他的问题是拟合曲线和y=1相交,根据我自己的实际数据,比如y=15这里相交,首先在y=15这里添加水平线,使用到的是geom_hline()函数
可以发现x轴和y轴的0点都不在原点的位置,会空出一小块,这样如果我们在加y=x等线条的时候回发生如下问题:
rm(list=ls())#清除环境变量 setwd("")#设置工作路径 #读取示例数据 express <- read.delim('gene_diff.txt', sep = '\t')#RNA-seq差异分析后的数据,不是表达矩阵 #将基因表达值取个log(1+)转换 express$control <- log(express$control+1)#值不大时可以不取log express$treat <- log(express$treat+1) #排序,目的是将显著的基因展示在前方图层,避免被不
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
按自变量的多少分为一元和多元回归分析;按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归;比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。
Lines: horizontal, vertical, and specified by slope and intercept.
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
在本文中,我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型,但由于容易熟悉并且可解释性好,所以仍然被广泛使用。简单地说,线性回归用于估计连续或
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
今天小编介绍数据分析中最常用的方法之一相关性分析,该步骤多用于数据探索过程中,用于检测数据维度之间的相关密切程度。本文将通过以下内容介绍相关性分析:
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
绘图过程中,通过给图形中添加适量的注释(图形、公式、注释)以及图形整体的外观,可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
评价模型的好坏主要看区分度和校准度,校准度方面目前最推荐的还是校准曲线(calibration curve),可用于评价模型预测概率和实际概率一致性。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大,例如2000的人群中,某疾病的发生只有100 (5%)人,那么疾病发生与不发生为 1:19。这种情况下的数据称为不平衡数据。在真实世界中,不管是二分类或三分类,不平衡数据的现象普遍存在,尤其是罕见病领域。
前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参,获得的模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上,但与不基于任何信息的随机猜测相比,这个模型都是统计不显著的 (这一点可能意义也不大,样本不平衡时看模型整体准确性无意义)。一个原因应该是样本不平衡导致的。DLBCL组的样品数目约为FL组的3倍。不通过建模而只是盲猜结果为DLBCL即可获得75%的正确率。而FL组的预测准确率却很低。
一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下:
R适用于统计分析,绘图的一款编程软件,R属于开源,自由,免费的软件。随着生物信息学的发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文,给我发了3w多条数据,问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外,图片也非常重要。一般图画的越好,那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力,觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
1写在前面 最近的世界杯结果的确是让人大跌眼镜🕶️, 日本队🇯🇵先后击败世界杯冠军, 德国队🇩🇪和西班牙队🇪🇸, 韩国队🇰🇷逆转葡萄牙🇵🇹, 踩着乌拉圭🇺🇾进入淘汰赛(请韩国队🇰🇷自觉感谢裁判), 让无数人站上天台😂. 不过大家要是看看这几十年日本足球⚽️的发展也就不会觉得奇怪了, 就算有一天日本队将梦想照进现实,捧起大力神杯🏆, 我也不觉得有什么奇怪的. 还是祝各亚洲球队取得好成绩, 也祝梅西和C罗在顶峰相遇, 人生不留遗憾😘. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法,这次我们学习生存资料的校准曲线画法。
众所周知,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的!大家多去github提issue,加速对校准曲线的支持!
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量,以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间(大约 1 年)的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
二分类变量的最佳截点直接使用pROC包就可以直接得到,前面也介绍过,今天主要说一下生存资料ROC曲线的最佳截点,以及生存资料的ROC曲线如何变得平滑。
对于不平衡数据集,AUC值是分类器效果评估的常用标准。但如果在解释时不仔细,它也会有一些误导。以Davis and Goadrich (2006)中的模型为例。如图所示,左侧展示的是两个模型的ROC曲线,右侧展示的是precision-recall曲线 (PRC)。
当开始差异表达基因分析时,先从一个矩阵开始,该矩阵总结了数据集每个样本中的基因水平表达。矩阵中的行对应基因,列对应样本。在矩阵的每个位置,有一个整数值,表示源自样本中特定基因的序列读取总数(如下图)。
倾向性评分(Propensity Score, PS)是一种控制混杂因素的统计学方法,通过倾向性评分的方法,可以把基线控制在可比的水平,这样就可以比较处理因素带来的差异了。
回归分析在统计学中非常重要,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容,用到了很多R包,虽然达到了目的,但是内容太多了,不太容易记住。
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
我们在上一篇文章 STUtility || 空间转录组多样本分析框架(一)中演示了用STUtility分析空转多样本,主要是对空间信息和图像信息的分析,可以说凸显了空转应有的特性。在这里,我们将探讨:
optim函数包含了几种不同的算法。 算法的选择依赖于求解导数的难易程度,通常最好提供原函数的导数。
很多CNS文章的fig1(寓指tsne/umap图谱),打眼一看就是Seurat出的。Seurat 确实用ggplot2 包装了大量的可视化函数。
几个月以来,我一直对序数回归与项目响应理论(IRT)之间的关系感兴趣。 在这篇文章中,我重点介绍Rasch分析。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法,与之前讨论过的算法主要存在两点不同: 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型,也不需要去拟合参数。 它既可用于分类,又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚,人以群分”,打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人,可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。 在分类领域,对于一个未知点,选取K个距离(可以是欧氏距离,也可以是其他相似度度量指标)最近的点,然后统计这K个点,在这K个
画图的思维:1.我的数据适合什么样的图?2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码,调细节
CellMiner数据库,主要是通过国家癌症研究所癌症研究中心(NCI)所列出的60种癌细胞为基础而建立的。该数据库最初发表于2009年,后于2012年在Cancer Research杂志上进行了更新,题目为“CellMiner: a web-based suite of genomic and pharmacologic tools to explore transcript and drug patterns in the NCI-60 cell line set”。大家后期在使用该数据库记得应用相关文献。
很多人都开始用tidymodels了,但是很多人还没意识到,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的,都说在开发中!开发了1年多了,还没开发好!
当样本量足够大,总体标准差已知时,根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值;t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
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