如何用R语言进行相关系数与多变量的meta分析

如何用R语言进行相关系数与多变量的meta分析

本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析,第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号(全哥的学习生涯)内回复“相关系数”即可。 me
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R语言与统计-1:t检验与秩和检验

R语言与统计-1:t检验与秩和检验

一般根据数据是否符合正态分布,选择合适的统计方法: 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&lt30),总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理
Python150
R语言:有关差异分析的检验方法

R语言:有关差异分析的检验方法

1 读取,计算均值,箱图观察 2 查看数据分布 2.1 hist直方图 2.2 qqnorm散点图 3 Shapiro-Wilk正态性检验 4 方差齐性检验意义:方差分析就是在大家误差水平
Python180
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去

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
Python110
「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

1.聚类    聚类属于无监督式学习。在无监督式学习中,训练样本的标记信息是未知的,算法通过对 无标记样本 的学习来揭示蕴含于数据中的性质和规律。聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇。2.聚类分析
Python220
python:5种正态性检验方法

python:5种正态性检验方法

1.直方图 由于正态分布具有非常典型的中间高,两边低的图形特征,如果样本数据并不服从正态分布,我们可以通过直方图很快地分辨出来。更进一步地,Python可以辅助生成基于样本数据估计的正态曲线,这样就容易辅助我们进行判断。 图形观察虽
Python200
R语言组合图片时图例和文字如何等比例缩小

R语言组合图片时图例和文字如何等比例缩小

R语言组合图片时图例和文字等比例缩小方法如下:par()函数;par()函数可以设置绘图的全局参数,如lty、 pch等。这些设置除非被修改,否则在接下来的所有代码中均成立。par(no.readonly= T)显示默认参数值,图形边距:
Python220
逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现定义类型向前引入法从一元回归开始,逐步增加变量,使指标值达到最优为止相互删除法从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2:越大越好AIC:越小越好step()usage
Python160
R语言分析各班学生成绩

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 &lt- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.nam
Python210
r语言中异常值在画图中怎么调整异常值的大小

r语言中异常值在画图中怎么调整异常值的大小

1、首先r语言中在画图中调整异常值的大小可以不断删除强影响点或者离群点。2、其次一直重复直到获得比较满意的拟合。3、最后若不显著,则说明数据集中没有离群点。1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV
Python160
R语言-KNN算法

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
Python200
R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python170
最小样本量30怎么计算出来的

最小样本量30怎么计算出来的

公式计算 N=Z^2×(P ×(1-P))E^2,Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5。首先要说的是样本容量和样本数的概念,Cpk研究时应该说是样本数不小于30,而不是样本容量。比如使用单值移动极差图时
Python270
R软件 已知t值如何计算p值,急!!

R软件 已知t值如何计算p值,急!!

pt( t值,自由度,lower.tail=TRUE)注:pt 有个参数叫 lower.tail,默认为 TRUE,这时候 pt 计算的是 P[X ≤ x]。如果设为 FALSE 则是计算 P[X &gt x] 的概率。即使道路坎坷
Python170
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

数据准备 许多实际情况中统计假设(假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布)并不一定满足,比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和
Python160
标准误用r语言怎么算

标准误用r语言怎么算

方法如下:设样本量为 n,假定为 30 , R 里面提供了 var 函数来求样本方差var 函数的定义是: 但样本方差的定义是 n &lt- 30x &lt- rnorm(30)# 样本标准差为print(var(x
Python280
如何在R语言中使用Logistic回归模型

如何在R语言中使用Logistic回归模型

Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因
Python190