R语言中 关于求一个矩阵的相关系数的问题analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著。另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格下的解释就知道,比如“*2023-02-25Python250
R语言单因素、多因素方差分析ANOVA analysis of variance@[toc] 假设检验的前提是要满足正态分布和方差齐性 组内平方和SSE:同一组内的数据误差平方和 组间平方和SSA:不同组之间的数据误差平方和一个分类型自变量 例如四个班级学生的语文成绩,班级是分类型自变2023-02-25Python180
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2023-02-25Python200
如何用R语言编出一个多元线性回归模型的方)attach(byu)lm(salary~age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fittedmode2023-02-25Python210
R语言绘制相关系数图||线面组合是不是看到这种图心里痒痒的,三年了,终于有人把它重现出来了。 从原图我们很容易发现,主要有三部分:右上角是类似于corrplot包中的上三角相关系数图;下三角是一组点之间的连接线(作者用了弧线,直线也能达到同样的效果);剩余部分主要是图2023-02-25Python160
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语言相关性分析1. R语言自带函数cor(data, method=" ")可以快速计算出相关系数 ,数据类型:data.frame 如data.frame为:zz, 绘图如下:a. single protein:线性2023-02-25Python190
r语言 一元线性回归怎么得到回归方程)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted2023-02-25Python220
如何用R语言识别ARMA模型中系数的显著性>m4Call:arima(x = dpgs, order = c(6, 0, 0), xreg = dpus, include.mean = F)Coefficients: ar1 ar2 ar3 ar4ar5ar6d2023-02-25Python180
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三2023-02-25Python150
R语言怎么做多因变量的多元线性回归举个例子:一般人在身高相等的情况下,血压收缩压Y与体重X1和年龄X2有关,抽取13组成年人数据(如下图),构建Y与X1、X2的线性回归关系。1.先创建一个数据框blood: blood<-data.frame( X12023-02-25Python180
如何用r语言比较多个个体概率通过使用r语言,对多个个体概率进行统计、比较。1、对单个个体进行概率分析,可以利用二项分布概率、泊松分布概率,对个体概率进行统计、分析;2、创建个体概率分布图形,对多个个体概率进行分析、比较。R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro2023-02-25Python210
R语言下如何进行分层卡方检验?R语言下进行分层卡方检验方法和过程如下:t.testt检验wilcox.testwilcox检验prop.testbinom.test贝努力试验检验chisq.test卡方检验fish.testfisher精确检验k2023-02-25Python190
怎么用R语言编写一个完整的多元线性回归方程)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted2023-02-25Python290
如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件1、R语言可以导出csv格式的文件供Excel使用,具体的使用方法首先打开RStudio软件:2、先定义一个随机生成一个包含10个正态分布数据的向量,然后输出它,使用csv函数导出csv文件,函数中第一个参数为导出的变量名nx,第二个参数为2023-02-25Python140
R语言|绘制NMDS图非度量多维标度(NMDS)分析 非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)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2023-02-25Python400
求助高手,R 软件的Logit 模型的结果分析std. Error就是标准差,你估计的系数除以标准差就得到了z统计量,这个主要是和临界值比较,看系数是否显著,prob就是所谓的P值,也是看系数是否显著,1个*就是在95%的置信度下显著,2个星号就是在99%置信度下显著,3个星号就是992023-02-25Python130
r语言绘制森林图如何添加参考变量1、下载RStudio软件;安装对应的rtool,两者关联。2、新建变量导入数据集。3、导入安装包。4、使用对应的函数对其中的数据显示各层次进行配置,最后显示。框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正2023-02-25Python670
有12列数据,如何用R语言计算相关系数矩阵analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著。另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格下的解释就知道,比如“*2023-02-25Python170
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,2023-02-25Python150