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R语言】因子临床分组应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R因子(factor) 今天我们来结合具体例子给大家讲解一下因子临床分组应用。 我们还是以TCGA数据CHOL(胆管癌)这套数据为例。...关于这套临床数据下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾...参考资料: ☞【R语言】R因子(factor) ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

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R 估计 GARCH 参数存在问题(基于 rugarch

一年前我写了一篇文章,关于 R 估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到问题。我记录了参数估计行为(重点是 β ),以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现病态行为。...我 R 社区呼吁帮助,包括通过 R Finance 邮件列表发送我博客文章。 反馈没有让我感到失望。...RMetrics 套件(包括 fGarch)由 ETH Zürich Diethelm Würtz 教授维护。他 2016 年车祸丧生。 Dr....我将探讨支持不同优化程序。我不会像我第一篇文章那样画图,这些图只是为了表明存在问题及其严重性。相反,我将考察由不同优化程序生成估计器特性。...正如 Vivek Rao R-SIG-Finance 邮件列表中所说,“最佳”估计是最大化似然函数(或等效地,对数似然函数)估计,在上一篇文章我忽略了检查对数似然函数值。

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R」ggplot2R开发使用

撰写本文时,ggplot2涉及CRAN上超过2,000个和其他地方更多中使用ggplot2编程增加了几个约束,特别是如果你想将提交给CRAN。...尤其是R编程改变了从ggplot2引用函数方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2非标准求值方式。...有时候开发R时为了保证正常运行,不得不将依赖列入Depdens。...函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形,你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你图形使用了分面操作,你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格函数)。

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R语言最优化应用】lpSolve解决 指派问题和指派问题

lpSolve 和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题,可以根据模型按照线性规划方式求解,但由于其特殊性,用常规线性规划来求解并不是最有效方法。...lpSolve 和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划,是一种特殊整数规划问题。...R,lpSolve提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题,其用法如下: lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...实际应用,常会遇到各种非标准形式指派问题,有时不能直接调用函数,处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007),然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样,LINGO 解决指派问题时,也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等,比较繁琐,相比之下,R两三句代码就可以快速解决问题,较之LINGO 软件,的确方便快捷了许多。

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RR检验数据是恆量”问题

这是一般做基因差异表达分析使用t检验或者其他统计检验中常出现一个问题。...之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内数据是完全一样,如果一样就不要这个了。...所遇到问题: 分析两个样本之间是否存在差异,每个样本三个重复。现在用是t.test,但有些样本三个重复值一样(比如有0,0,0或者2,2,2之类),想问下像这种数据应该用什么检验方法呢?...为什么出现这问题?如果解决?以下是我回答: 数据是恒量是无法做t检验,因为计算公式分母为0(不懂看下统计量t计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算)。...,如果出问题,返回相应NA,这样我们可以算完后再检查数据

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Linux如何轻松删除源安装软件

Stow工作原理是将它们全部放在一个目录一个位置,然后创建符号链接到它们原本应该去位置。 所以我们需要为stow保存所有文件目录选择一个目录。...此位置只是步骤2选定目录,其中名称作为单独文件夹添加。这会导致文件安装到给定位置,如下所示: ? 现在我们将中所需所有文件放在stow目录文件夹。...现在输入: stow hello 该软件现已安装在您系统上。这是“hello”命令截图: ? 第5步:删除 关于装载最酷部分是从系统移除包装是多么容易。无需保留源或任何东西。...就系统而言,已被完全删除!记住文件实际上并没有消失是件好事。他们仍然“hello”目录。您可以使用stow命令再次轻松地安装软件。...总结 以上所述是小编给大家介绍Linux如何轻松删除源安装软件,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家

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Linux怎么轻松删除源安装软件

Stow工作原理是将它们全部放在一个目录一个位置,然后创建符号链接到它们原本应该去位置。 所以我们需要为stow保存所有文件目录选择一个目录。...此位置只是步骤2选定目录,其中名称作为单独文件夹添加。这会导致文件安装到给定位置,如下所示: ? 现在我们将中所需所有文件放在stow目录文件夹。...现在输入: stow hello 该软件现已安装在您系统上。这是“hello”命令截图: ? 第5步:删除 关于装载最酷部分是从系统移除包装是多么容易。无需保留源或任何东西。...就系统而言,已被完全删除!记住文件实际上并没有消失是件好事。他们仍然“hello”目录。您可以使用stow命令再次轻松地安装软件。...总结 以上所述是小编给大家介绍Linux怎么轻松删除源安装软件,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家

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深度 | R 估计 GARCH 参数存在问题

RMetrics 序列主要维护者 Diethelm Wuertz 2016 年死于车祸,目前代码基本处于无维护状态。 我会看看这是否解决了这个问题。谢谢 Brian!...我们希望将我们检验应用于检测 GARCH 模型结构性变化,这是金融时间序列常见模型。据我所知,用于 GARCH 模型估计和推断(以及其他工作)“最新技术” R 是 fGarch。...特别是,他强调了 garchFit() 使用了过时方法(或至少它们 R 实现)。他主张在社区中提高对优化问题认识,并提高灵活性,而不仅仅是使用 optim() 提供不同算法。...我本文中强调问题让我更加意识到选择优化方法重要性。我最初目标是编写一个函数,用于根据 GARCH 模型结构性变化执行统计检验。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件计算结果,甚至没有考虑过这个问题。今后处理其他统计模型参数估计问题时,务必首先用模拟数据检验一下相关软件结果稳健性。

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ChAMP R安装事故

ChAMP 提供了完整分析illumina甲基化芯片pipeline, 和普通Bioconductor 安装一样,代码只有简单两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用电脑是windows 操作系统,64位R-3.4.3,安装过程除了网速较慢,花费一点时间安装之外,并没有出现任何问题。...dll 文件就是windows操作系统下动态链接库,加载R过程,如果这个R有对应动态链接库,那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统,R语言对应环境变量都可以.Renviron文件中进行设置。...("d:/Documents/.Renviron", mustWork = FALSE) 第一个参数为.Renviron文件真实路径,然后加载ChAMP就可以了 >> Package version

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深度 | R估计GARCH参数存在问题(续)

本期作者:徐瑞龙 未经授权,严禁转载 本文承接《 R 估计 GARCH 参数存在问题之前博客《 R 估计 GARCH 参数存在问题,Curtis Miller 讨论了 fGarch...和 tseries 估计 GARCH(1, 1) 模型参数稳定性问题,结果不容乐观。...本文承接之前博客,继续讨论估计参数稳定性,这次使用是前文中提到,但没有详尽测试 rugarch 。...rugarch 使用 rugarch 负责估计 GARCH 模型参数最主要函数是 ugarchfit,不过调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象,用来固定 GARCH...为了解决非大样本情况下估计稳定性问题,有必要找到一种 bootstrap 方法,人为扩充现实问题中有限样本量;或者借鉴机器学习思路,对参数施加正则化约束。

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iptables删除命令相关问题

最近在做一个V*P*N中间件配置工作,配置iptables时候,当用户想删除EIP(即释放当前连接),发现使用iptables相关命令会提示错误。...我就纳闷了,怎么会出现这个问题,按照官方文档也有错? 官方文档地址 解决方法: 1....根据匹配规则删除 官方文档采用 精确匹配删除 。所以你不能只制定一个筛选条件。...这种精确匹配删除成功依赖就是用户提供所有match字段,target字段必须和内核中保存一模一样,精确到字节级别的匹配。如果哪怕有一个字节不匹配,就会有二义性,删除失败。 3....但问题是无法阻塞态时候使用 == 但是可以重启一个单独脚本运行 == python-iptables官方文档 import

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kafka删除topic数据_kafka删除数据

删除topic里面的数据 这里没有单独清空数据命令,这里要达到清空数据目的只需要以下步骤: 一、如果当前topic没有使用过即没有传输过信息:可以彻底删除。...想要彻底删除topic数据要经过下面两个步骤: ①:删除topic,重新用创建topic语句进行创建topic ②:删除zookeeperconsumer路径。...这里假设要删除topic是test,kafkazookeeper root为/kafka 删除kafka相关数据目录 数据目录请参考目标机器上kafka配置:server.properties...-> log.dirs=/var/kafka/log/tmp rm -r /var/kafka/log/tmp/test* 删除kafka topic ....另外被标记为marked for deletiontopic你可以zookeeper客户端通过命令获得:ls /admin/delete_topics/【topic name】,如果你删除了此处

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Bioconductor R 安装教程(续一)

这是《Bioconductor R 安装教程》第二篇,完整文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本 Bioconductor R Bioconductor 是与特定版本 R 绑定,正常来说当 Bioconductor 都来自同一版本时,它们效果最佳。...以 DiffBind 为例,DiffBind==3.4.0 是基于 Bioconductor==3.14(对应 R-4.1)开发;我们 Bioconductor==3.13(对应 R-4.0)执行...BiocInstaller 安装 我们以 R-3.4(Bioconductor==3.6)安装最新版本 clusterProfiler 为例。...,我这里用是清华大学,第二行,设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 搜索,其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方仓库。

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JWTCTF问题

标准中注册声明 (建议但不强制使用) : iss: jwt签发者 sub: jwt所面向用户 aud: 接收jwt一方 exp: jwt过期时间,这个过期时间必须要大于签发时间 nbf: 定义什么时间之前...,这个签证信息由三部分组成: header (base64后) payload (base64后) secret 这个部分需要base64加密后header和base64加密后payload使用....连接组成字符串,然后通过header声明加密方式进行加盐secret组合加密,然后就构成了jwt第三部分。...虎符CTFWEB(easy_login) 该题开始是一个登录框,经过随意注册一个用户后,再进行登录后提示没有权限登录,这一点我们直接就可以猜测出是要求admin用户登录,然后我们注册处利用BP抓后可以看到有一串...所以可以想到JWT伪造,同时结合题目的描述与node有关,学习到node JWT库空加密缺陷问题。对普通用户JWT进行base64解码如下 ? ?

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掌握pandas时序数据分组运算

Python大数据分析 ❝本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们使用...pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。...图1 2 pandas中进行时间分组聚合 pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用都是「下采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样

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