 工具箱埃IFFT()函数不能发链2023-03-05Python150
R语言绘制配对样品箱线图配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查2023-03-05Python150
【R语言】非度量多维标度分析法(Non-metric multidimensional scaling,NMDS)非度量多维尺度分析(NMDS 分析)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法,能够反映对象间的顺序关系。与PCoA类似,NMDS可以基于任何类型距离矩阵对对象(样方)2023-03-05Python160
R语言-KNN算法1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本2023-03-05Python250
gq检验和white检验的比较gq检验法切记:先对解释变量x排序(一般是按照升序),再截断样本,取一头一尾,计算残差平方和,构造F检验,得出结论。注:[proc]—[making equations]—[equation estimate]原样本数据共有23个,这里去掉2023-03-05Python150
Python Keras导入训练集验证集测试集,并进行数据预处理import os import numpy as np from tqdm import tqdm #进度条 from glob import glob from scipy import ndimage from k2023-03-05Python140
R语言--不均衡问题处理样本不均衡问题是指在机器学习分类任务中,不同类型的样本占比差距悬殊。 比如训练数据有100个样本,其中只有5个正样本,其余均为负样本,这样正样本:负样本=5%:95%,训练数据中负样本过多,会导致模型无法充分学习到正样本的信息,这时候2023-03-05Python130
如何用r语言进行数据分类首先,原始数据是由name(名字),class(班级),course(课程)和score(分数)组成的,将其导入R语言并存储在Mydata对象里接下来,我们利用sqldf包来处理分组汇总的问题。由于sqldf包不是R语言自带的,所以先用以下2023-03-05Python110
R语言 > pairs(iris[,1:4]) > pairs(iris[1:4]) 这俩语句画的图一样,,那个逗号是干嘛的??这个我查了下觉得应该是这么回事:iris首先是个数据框,数据框可以看做是矩阵的推广,也可以看成是特殊的列表。在你这里通过调用iris[,1:4]和iris[,1:4]得到一个数据结果,我觉得是在调用iris[,1:4]的时候吧iris当成了2023-03-05Python170
用R语言估计参数值 请帮忙解释下面这段R语言程序每句的含义,谢谢!从第一行开始,N直到pai,都是赋值语句。其中x1和x2是长度为N,类型为十进制小数的向量。runif是生成一个随机数,取值在-1到1之间。for循环语句生成具体的两个向量,即x1和x2,其中的每个数都用runif来生成。紧接之后的if语句2023-03-05Python240
r软件中,能够实现两端用gpd分布,中间用经验分布函数吗样本分布函数:总体的分布函数称为总体分布函数.从总体中抽取容量为n的样本,得到n个样本观测值,设其中互不相同的观测值由小到大依次为, 则有频率分布表定义样本分布函数。设x1,x2,…,xn是总体(离散型、或连续型,分布函数F(x)未知)的n2023-03-05Python190
r语言arma-garch怎样预测原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型2023-03-05Python160
R语言作业-统计30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾2023-03-05Python150
R语言-方差检验对实验数据检验方差相等的正态分布总体均值是否相等。判断各因素对试验指标影响是否显著。根据影响实验指标条件的个数可以区分为:单因素方差分析,双因素方差分析,多因素方差分析 boxplot(目标变量~变量,data=数据框) 箱子中的黑2023-03-05Python150