r语言如何数据分析

r语言如何数据分析

r语言数据分析是查看数据的结构、类型,数据处理。根据查询相关资料信息显示:R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通
Python110
【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 主成分分析(PCA)是一种将数据降维技巧,它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量,这些无相关变量称为主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组
Python170
r语言主成分分析biplot怎么看

r语言主成分分析biplot怎么看

#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数#princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析#summary()提取主成分信息 #loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容#predi
Python170
revman就是r语言吗

revman就是r语言吗

revman不是r语言。在元分析中用得较多的为CMA和Revman,在潜分类潜剖面分析中用的较多的为LatentGold和R语言,而像N2Mplus等,都是功能较为单一的辅助性统计软件,在多水平模型中用的较多的为HLM和MPLUS和R语言。
Python240
R|Affymetrix芯片分析(1)-affy

R|Affymetrix芯片分析(1)-affy

Affymetrix芯片储存着大量的生物信息学数据,因此有必要从实战出发的角度,汇总下Affymetrix芯片处理的流程。下面以GSE1438为例 常用的质量控制的指标: 平均数法、RLE、NUSE和RNA降解曲线根据以上指标综合决
Python120
R型高级瑞文智力测验的测验标准

R型高级瑞文智力测验的测验标准

智商在145分以上(天才)的,只有人口的1%;智商在131—144(超级智商)的,占人口的10%。是英国心理学家瑞文于1938年设计的非文字智力测验,主要通过图形的辨别,组合,系列关系等测量人的智力水平,以及人们解决问题的能力、观察力、思维
Python180
R语言怎么做Meta分析

R语言怎么做Meta分析

R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包,当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多,比如 meta,metafor等网页链接。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。该数 据库是
Python280
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析

《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析

主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,
Python170
R语言中如何不隐藏因子载荷系数

R语言中如何不隐藏因子载荷系数

打开R studio,将数据导入R中点击import Dataset,选择From SPSS。因为本次分析的数据是以SPSS的sav格式保存的,所以这里选择从SPSS中导入。最常见的是基于特征值的方法,每个主成分都与相关系数矩阵的特征值 关
Python190
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
Python150
用R语言做PCA的具体步骤

用R语言做PCA的具体步骤

#导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = 't' )require(graphics)#调用PC
Python170
R语言计算β多样性指数及分析

R语言计算β多样性指数及分析

计算β多样性指数需要用到phyloseq包。它的安装方式不同于简单的install.packages(“phyloseq”) 有两种方法可以安装 1.先安装BiocManager install.packages("B
Python390
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.
Python210
【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 主成分分析(PCA)是一种将数据降维技巧,它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量,这些无相关变量称为主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组
Python210
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

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
Python170
r语言 已知密度函数 求对数似然函数

r语言 已知密度函数 求对数似然函数

这是概率论与数理统计在最大似然估计中的问题,求导过程如下:1.先求这个函数的对数似然函数,即两边同时取对数lnL(μ,塞塔)=ln∑(Xi-μ)^2σ^2,很抱歉,电脑word没有公式编辑器,计算过程写不出来,前面的等式是复制楼主你输入的
Python170
r语言如何对因子载荷矩阵进行选择变换

r语言如何对因子载荷矩阵进行选择变换

r语言对因子载荷矩阵进行选择变换是先对变量标准化。根据查询相关资料信息显示:给出m和特殊方差的估计(初始)值求出简约相关阵R*(p阶方阵)计算R*的特征值和特征向量,取其前m个,略去其它部分求出A*和D*,再迭代计算。主成分分析
Python180
R语言中的情感分析与机器学习

R语言中的情感分析与机器学习

来源 | 雪晴数据网利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentim
Python270
R语言 RDA分析(去冗余物种)

R语言 RDA分析(去冗余物种)

也做了挺多次RDA分析,自己现在小结一下RDA分析流程: 就我个人而言,虚线前面都是不太经历的步骤,我一般不会主动删去样品的环境信息,因为我接触的菌群这块本来就没有什么多余的环境信息-_-||,所以我的重点放在怎么去除多余OTU或菌群上
Python120