R语言基础教程 | 数据结构—因子

R语言基础教程 | 数据结构—因子

变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子(factor)
Python840
R语言library(psych)什么意思?

R语言library(psych)什么意思?

导入函数包psychlibrary()这个函数是把括号内包含的函数包导入,然后才可以运用psych中的一些现成的函数or模型。psych函数包好像是一个和心理学等有关的函数包,Rstudio里给的psych函数包的定义如下:A gen
Python130
《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,
Python120
《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,
Python110
R语言——因子

R语言——因子

变量课归结为名义型、有序型或连续型变量。 名义型变量是美哟顺序之分的类别变量。有序型变量表示一种顺序关系,而非数量关系。连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值,并同事表示了顺序和数量。 类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R
Python200
求助,r语言中的判别分析

求助,r语言中的判别分析

Fisher判别分析,即 LDA 相应的R实现为:MASS包中的 lad() 函数,qda() 函数lad(x, grouping, prior = proportions ,tol = 1.0e-4, method , CV = FALS
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
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
Python中怎样实现奇异值SVD分解

Python中怎样实现奇异值SVD分解

这两个命令是完全不同的呀。S=svd(A)表示对矩阵A进行SVD分解,分解的结果是得到3个矩阵,如果返回值只有一个,那么可以得到A的奇异值向量。eig(A)表示求矩阵A的特征值。所以区别就是,svd得到的是A的奇异值,eig得到的是A的特征
Python130
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中矩阵幂次怎么算

R中矩阵幂次怎么算

方阵才可以进行幂次的计算而进行很多次方计算时为了计算简便一般使用特征值的方法即A^n=Pλ^nP^(-1)其中P为特征向量,λ为特征值矩阵摘自: https:www.cnblogs.comyupeter007p5325575.ht
Python340
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 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