正交实验中的K和R怎么求,有个公式也好啊,急需啊!!!!先列因素水平表:水平 因素A因素B因素C 因素D123再列正交结果表:实验序号 因素A因素B 因素C 因素D结果1111 12122 23133 34212023-04-05Python240
python培训班学费一般多少Python培训费用相对来说较高,Python的培训费用成本是根据各种因素决定的。在北上广深这样的一线类城市,学习Python编程的费用大致是两万元以上不到两万五,就一线大城市来说,肯定要比非一线城市就业机会多,职位多,人才需求量大。但很多2023-04-01Python170
创建函数,R语言求解cutoff, AUC, 95%置信区间,敏感性,特异性cal_metrics <- function(label, pred){ roc.p=pROC::roc(label, pred,ci =T) if (roc.p$auc>0.5){ c2023-03-27Python160
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:1.2023-03-24Python200
使用R语言对SSR数据做主成分分析(PCA)的一个简单小例子示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储,数据格式如下 使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数poppr 第一次使用需要先安装 读入数据 读入数据直接是 genclone obje2023-03-21Python250
正交表如何制作正交表的设计方法及实现过程如下:(1) 确定 正交表的行和列。正交表城3b共有四个因素,每个因素有3个水平,共需安排9次试验。因此,正交表以3b是一个4列、9行的表。生成正交表的表头如表下因素1 因素2 因素3 因素4试验一试验二试验三试验2023-03-21Python180
2020-07-24单因素cox分析R代码data = cox_train_univar genes = colnames(data)[3:ncol(data)] outTab = data.frame() for(i in genes){ expr = dat2023-03-17Python180
R语言与统计-2:方差分析R语言与统计-1:t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 (在完全随机设计的实验中,两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较,对于三组和三组以上的均数比较,就需要用到方差分析。) 可以看2023-03-17Python150
R语言-环境变量设置设置环境变量的函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息。 1. 数字位数的设置 2. 扩展包的安装,修改默认安装镜像。 3. 利用R里的opti2023-03-16Python240
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-03-15Python170
影响股价的因素?影响股价波动的因素很多,主要有经济因素的影响,利率变动的影响,政治因素的影响以及心理因素的影响。(1)经济因素的影响:在影响股价的经济因素中,经济周期,亦即景气的变动,是最重要的因素。当经济进入复苏阶段时,投资者已经预计景气将会好转,生产者2023-03-15Python150
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2023-03-10Python290
R语言与统计-2:方差分析R语言与统计-1:t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 (在完全随机设计的实验中,两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较,对于三组和三组以上的均数比较,就需要用到方差分析。) 可以看2023-03-07Python160
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:1.2023-03-05Python160
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-03-05Python150
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:1.2023-03-05Python170
使用R语言进行卡方检验(chi-square test)文|程瑞林(山东大学第二医院足踝外科) 来源|(微信公众号)云中瑞麟(ID:ruilinfly) 瑞麟导读: 对于计量资料,临床医学研究中常用的统计分析方法是t检验;而对于计数资料,卡方检验是一个常用的统计分析方法。 最近2023-03-05Python220
R语言与统计-2:方差分析R语言与统计-1:t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 (在完全随机设计的实验中,两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较,对于三组和三组以上的均数比较,就需要用到方差分析。) 可以看2023-03-05Python160
R语言-方差检验对实验数据检验方差相等的正态分布总体均值是否相等。判断各因素对试验指标影响是否显著。根据影响实验指标条件的个数可以区分为:单因素方差分析,双因素方差分析,多因素方差分析 boxplot(目标变量~变量,data=数据框) 箱子中的黑2023-03-05Python170
egger检验图怎么做?用Stata做。需要在Stata软件中输入各个研究的HR及95%可信区间。HR及SElogHR来绘制的,在Reviewmanager软件中可以使用软件自带的计算器来计算出上述两个指标的值,而Stata软件中,我们可以输入命令,来计算。选择l2023-03-05Python220