关键词:
中性模型;距离指数;LULU;数据分析样本量;STITCH数据库;差异分析;非参数检验;终端和Windows浏览CSV;网络
有人问中性模型不同代码出来结果差别很大。
我的文章介绍过两套代码:
ISME+Microbiome:Sloan随机性方法的发展及代码
其中MicEco直接用的是MLE的方法,而ISME的代码共包含了三种模型,其中就有MLE。也就是说两者的MLE方法是一样的。ISME另外两种模型的结果可能不同。
组内两两距离求平均即可,就不需要表示为两两之间的距离了。
发现之前文章一个错误:
在 不让人省心的LULU! 中,中间有句话写错了,更正如下:
这是我最近遇到的一个问题,写成了一篇公众号:
STITCH有一些:http://stitch.embl.de/
welch test 或Mann-Whitney test
非参数检验准确来说比较的是mean rank,有很多人认为这个mean rank是median。
在大部分情况下是median,但是在某些情况下的确不是median,比如两组样本median一样,但是wilcoxon test依然显著的例子也是存在的。非参数检验本身基于rank,不需要自己去做rank。
虽然像类似wilcoxon test是基于rank的,但是生存分析的kaplan–meier就不是基于rank的非参数检验方法。但kaplan–meier的d和n已经按时间排好序了,所以不需要再按照数值排序了。不能完全说不是秩分析。
https://github.com/codechenx/tv
作者为 @陈秀强-德国莱布尼茨学会
EmEditor
https://zh-cn.emeditor.com/text-editor-features/history/emeditor-free/
Subline
P值要都大于0.05的条件下,选择相同的cutoff。
判断网络好不好,可以看的R2。尽量不要小于0.7。majority选大一点,cutoff别太低,基本上R2就不会低。