R语言进行相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析旨在研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或2023-02-24Python290
r语言中的vegan包里进行cca分析时,环境因子会自动标准化吗假设你要计算两组数值的线性相关系数,方法有两种:第一种方法:键入函数:=CORREL(数据列或行1,数据列或行2)。该函数是计算数据列或行1及数据列或行2的线性相关系数。例如有一列数据为A1:A20,还有一列数据为B1:B20,=CORRE2023-02-24Python180
如何用R语言做线性相关回归分析cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵不过R语言没有直接给出偏相关的函数;我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析,得到简单相关2023-02-24Python130
R语言绘图包06--基因表达相关性绘图corrplotR语言绘图包系列: 参数 参考:https:cran.r-project.orgwebpackagescorrplotvignettescorrplot-intro.html https:mp.weixin.qq.2023-02-24Python220
R语言实战package总结Hmisc 包的 minor.tick( ) _______包的_______函数可以添加次要刻度线 Hmisc 包中的 describe()函数 ______包的_______函数可返回变量和观测的数量、info 值、缺失值和唯一2023-02-24Python130
如何用R语言进行相关系数与多变量的meta分析本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析,第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号(全哥的学习生涯)内回复“相关系数”即可。 me2023-02-24Python170
R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子最终出图如下 这里自动做统计检验的函数是stat_compare_means()读入数据 作图 这个函数来自于ggpubr这个包,只需要指定根据那一列来分组就可以了 默认的是Wilcoxon Rank Sum2023-02-24Python250
如何用R语言进行相关系数与多变量的meta分析本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析,第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号(全哥的学习生涯)内回复“相关系数”即可。 me2023-02-24Python300
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python80
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2023-02-24Python170
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python160
求助 用R语言做PLS分析的代码或方法princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵2023-02-24Python110
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python130
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“**.correl2023-02-24Python110
R语言作业-统计30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾2023-02-24Python130
R语言作业-统计30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾2023-02-24Python200
如何在R语言中使用Logistic回归模型Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因2023-02-24Python150
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python150
用R语言计算多水平之间的相关性先把整个数据读进来,比如赋值给data。data第一列是A1,A2什么的。A<-as.matrix(data[grep("A",data[,1]),-1])B<-as.matrix(data[g2023-02-24Python140
R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-24Python150