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变异和rnorm的R行为

变异和rnorm是R语言中用于生成随机数的函数。

变异（variance）是指一组数据的离散程度或波动程度的度量。在统计学中，变异通常用方差来表示。方差越大，数据的离散程度越高；方差越小，数据的离散程度越低。变异可以帮助我们了解数据的分布情况和数据点之间的差异程度。
rnorm是R语言中用于生成服从正态分布（高斯分布）的随机数的函数。它的完整语法是rnorm(n, mean, sd)，其中n表示要生成的随机数的个数，mean表示正态分布的均值，sd表示正态分布的标准差。生成的随机数将围绕着均值mean进行分布，标准差sd决定了数据的离散程度。

这两个函数在数据分析和统计建模中经常被使用。

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相关搜索:R dplyr:基于组的条件变异 R:如何对列进行变异和分组 R:统计包函数，如rnorm()和runif()不起作用 R中group_by、变异和汇总的排序 R中列上的变异函数循环 R中的变异函数，距离为km 使用R进行分组、选择和变异具有多列输出的变异rnorm 变异R中的多个列(tidyverse)在R中变异内的group_by +变异+索引列向量的等效python和pandas操作

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「R」R 的属性和类

对时间序列对象很有用 levels 因子型变量的水平标准使用方法：对于对象x和属性a,一般用a(x)来查询x的a属性。这个操作也可以改变对象的属性。...4 3 $dimnames $dimnames[[1]] [1] "r1" "r2" "r3" "r4" $dimnames[[2]] [1] "c1" "c2" "c3" 用dim和dimnames...> dim(m) [1] 4 3 > dimnames(m) [[1]] [1] "r1" "r2" "r3" "r4" [[2]] [1] "c1" "c2" "c3" 存在简便的函数获取行名和列名...例如我们通过移除对象的维度属性，达到改变类型和类的目的。...但这不意味着这两者完全一样的，我们自己也能很明显感觉它们的差异。 R中有一个all.equal函数可以用来比较两个对象的数据和维度以甄别两个对象是否近乎相同，若不同则会返回其原因。

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「R」R的符号和环境

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本文主要介绍下Spring事务中的传播行为。...事务传播行为介绍 Spring中的7个事务传播行为: 事务行为说明 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，假设当前没有事务。...那么当运行到ServiceB.methodB的时候，ServiceA.methodA所在的事务就会挂起。ServiceB.methodB会起一个新的事务。...等待ServiceB.methodB的事务完毕以后，他才继续运行。他与PROPAGATION_REQUIRED 的事务差别在于事务的回滚程度了。...--设置所有匹配的方法，然后设置传播级别和事务隔离--> <tx:method name="add*

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剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算

剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算 master公式：也叫主定理。它提供了一种通过渐近符号表示递推关系式的方法。应用Master定理可以很简便的求解递归方程。...master公式的使用递归行为形如: T(N) = a*T(N/b) + O(N^d) 均可用下面推到出时间复杂度 (1) log(b,a) > d -> 复杂度为O(N^log(b,a)) (2)...递归行为的规模|样本数量 N/b：递归后子过程的规模 (b指的是子过程分为几块,比如递归比较运算是左右两块) a: 子过程调用次数 aT(N/b...): 所有子过程的时间复杂度 O(N^d) : 除去子过程之外剩下过程的时间复杂度注意： 1.使用master公式推到时间复杂度必须保证每次划分的子工程的规模是一样的如果形如:...注意： 1.使用master公式推到时间复杂度必须保证每次划分的子工程的规模是一样的如果形如:T(N) = T(N/3) + T(N/2) 这样一次分3份一次份2份,是不可以用master推导的

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剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算

一个递归行为的例子 master公式的使用 T(N) = a*T(N/b) + O(N^d) T(N)是样本量为N时的时间复杂度，N/b是划分成子问题的样本量，子问题发生了a次，后面O(N^d)是除去调用子过程之外的时间复杂度...比如要求一个数组的最大值： public static int getMax(int[] arr, int L, int R) { if (L == R) { ...return arr[L]; } int mid = (L + R) >>> 1; int maxLeft = getMax(arr, L, mid);... int maxRight = getMax(arr, mid + 1, R); return Math.max(maxLeft, maxRight); } T(...N) = 2*T(N/2) + O(1); 这里划分成的递归子过程的样本量是N/2，这个相同的样本量发生了2次，除去调用子过程之外的时间复杂度是O(1),因为求最大值和判断if复杂度是O(1),所以N

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R方和线性回归拟合优度

然后，我们生成结果Y等于X加上随机误差，再次使用标准正态分布： n < - 1000 set.seed（512312） x < - rnorm（n） y < - x + rnorm（n）然后我们可以拟合...现在让我们重新生成数据，但是生成Y使得它的期望值是X的指数函数： x < - rnorm（n） y < - exp（x）+ rnorm（n）当然，在实践中，我们不模拟我们的数据 - 我们观察或收集数据...因此，和以前一样，我们可以从拟合简单的线性回归模型开始，该模型假设Y的期望是X的线性函数： Call: lm(formula = y ~ x) Residuals: Min 1Q...特别地，我们看到对于X的低值和高值，拟合值太小。这显然是Y的期望取决于exp（X）这一事实的结果，而我们使用的模型假设它是X的线性函数。...这个简单的例子说明，尽管R平方是一个重要的度量，但高值并不意味着我们的模型被正确指定。可以说，描述R平方的更好方法是“解释变异”的度量。

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基因组研究和变异检测领域的重要工具—GATK初识

其主要用于处理高通量测序数据，特别是从Illumina测序平台得到的数据。GATK的主要功能包括针对单核苷酸多态性(SNPs)和小型插入删除(indels)的变异检测，质量控制，以及数据处理和分析。...GATK以其强大的变异发现管道而闻名，特别是在人类基因组研究中。其流程通常包括几个步骤：原始数据的预处理，比对到参考基因组，变异检测，以及变异质量的校准和过滤。...DePristo DOI：10.1038/ng.806 简述：深入介绍了GATK的变异发现能力，并对质量分数校准和变异过滤进行了详细讨论题目：From FastQ Data to High‐Confidence...：单核苷酸多态性（SNPs）发现小型插入和删除（Indels）发现复杂变异的识别拷贝数变异（Copy Number Variations, CNVs）分析变异处理与过滤：变异质量分数校准（Variant...Quality Score Recalibration, VQSR）硬过滤（Hard filtering）用于变异质量控制变异注释：注释变异的影响和功能识别已知的变异位点基因分型和样本相关分析

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GATK最佳实践变异检测过程中的GVCF和VCF

GVCF和VCF的异同首先，这两者都是 VCF 文件，都由HEADER和RECORDS组成。不同之处在于GVCF文件会记录更多的信息，这里更多的信息是指未突变的位点的覆盖情况。...，以块的形式来记录，而后一种GVCF文件则是对非突变和突变位点一视同仁，前一种方式是为了有效地压缩文件的行数和大小，对后续的分析没有影响，因此这里推荐使用前一种GVCF文件。...通常，GVCF经过FilterMutectCalls 相同的过滤条件过滤后，其结果与VCF的PASS的变异相同。为什么要使用GVCF 为什么要使用GVCF文件而不是VCF文件呢？...这里主要的原因在于多个样本的VCF文件进行合并的时候，需要区分./.和0/0的情况。...VCF文件的FORMAT内容详解 QUAL: 指的是caller正确地识别该变异位点的可能性，属于phred-scale quality score的一个应用。

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对象的自治和行为的扩展与适配

随着系统的演化，这种灾难会逐渐蔓延至系统的各个角落。因此，在面向对象设计过程中，对数据分类是识别对象的一个前提。但是，仅仅封装了数据的对象，如果没有操作数据的行为，仍旧是没有意识的死亡对象。...此时，行为即对象的意识，是对象能够自治的前提。对象自治依赖于面向对象设计的一个重要原则，即对象的数据与行为应该封装在一起。...而且，与绘制相关的数据本身就与报表数据直接相关，例如报表元素的坐标，就依赖于报表数据的个数，以决定它占用的行数和列数。报表的格式同样设置在报表元数据中。...当报表元素对象在实现该接口时，如果是针对Excel的导出，就可以把诸如Label和Number这样的单元格对象封装到实现类中。...因为引入了DrawingElement接口，报表元素对象就将绘制元素对象的数据与行为都封装了起来，使其成为了自治的对象。

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模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性

> ea=rnorm > eson=rnorm > sga2=rep > for(t in 2:n){ > plot 为了理解发生了什么，我们应该记住，我们好的是，必须在之间能够计算出的第二时刻...但是，有可能有一个具有无限变异的平稳过程。...> 1/exp(mean(log(rnorm(1e7)^2))) 在这种情况下（ )，方差可能是无限的，但序列是平稳的。...但是为了观察这种差异，我们需要大量的观察。例如，和 , 我们很容易看出区别。我并不是说很容易看出上面的分布具有无限的方差，但仍然如此。...这不是通常的弱和强的关系方式。这可能就是为什么我们不称其为强平稳性，而称其为严格平稳性。 ---- 本文摘选《R语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性》

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

低变异性是理想的，因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低，因此更难做出预测。在统计学中，我们的目标是测量一组特定数据或一个分布的变异性。...简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的，那么它没有变异性。上图中尽管数据服从正态分布，但每个样本都有不同的分布。样品 A 的变异性最大，而样品 C 的变异性最小。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散零方差——所有数据值都相同标准差（Standard Deviation）标准偏差是数据集中的平均变异量。...标准差低 - 数据点往往接近平均值标准差高 - 数据点分布在大极差的值上什么是变异性的最佳衡量标准？可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。...对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。对于正态分布，可以使用所有度量。

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评估肿瘤纯度的方法（三）: 基于拷贝数变异 ABSOLUTE和DoAbsolute

我们前期介绍的相关方法有：（一）基于甲基化评估肿瘤纯度的R包InfiniumPurify （二）基于单个苷酸变异评估肿瘤纯度的R包 TPES 背景介绍一般的我们在计算样本的绝对拷贝数（拷贝数的实际数量...（2）癌细胞的实际DNA含量(倍性)是由染色体的数量和结构异常引起的，是未知的。（3）癌细胞群可能是异质性的，这可能是由于持续的亚克隆进化所致。...登陆后下载安装R包，这里HAPSEG是一种解释癌症样本中双等位基因标记数据的概率方法。...输入文件 (1) HAPSEG文件（需要下载HAPSEG包） (2) 制表符分隔的segmentation文件比如CGH阵列（阵列比较基因组杂交，是用于检测基因拷贝数变异的）数据或大规模测序实验数据，...，它是基于拷贝数变异数据来评估纯度和倍性（也可结合突变数据），它还能使用大量不同的样本集合来帮助解决模糊情况，还可对样本中的亚克隆拷贝数改变和点突变做出解释。

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速读原著-黑客入门(黑客的分类和行为)

黑客的分类和行为以我的理解，“黑客”大体上应该分为“正”、“邪”两类，正派客依靠自己掌握的知识帮助系统管理员找出系统中的漏洞并加以完善，而邪派黑客则是通各种黑客技能对系统进行攻击、入侵或者做其他一些有害于网络的事情...，因为邪派黑客所事的事情违背了《黑客守则》，所以他们真正的名字叫“骇客”（Cracker）而非“黑客”（Hacker），也就是我们平时经常听说的“黑客”（Cacker）和“红客”（Hacker）。...无论那类黑客，他们最初的学习内容都将是本部分所涉及的内容，而且掌握的基本技能也都一样的。即便日后他们各自走上了不同的道路，但是所做的事情也差不多，只不过出发点目的不一样而已。...黑客的行为主要有以下几种：一、学习技术：互联网的新技术一旦出现，黑客就必须立刻学习，并用最短的时间掌握这项技术，这里所说的掌并不是一般的了解，而是阅读有关的“协议”（rfc）、深入了解此技术的机理，否则一旦停止学习...所以初学者不能贪多，该尽量寻找一本书和自己的完整教材、循序渐进的进行学习。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。...简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的，那么它没有变异性。上图中尽管数据服从正态分布，但每个样本都有不同的分布。样品 A 的变异性最大，而样品 C 的变异性最小。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散零方差——所有数据值都相同标准差（Standard Deviation）标准偏差是数据集中的平均变异量...标准差低 - 数据点往往接近平均值标准差高 - 数据点分布在大极差的值上。什么是变异性的最佳衡量标准？可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。...对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。对于正态分布，可以使用所有度量。

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