如何用r语言进行多重共线性检验就是你之前一个无限制模型(Unrestricted Model)的那个对象(object),比如题主这里举例说可以是: lm.test<-lm(y~X1+X2+X3,data=D).这个model就是lm.test这个线性回归对2023-03-10Python220
R 语言计算生态位指数生态位宽度(Bi)采用Colwell等(1971)加权修正的Levins指数 式中,Bi为物种i的生态位宽度值,其范围在[0-1]之间,值越大说明该物种生态位宽度越宽;Pij为物种i在第j资源状态下的个体数占该种所有个体数的比例,r为资2023-03-08Python150
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据2023-03-05Python180
贵州大学2023考研参考书目程序设计与数据结构:《C语言程序设计教程》、《数据结构(C语言版)》生态学:《普通生态学》、《生态学》(第三版)电子技术基础:《模拟电子技术基础》(第五版)、《数字电子技术基础》(第六版)电气工程基础与传热学:《传热学》(第5版)、《发2023-03-04Python120
如何在64位win7系统中搭建R语言第一步,下载Android开发的程序现在简称ADT,下载完就可以使用,已经不需要再另外下载eclipse了,直接到安卓官方下载即可。进入下载页面后,点击下载SDK的蓝色按钮。复选框打勾,选择64位,点击下载按钮。这个文件也就4百多兆。接下来2023-02-27Python230
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据2023-02-27Python130
R语言学习DAY04:回归分析R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;32023-02-26Python230
R语言入门与实践笔记(第四章)在R中有 6中索引编写方式 ,包括 正整数、负整数、零、空格、逻辑值、名称与正整数索引相反,它的含义是 不包含 负整数索引所对应的元素。 说实话,零索引并没有多大用处。这里就不介绍了 代表选取该索引位置所代表维度的所有元素2023-02-25Python160
R语言入门与实践笔记(第四章)在R中有 6中索引编写方式 ,包括 正整数、负整数、零、空格、逻辑值、名称与正整数索引相反,它的含义是 不包含 负整数索引所对应的元素。 说实话,零索引并没有多大用处。这里就不介绍了 代表选取该索引位置所代表维度的所有元素2023-02-25Python150
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据2023-02-25Python180
R语言:unifrac的计算Unifrac是一个十分常用的衡量不同群落之间谱系结构差异的指标。在R语言中,计算unifrac的函数不只一种,不同函数之间有什么差别呢?本文目的就是对几个常用的计算unifrac的函数的使用方法做个记录。比较对象首先,每2023-02-25Python170
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据2023-02-25Python170
R语言是什么?《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:链接: https:pan.baidu.coms160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw?pwd=3ts7 提取码: 3ts7R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件,与其它建2023-02-25Python140
R语言绘制配对样品箱线图配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查2023-02-25Python240
深入浅出介绍聚类分析聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天我给大家介绍其相关原理。 聚类方法有很多,常用的有以下几个: 下图的例子展示的是,差异表达基因集的聚类2023-02-25Python160
在用R语言做logistic回归的列线图的时候出现这个问题,有大佬知道什么原因吗?自变量通过不检验有以下这些可能:1、方程本身没有意义,比如我们用身高来预测性别,这个肯定通不过检验。2、自变量本省有问题,二项逻辑回归对自变量的要求比较严,一般是要求连续、正态分布的数据才可以。如果自变量不满足符合的条件则很有可能通不过检验2023-02-24Python210
R语言学习笔记之聚类分析R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t2023-02-24Python160
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据2023-02-24Python240
R语言入门--第十四节(聚类分析)(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变2023-02-24Python100
R语言入门--第十四节(聚类分析)(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变2023-02-23Python170