R语言(ggplot)如何绘制分组比较的箱线图?如下图所示boxplot(x1~name,da,at=c(1,5,9),names=paste(c('A','B','C'),'x1',sep='.'2023-02-23Python640
r的子集出来了,怎么求r2r的子集出来了根据拟合优度求r2。拟合度r2计算公式:r^2=esstss。拟合优度(GoodnessofFit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数亦称确定系数R2。R2最大值为1。R2的值越接近1,说明回归直2023-02-23Python460
r语言线性回归分析怎么看正负相关看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关。b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定。多元线性回归2023-02-23Python470
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2023-02-23Python160
在r语言中求泊松分布参数的矩估计∵X服从参数为λ的泊松分布∴P(X=m)=λmm!e?λ,(m=0,1,2,…)设x1,x2,…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为L(x1,x2,…,xn;λ)=nπi=1λxixi!e?λ=e?nλnπi=1λxixi!∴ln2023-02-23Python100
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2023-02-23Python150
请教R语言做矩阵散点图,添加相关系数,并采用稳健回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2023-02-23Python120
组内相关系数的意义及R语言实现组内相关系数(intra-class correlation coefficient, ICC)的用途、类型以及计算。 ICC常用于衡量某个指标(比如,皮层厚度)在多次测量中的一致性相似性(即信度)。在概念上,ICC等于真实的(被试间2023-02-23Python230
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。 me2023-02-23Python170
R语言-14.2一次性筛选出高度相关自变量(相关系数与卡方检验)与上一篇《单因素方差分析》组合,就是筛选与因变量相关,自变量不相关(最大相关,最小冗余)的原则进行降维针对连续变量:利用相关性选出2至26列,显著相关的自变量,cor存储了高度相关的变量对,以及对应的相关系数 cor.2023-02-23Python870
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2023-02-23Python170
R语言如何提取p值将t.test()的结果保存下来,然后用$符号提取。如res <- t.test()res$p.value或者t.test()$p.value注意t检验中的参数照写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2023-02-23Python140
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2023-02-23Python180
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 sta2023-02-23Python320
急求~~如何使用R语言拟合负二项回归以及零膨胀回归?我是用的pscl包,zeroinfl()函数零膨胀负二项模型(ZINB)mod <- zeroinfl(ReportedNumber~ A+B+C+D+E | F+G+H+I, data = zinb, dist = "2023-02-23Python480
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。 me2023-02-23Python200
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.t2023-02-23Python170
python怎么安装面板回归. win+r 输入cmd打开命令提示符输入pip list 查看python中安装的库,查看是否安装了matplotlib,numpy,scipy,sklearn这些库2.未安装,下面进行pip安装打开命令提示符,输入下面代码,回车等待。2023-02-23Python80
R语言|PLS-DA分析绘图示例偏最小二乘法判别分析(PLS_DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法,一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信2023-02-23Python180
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 = FALS2023-02-23Python120