lefse分析LDA可以设为2.5吗

lefse分析LDA可以设为2.5吗

lefse分析LDA可以设为2.5。当出现超过两类的情况时,可以使用由费舍尔判别派生出的分析方法,它延伸为寻找一个保留了所有类的变化性的子空间。这是由 C.R.Rao 总结出来的。假设,C个类中每一个类都有均值和相同的协方差。在对自变量
Python220
R语言的功能

R语言的功能

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可
Python150
ggsignif的用法

ggsignif的用法

其实这个包的用法主要是用来丰富ggplot2画图的更多美化,如果两个分组之间存在显著性不同,这个包提供一个简单的方式去标示。 比如我们想要如下的效果图: 图上标注了每个组之间的p值,感觉很不错。这样的话我们如何实现呢?我们可以借助
Python120
如何用r语言的gplots包画韦恩图

如何用r语言的gplots包画韦恩图

这个叫heatmap. library(gplots)里有个函数叫heatmap.2专门画这种图。 但你这张不是标准的heatmap,要调整边框大小单元大小,不对行和列作聚类分析,颜色也得改。R语言与统计-1:t检验与秩和检验
Python200
R语言组合图片时图例和文字如何等比例缩小

R语言组合图片时图例和文字如何等比例缩小

R语言组合图片时图例和文字等比例缩小方法如下:par()函数;par()函数可以设置绘图的全局参数,如lty、 pch等。这些设置除非被修改,否则在接下来的所有代码中均成立。par(no.readonly= T)显示默认参数值,图形边距:
Python260
如何系统地自学 Python

如何系统地自学 Python

Python 其实挺简单的,也挺强大的。我用 Python 做科学计算,自学一年,也记了一年的笔记。笔记链接:GitHub - 中文 Python 笔记Jupyter Notebook - 中文 Python 笔记笔记目录:01. Pyth
Python120
R语言:十一个统计检验都在这了

R语言:十一个统计检验都在这了

R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为
Python120
R语言常用函数

R语言常用函数

1.判断存在:一个元素是不是在向量中用a%in%b &gta="TT" &gtb=c("AA","AT","TT") &
Python260
python怎么处理二进制流

python怎么处理二进制流

可以的,二进制是计算机内的表示方法,处理二进制数据是最基本的能力。如果是二进制字符串转十进制:&gt&gt&gtx='10101010'&gt&gt&gtint(x,2)1
Python110
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python190
lefse分析LDA可以设为2.5吗

lefse分析LDA可以设为2.5吗

lefse分析LDA可以设为2.5。当出现超过两类的情况时,可以使用由费舍尔判别派生出的分析方法,它延伸为寻找一个保留了所有类的变化性的子空间。这是由 C.R.Rao 总结出来的。假设,C个类中每一个类都有均值和相同的协方差。在对自变量
Python230
R软件中SSR,SSE和SST的代码是什么?

R软件中SSR,SSE和SST的代码是什么?

SST是离差平方和,反应数据Y1、Y2....波动性大小;SSE是残差平方和,SSE越大,观测值和线性拟合值的偏差越大;SSR是回归平方和,反应线性拟合值和他们的平均值的总偏差。 SST=SSR+SSE意义:回归平方和在总平方和中所占的百分
Python140
如何解读hlm零模型的输出结果

如何解读hlm零模型的输出结果

参数显著性检验t检验对应的Prob,若小于0.05则参数的显著性检验通过,再看R方,越接近1,拟合优度越高;F的P值,小于0.05的话模型才显著,DW用来检验残差序列的相关性的,在2的附近,说明残差序列不相关。 Eviews是Econome
Python160
《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析

《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析

数据准备 结果可视化方法1:interaction.plot()函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读:无论哪个品种,v1值均是N2显著高于N1,品种来看,a品种显著高于b品种。方法2:gplots
Python150
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

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,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三
Python130
r语言如何绘制带标准误的线性关系图

r语言如何绘制带标准误的线性关系图

r语言绘制带标准误的线性关系图1.打开文件,输入几组具有线性关系的数据。2.用鼠标选中这些数据,点击菜单栏中的“插入”选项。3.在插入菜单中,选择一种散点图。4.右击图表中的散点,在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。5.在出来的页面中,选
Python200