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2023-02-25Python150
聚类分析树状图如何看?看懂聚类分析树状图需要一把尺子,与从左向右的横线垂直90度放下。此时,横线(一条线就是一个类别)被尺子截断,这些端点的个数就是该相对距离下的类别数目。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程,它是一种重要的人2023-02-25Python200
浮游植物的数量和生物量是怎么计算的浮游植物的现存量,指的是某一瞬间单位水体中所存在的浮游植物的量。这个量有两种表示方法,用数目单位表示成为密度,一般用万个/升为单位,五、六十年代用之;用重量单位(mgL)表示的现存量称为生物量(Biomass),70年代以来被广泛使用。2023-02-25Python180
R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然,得看数据量有多大,以及复杂程度。只要训练集&2023-02-25Python300
游程检验的游程检验方法1、检验总体分布是否相同将从两个总体中独立抽取的两个样本的观察值混合后,观察游程个数,进行比较。2、检验样本的随机性将取自某一总体的样本的观察值按从小到大顺序排列,找出中位数(或平均数),分为大于中位数的小于中位数的两个部分。用上下交错形成2023-02-25Python160
go gc gccgo gcc GNU 之间的关系gc 与gccgo 都是go语言标准规范的不同实现,两者包含不同的侧重点: 使用成本上gccgo远比gc更高,基于如下原因: 总结:除非真要追求高性能,否则不建议去折腾gccgo 如果一定要折腾,建议思路:基于gcc docke2023-02-25Python180
R语言ggcorrplot包绘制相关性热图热图是科研论文中一种常见的可视化手段,而在转录组研究领域,我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性,来判断生物样本中是否存在共表达情况,以及共表达基因模块。除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性2023-02-25Python170
R语言中 成分残差图的结果怎么看那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下:按照书上所说就是:“若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加2023-02-25Python180
R语言中哪些包是处理混合属性聚类的聚类的包,cluster包,里面包含了pam,agnes等函数,可以十分方便进行聚类计算。另外有系统自带的stats包,hclust, kmeans等函数。fpc包做聚类分析,也是可以的。另外,如果需要例子,这些包自带的文档里面都有使用的实2023-02-25Python170
《R语言实战》自学笔记44-t检验数据准备t检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n <30),总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均2023-02-25Python190
在R语言中,只已知2个样本各自的个数,均值,方差,怎么检验差异是否显著?如果两个样本具有方差齐性,那么做独立样本t检验时,直接套用t检验的公式,计算t值,,查表的自由度为n1+n2-2,然后用函数pt( t value, n1+n2-2)给出p值,小于0.05即为显著。如果方差不齐,需要计算校正后的自由度,2023-02-25Python100
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2023-02-25Python160
R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子最终出图如下 这里自动做统计检验的函数是stat_compare_means()读入数据 作图 这个函数来自于ggpubr这个包,只需要指定根据那一列来分组就可以了 默认的是Wilcoxon Rank Sum2023-02-25Python160
python中实际的显著性水平p值的意义t检验的显著性p值python_PythonP值p值是关于假设的强度。 我们基于⼀些统计模型建⽴假设,并使⽤p值⽐较模型的有效性。 获得p值的⼀种⽅法是使⽤T检验。这是对零假设的双侧检验,即独⽴观察值'a'的样本的期望值2023-02-25Python120
如何用r语言求正态分布的标准差用r语言求正态分布的标准差:产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数:rnorm(100,mean=0,sd=1)指数分布数dnorm(x,mean=5,sd=1,log=TRUE)。正态分布的标准差正态分布N~(μ,duδ^2),2023-02-25Python270
R语言实用案例分析-相关系数的应用R语言实用案例分析-相关系数的应用在日常工作中,经常会存在多个变量之间存在关联关系,比如学习数学好的同学,物理成绩可能也比较高。在公司中外貌和讨人喜欢的关系往往也比较大,在人事招聘过程中,如果想要更加综合的评价某个人,需要把相关系数比较高的2023-02-25Python500
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在2023-02-25Python150
R语言分析各班学生成绩分析来自5各班的5位中学生的成绩情况,数据必须确保已保存在本地,名称为“scores.txt” scores <- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.nam2023-02-25Python190
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2023-02-25Python150
给定检验水准和样本量,R 语言中如何求t检验的临界值?qt()函数标准输入qt(检验水准,样本量-1,lower.tail=F)比如说检验水平alpha=0.05, 20个样本,那么上分位点t_alpha=qt(0.05,19,lower.tail=F)相关系数r临界值表分两步观看:1、第2023-02-25Python190