R语言绘制配对样品箱线图

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
Python190
R语言分布的卡方拟合优度检验

R语言分布的卡方拟合优度检验

卡方拟合优度检验，用于衡量观测频数与期望频数之间的差异 一般地，假设总体分r类,分布假设检验问题在原假设下， 期望频数 ： 假设从总体中随机抽取n个样本，并记为样本中分到类中的个数，称为 观测频数 。 K.
Python170
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度，在生物多样性和群落调查中，被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言，在样本量较少的情况下，
Python230
WGCNA（1）：R包安装及数据导入清洗

WGCNA（1）：R包安装及数据导入清洗

WGCNA ：加权基因共表达网络分析，简而言之，就是将基因划分为若干个模块，探究与表型数据与基因模块之间的相关关系，并找到模块中的核心基因。 适用于复杂的数据模式，推荐5组(或者15个样品)以上的数据。一般可应用的研究方向有：不同器
Python240
R语言--不均衡问题处理

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
Python190
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
Python190
python检验是否服从威布尔分布

python检验是否服从威布尔分布

服从。python检验由风速分布密度曲线形状，初步可判定，风电场分布模型初步服从威布尔分布。韦布尔分布，即韦伯分布（Weibulldistribution），又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。1.直方图 由于正
Python160
R语言学习由浅入深路线图

R语言学习由浅入深路线图

R语言学习由浅入深路线图_数据分析师考试现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就
Python130
r语言中t检验如何单独取t值

r语言中t检验如何单独取t值

独立双样本t检验，首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来；t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据，列group则为样本的分组依据。配对样本t检验，数据集为包含分组变量的数据框，那么程序将默认group=1的数据行中的第
Python140
单位员工学历比例怎么计算

单位员工学历比例怎么计算

就是占比多少。比如，如果要统计单位职工大学学历的比例，那就是“拥有大学学历的职工”÷公司全体干部职工总人数x100%。比如，公司有200人，其中30人拥是大学本科毕业，那么本科学历的比例就是30÷200=15%80个员工有5个本科学历
Python120
机器学习模型评价指标及R实现

机器学习模型评价指标及R实现

机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）
Python80