R语言计算方差nrow(leadership)是leadership这个数据集的行数(可能就是样本数),1:nrow(leadership) 是一个向量,从1到nrow(leadership),sample(1:nrow(leadership)) 是将里2023-02-25Python190
R配对的病例对照研究资料怎么计算OR值和卡方值还有一个变量3是权重,变量1是组别,再点ok,后面是自由度,正常对照组用数据1表示,用2表示分类属性2,勾选chi-squares卡方检验你的数据应该用交叉列联表做:建立两个变量,先加权频数后点analyze-descriptive sta2023-02-24Python2120
帕累托图制作方法帕累托图制作方法如下:第一步 定义收集数据表的格式。第二步 收集并统计资料,如下图所示。第三步 计算总数。第四步 画柏拉图坐标轴。第五步 以发生频率排序。画出柏拉图柱子。第六步 连接累计曲线,如下图所示。第七步 加上图例,分析主2023-02-24Python290
r语言如何同时求几列数据的均值和方差如下:数据集a有变量:x1,x2,x3等等求各变量的均值方差,代码如下:mean(a$x1) var(a$x1)。mean(a$x2) var(a$x2)。mean(a$x3) var(a$x3)。……如果有无效值,需要在括号2023-02-24Python340
R语言绘制生存曲线图下图显示内置数据集colon,病人rx处理分为三组(下图第三列),对照组: Obs ,处理组一:Levamisole (Lev) ,处理组二: Levamisole + 5-fluorouracil (Lev+5FU) # loads2023-02-24Python280
R语言生信分析——表达矩阵数值问题比如GPL570的矩阵就是没有取过log2的。 将原始表达矩阵eset (共24列)进行简单转换:eset[,1:24]<-log2(eset[,1:24])原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====2023-02-24Python220
关于R作交互作用的示意图的一个小问题,求助如果要做的话,在公式里面写出来就可以了。A*B表示因素A和B,还有它们的交互作用都包括在分析里,如果要单独写出来交互作用要用A:B。如果要画出来的话,interaction.plot()可以作出交互效应图,考查因素之间交互作用是否存在, 比2023-02-24Python120
人失误分析包括哪些方面现代化、大规模的人机系统中的人员行为已由传统的操作为主的行为逐步转变为以监测、判断为主的自动化控制,然而人在系统中的作用并未因此而弱化,相反,随着机械设备可靠性的提高,人的重要性越来越显著:一方面,人由于其生理、心理、社会、精神等特性,既存2023-02-24Python100
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2023-02-24Python300
python的is和is not运算符是干什么用的简单来说,python中的is与is not运算符可判断两个对象是否为同一对象。若为同一个对象,则对象1 is 对象2为True 。反正,若非同一个对象,则对象1 is not 对象2为True要理解Python中的is和is not运算符2023-02-24Python110
r语言孟德尔随机化分析,怎么把ivw改成随机效应模型孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)是以孟德尔独立分配定律为基础进行流行病学研究设计和数据分析,论证病因假说的一种方法。由基因型决定中间表型(暴露)的差异, 因果方向明确。通过引入一个称之为工具变量的中间变量2023-02-24Python190
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2023-02-24Python170
GO富集分析GO富集是组学数据分析常用的手段,通常用来挖掘差异基因中GO term的富集程度。Fisher's exact test是常用的统计检验方法,但这种方法存在明显的缺点。很多公司提供的测序分析结果都普遍使用这样的方法,导致很多后续的2023-02-24Python200
r语言如何同时求几列数据的均值和方差如下:数据集a有变量:x1,x2,x3等等求各变量的均值方差,代码如下:mean(a$x1) var(a$x1)。mean(a$x2) var(a$x2)。mean(a$x3) var(a$x3)。……如果有无效值,需要在括号2023-02-24Python320
R语言画生存曲线怎么标注相对危险度1、首先用Excel做好数据的统计,将数据整理成每个个体生存天数的形式,并将每个个体均定义为1。2、打开GraphPadPrism后,选择Survival,选择图形类型和结果的显示方式,Fraction是以分数形式显示,Percents是以2023-02-24Python100
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:1.2023-02-24Python220
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:1.2023-02-24Python120
如何用r语言进行双因素方差分析如果你用的是英文版的 那么流程为Analyze---general linear model---univarite 打开一个对话框将两因素选入自变量框(fixed factors)将因变量选入因变量框(dependent varieble2023-02-24Python270
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:1.2023-02-24Python290
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2023-02-24Python200