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( X1
推荐阅读
热门文章
实验设计的PB实验是什么？
Plackett-Burman试验就是筛选试验设计，主要针对因子数较多，且未确定众因子相对于响应变量的显著性是，采用的试验设计方法。方法主要通过对每个因子取两水平来进行分析，通过比较各个因子两水平的差异与整体的差异来确定因子的显著性。筛选试
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
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
基于R语言绘制Network几种方式
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
【R语言】--- 散点图
散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定，每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标。散点图可以用R自带的plot()函数绘制，也可以用ggplot2包的geom_point()和
如何分析调节作用？
调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。比如学习方案对学习效果的影响，其中会受到学生个性的影响，一种指导方案对一类学生有效，对另一类学生无效。此时我们就称学生个性是调节变量。 在调节作用中，Y一定是定量数据，而调节
请教大神，R语言做logistic回归的结果OR
自变量通过不检验有以下这些可能：1、方程本身没有意义，比如我们用身高来预测性别，这个肯定通不过检验。2、自变量本省有问题，二项逻辑回归对自变量的要求比较严，一般是要求连续、正态分布的数据才可以。如果自变量不满足符合的条件则很有可能通不过检验
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
如何检验调节作用
我们今天用到了spss中的分层回归，这种方法其实和回归没有太大差异，只是在回归的时候，分两个步骤进行，然后对两步中的R方值的改变大小进行显著性检验，如果达到了预先设置的显著性水平，就可以证明调节作用。我们来看看具体的步骤：明确变量类型：我们
如何用r语言绘制多变量散点图
给你一些代码，你慢慢研究：install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&
如何使用R语言进行卡方检验
我们想知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响，以下为数据统计的四格表： 从上文中我们通过卡方计算公式手动计算出P在0.1到0.5,说明牛奶对感冒发病率没有影响。 下面我们通过R计算一下具体p直：x<-matrix(c
转录组分析中—用R语言画带基因名标签的PCA主成分分析图
1. “PCA.data.txt”为基因表达值矩阵。其中第一列为基因名称，这里以ensembl id作为指代；其余各列记录了RNA-seq获得的各基因在各样本中的表达量信息。2. “group.t
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
调节作用的简单斜率图交点怎么解释
是S-T把焦点表示位移相等，斜率表示速度，斜率是正的方向就是和原来你射的正方向相同，负的就相反了，V-T中，交点是速率相等，斜率是加速度，斜率是正的加速度就是与初速度同向，负的就是反向，针对X轴上半部分而言，面积就是位移大小。ft图象斜率，
如何得到r语言中空间面板回归结果如何计算aic
只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过，这时还不能就简单的把后三个变量删掉，因为变量之间是有关系的。要继续做变量选择和最优回归，像在R语言是用AIC这个统计量和step（）函数来得到最优回归方程（就是选显著的变量）。时间序
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( X1
如何得到r语言中空间面板回归结果如何计算aic
只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过，这时还不能就简单的把后三个变量删掉，因为变量之间是有关系的。要继续做变量选择和最优回归，像在R语言是用AIC这个统计量和step（）函数来得到最优回归方程（就是选显著的变量）。时间序
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
在实数集R中给出关系f={（x，x²）:x∈R},讨论f的自反性，对称性和传递性。
如果我理解的没错, 自反性, 对称性和传递性都没有.自反性要求: 任意a ∈ R, 有(a,a) ∈ f, 但是对a = 2就不成立.对称性要求: 若(a,b) ∈ f, 则(b,a) ∈ f, 但是对a = 2, b = 4就不成立.传递