# 确保将您的工作目录设置为文件所在的位置 # 位于，例如setwd('D:/下载) 您可以在 R Studio 中通过转到 # 会话菜单 - '设置工作目录' - 到源文件 # 选择数据的一个子集进行分析...= 表示不等于 #让我们看看数据文件 sub #注意 R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，并将这些情况标记为 NA。...我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。...) vcov(ol) #保存系数的方差协方差矩阵 cov(gdest) #保存原始数据的协方差矩阵 模型结果及其含义： 多重 R 平方 告诉您在给定模型中自变量的线性组合的情况下预测或解释的因变量的方差比例...read.csv("cor.csv") data.matrix(oaw) #从数据框架到矩阵的变化 #用相关矩阵做回归，没有原始数据 mdeor 本文摘选《R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化
整个胸膜肿瘤，比例尺，250 μm；顶部比例尺，100 μm；底部比例尺，50 μm。三只独立动物的代表性图像。...酶联免疫吸附测定（ELISA）还检测到胸膜内LNP-CDN后MPE中促炎细胞因子和趋化因子（例如I型IFN，干扰素γ（IFN-γ），白细胞介素（IL）-2，IL-12和IL-15-IL-15R复合物的水平升高...总之，这些数据清楚地表明，MPE中的TME具有深度免疫抑制作用，富含M2 / N2样骨髓细胞，但胸膜内LNP-CDN有效地将这些髓系细胞重新极化为促炎表型。...数据显示为平均值 ± s.d。n = 6 只生物学独立的小鼠。Tukey 事后检验的单向方差分析。 m，在指定治疗下胸膜液中各种细胞因子和趋化因子的 ELISA。数据显示为平均值 ± s.d。...j,k，在指定处理下 MPE 中 SIINFEKL 四聚体 + CD8+ T 细胞的代表性流程图 (j) 和定量数据 (k)。数据显示为平均值 ± s.d。n = 6 只生物学独立的小鼠。
2017年8月份的R语言更新包中，默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象，从此在R语言中制作树状图，不用再求助于第三方包的辅助了。...实际上我曾经分享过一个树状图案例，但是是使用第三方辅助包制作，一直在等ggplot2出树状图图层。...R语言数据可视化之——TreeMap 本次案例使用该(treemapify)包内的内置数据集： 预览一下数据集结构： str(G20) head(G20) ?...） hdi 数值型（浮点） econ_classification 因子型 树状图是没有显式坐标系统的一类特殊图形，依靠正方化算法，将样本总体正方形按照实际观测值占总体比例分割成单个矩形方块...因而其至少需要一个数值型变量作为输入参数。 一个简单的树状图： ggplot(G20, aes(area = gdp_mil_usd)) + geom_treemap() ?
其发表在British Journal ofCancer上，影响因子5.416。...6）差异表达和甲基化特征 通过使用limma R包中的t检验（至少50/100次差异表达）来识别每个特征的差异表达探针集。...对于列线图的构建，将Cox比例风险模型拟合到通过组合MSKCC，CancerMap和Stephenson数据集而获得的元数据集，并使用rms R软件包在CamCap上进行了验证。...为了说明，作者根据DESNT的比例将癌症样本分为四类，其中47.4％的癌症样品至少含有一些DESNT癌症（图2a）。...结果显示DESNT的比例是临床预后恶化的独立预测因子。PSA水平和病理分期均低于统计显著性阈值。
除此之外，为了后续检验结果在统计上有效，数据还需要排除【存续时间少于36个月】的基金、【资产规模在5千万美元以下】和【CAPM R^2值低于0.6】的基金，因为R^2的值如果太低，则用CAPM模型不能有效解释收益来源...我们将因子基金和传统基金分别与市场组合收益率进行线性回归分析，并将结果进行对比，由下图可见，无论在美国市场还是国际市场，因子基金获得高于市场组合收益的比例，远远大于传统主动型基金的比例。 ?...因子基金收益高于市场组合的比例 为了验证这些超额收益在统计上是显著且独立的，即各因子对基金产生的收益是独立的，文章将基金的alpha与基金因子分类进行了回归检验。...而建立在系统性框架下的量化投资，通过历史数据和量化手段，回溯历史上几十年甚至几百年的数据，是更为理想的的方法论。它可以透过充满噪音的市场现象，找到市场运行的真正本质，避开不理性的决策。...因子投资，是量化框架中重要的一部分，对于普通投资者来讲，通过大量的学习，掌握基本的分析方法；建立在逻辑认同的之上的长期投资，会让你有更好的投资结果。 —End—
因此如果一个因子的计算逻辑只涉及股票自身的时间序列数据，不涉及多个股票横截面上的信息，可以直接在 SQL 中按股票分组，然后在 select 中调用因子函数计算每个股票在一段时间内的因子值。...在流计算框架下，用户在投研阶段封装好的基于批量数据开发的因子函数，可以无缝投入交易和投资方面的生产程序中，这就是通常所说的批流一体。 使用流批一体可以加速用户的开发和部署。...在传统的研究框架下，用户往往需要对同一个因子计算逻辑写两套代码，一套用于在历史数据上建模、回测，另外一套专门处理盘中传入的实时数据。...这样可以使每个因子的数据独立的保存在一个分区中，控制分区大小在一个合适的范围。...最后，基于大部分团队的IT和投研相对独立的事实，给出了在代码管理上的工程化方案，投研团队通过模块和自定义函数封装核心因子业务逻辑，IT团队则维护框架代码。
凝血级联反应在肿瘤免疫微环境（TME）中起到重要作用。本研究作者收集KEGG数据库中的凝血通路并在HCC患者中鉴定到两种凝血相关亚型，这两种亚型在免疫特征和预后方面具有显著差异。...图5 鉴定PPI网络中的关键CRGs 基于4个额外HCC数据集的表达水平分析表明，PIK3R1在肿瘤样本中上调表达，其余两个基因的表达水平没有显著差异（图6A和6B）。...单因素Cox回归分析表明，PIK3R1作为肝癌的保护因子（图6E）。KM分析表明，PIK3R1与HCC患者的OS显著相关（图6F）。多因素Cox回归分析表明PIK3R1是独立预后因子（图6G）。...图7C为11个CRGs表达水平与OS相关性的森林图。CRRS的风险打分计算方法如图7D所示。高CRRS组患者的死亡比例较高，而簇2中高CRRS的患者比例较高（图7F）。...CRRS可以作为HCC的独立预后因子 由于CRRS与HCC的恶性程度和肿瘤进展显著相关，作者使用单因素和多因素Cox回归分析研究CRRS是否是HCC患者的独立预后因子。
2.模糊自适应PID 控制算法 为了摆脱经典PID 算法中各种因素之间的相互影响，可以把比例、积分和微分作用分别用比例因子P、积分因子I和微分因子 D 表示，相互之间没有关联，互不影响。...与经典 PID 算法相比，比例因子 P、积分因子I和微分因子D的作用与比例系数Kp、积分时间Ti 和微分时间Td 的作用相似，P 值越大，比例作用越强，P 值越小，比例作用越弱；I 越小，积分作用越强，...但有明显不同：⑴ 比例因子P、积分因子I和微分因子 ⑵ 积分因子I和微分因子D与积分时间Ti和微分时间Td的数值差别很大，不能根据经验进行设置； ⑶ 积分作用强度因子Kii与偏差有关，具有模糊自适应能力...当偏差大或较大时，增强控制作用，以尽快消除偏差；当偏差较小时，减少控制作用，以减少因测量误差引起的波动 。...首先根据经验缺点比例因子P、积分因子I和微分因子D 的初值，设置偏差限值△T1、△T2 和A，假设设定值为 r，测量值为 y ，初始化e(n-1)=0，e(n-2)=0，然后计算偏差e(n)=r n -
模糊PID有如下的两种形式： 图中的Gain和Gain1为量化因子，Gain2,Gain3和Gain4为比例因子。...2）从系统的实际情况出发来确定各个输入和输出量的变化范围，而后确定出他们的量化等级、量化因子和比例因子。...模糊控制器输出值的确定要根据第4步中的模糊控制规则和第2、3步中所确定的输入和输出变量来求得，求出的输出值也就是PID参数KP,KI , KD的调整量，模糊控制表就是由这些调整量与输入量在一个表中按一定关系列出而得到的...7) 根据系统的仿真效果图和实验数据结果对模糊PID控制器的性能进行分析，从而去调整量化因子和比例因子的值以使控制效果达到理想的状态。...4、根据实验结果反复调整量化因子和比例因子，以便获取做好的控制效果。 ---- 仿真实例 仿真实例如图 图中设计的模糊PID如下 然后实验结果为（电机转速为1000r/min），
在回归分析中，最根本也是最常用的分析方法是普通最小二乘法（ordinaryleast squares，OLS）回归，其预测变量X与响应变量Y的拟合模型如下所示： 其中yi为Y的拟合值，xip为预测变量...yi之间是独立的； ⑶线性，因变量与自变量之间为线性相关； ⑷同方差性，因变量的方差不随自变量的水平不同而变化，这与独立性是类似的，可以通过数据标准化来实现。...R2实际上代表了解释变量所解释的因变量方差占总方差的比例，也即方差贡献率，在3.3.2.4VPA分析中就是使用了这一概念来衡量不同解释变量的方差贡献率。...对于回归模型总体的检验，我么构建如下统计量： 其中m为解释变量的个数，n为每个变量观察值的个数（一般认为在实验设计时n至少为m的5倍，最起码n-m-1是要大于0的），如果回归模型显著，那么U>>Q，上面统计量服从...在R中拟合线性回归模型最常用的是lm()函数，其使用方法如下所示： lm(formula, data=data.frame) 函数中表达式（formula）符号及书写方法如下所示： 常用的回归模型结果提取及分析函数如下所示
点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜 前言 上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...它通过 HTML widgets 框架完全在本地上运行，把结果上传到 plotly 账户，可以查看交互图及相应的数据，并进行修改。...本篇是空间地理数据可视化系列的第二期，主要由 林华师 制作。本系列的宗旨是带你系统学习如何使用 R 对空间地理数据进行可视化。下一期将会继续介绍其他可视化的 R 包，敬请期待。...Rmarkdown 视频新增两节视频（写轮眼幻灯片制作）需要视频内的文档，可在公众号回复【rmarkdown】 可视化推文推荐 R可视乎｜空间地理数据可视化（1） R可视乎|用R给心仪的对象表白吧
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备...；揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系的关联分析、R-Q 型因子分析；研究从变量群中提取共性因子 的因子分析；用于两个及以上样本均数差别的显著性检验的方差分析；概率及分布...04 至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言 以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。...R 的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包可以直接使用。 因此，掌握R语言可以提高整体的生产力。...一份好的分析报告，数据资料是功底，报告的框架是支柱，报告的格式是军装，独特见解是亮点，预测方法是刀枪，正确的判断是见证。
正如前段时间所指出的（例如，MacKinnon 等人，2007 年），在 SEM 框架中对中介的适当检验是基于 构成中介的成分路径的乘积。...数据包括来自两所不同学校的七年级和八年级儿童的心理能力测试成绩。在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...然而，我们至少可以测试这些模型之间的全局拟合差异。...LRT 的自由度是自由参数数量的差异（此处为 1）。5.4 详细看模型我们可以查看自由参数在矩阵规范中的位置。自由参数被编号（按顺序），零表示可能的参数，固定为零（即不估计）。...为了让它们在相同的参数矩阵中适当地发挥作用，我们为感兴趣的项目残差创建了一个单指标潜在变量。x1d =~ 1*x1 #定义干扰因子，将1.0加载到指标上（如RAM的符号）。
y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起...我们关注焦点是自变量导致因变量改变的比例，而不是绝对量 取自然对数后因变量分布更趋近于正态分布， 这将有助于减小样本中异常值对回归估计的影响；另外，对因变量取自然对数，还能消除残差的异方差（乘法变加法...2）：回归平方和占总平方和的比例 R^2=SSR/SST 当回归方程加入更多自变量： SST保持不变 SSR会增加(至少不减少） SSE会减少（至少不减少） R^2会增加（至少不减少） MSR一般会增加...F检验：检验因变量Y和自变量x1,x2,x3…的线性关系是否显著，即判断所有的回归系数中是否至少有一个不等于0；我们不仅可以利用F检验来检验回归模型，还可以用它来检验模型中某个回归系数是否为0；F检验是比...，因为自变量的增加，使得每个自变量能被模型其他自变量解释的程度越来越高，复相关系数也越来越大，多重共线性问题越来越严重 反映多重共线性程度指标VIF（方差膨胀因子） VIF=1/TOL=1/(1-R
在解码时，该模块从码流解析模块获得输入的数据流，从中解码霍夫曼编码数据，并重建量化频谱、霍夫曼编码和 DPCM 编码的比例因子。...解码时，该模块将比例因子的整数表示转换为实际值，然后将未缩放的逆量化频谱乘以相关比例因子。...一般在左右声道信息相似度较高时使用，处理方式是将左右声道信息合并（L+R）得到新的一轨，再将左右声道信息相减（L-R）得到另外一轨，然后再将这两轨信息用心理声学模型和滤波器处理。...解码时，该模块基于耦合控制信息的指导，将非独立交换耦合声道中的相关数据添加到频谱中。...解码时，该模块基于耦合控制信息的指导，将独立交换耦合声道中的相关数据添加到时间信号中。
如果你的大多数预测因子看起来都是相互独立的，数据很好。例如，如果它们是独立的，当你输入另一个预测因子时，一个预测因子的估计值不应该有太大变化（尽管标准误差和显著性检验可能会有）。...对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...固定效应逻辑回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应和/或数据中的非独立性。固定效应的probit回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应或数据中的非独立性。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。...在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
如果你的大多数预测因子看起来都是相互独立的，数据很好。例如，如果它们是独立的，当你输入另一个预测因子时，一个预测因子的估计值不应该有太大变化（尽管标准误差和显著性检验可能会有）。...因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...固定效应逻辑回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应和/或数据中的非独立性。固定效应的probit回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应或数据中的非独立性。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。...在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
换句话说，一个按照BM排序的投资组合的回报，来自于两个部分：一部分是它的行业暴露（即它在特定行业中的投资比例），我们用 表示；另一部分是行业中性化的部分（也就是公司特定的那部分），我们用 表示；那么该因子的总收益...在均值-方差框架下，投资者希望在给定风险水平下最大化预期回报，或者在给定预期回报下最小化风险。...当我们谈论“冗余”时，我们指的是在一个投资组合中，是否可以移除某个风险因素而不损失预期回报，或者至少不会显著增加风险。...我们将因子回报分解如下： 进而得到如下等式: 我们使用美股数据进行实证分析，对收益按以上方式进行拆解。...表中数据揭示了不同因子策略对于行业中性化敏感性的差异。 在多空策略中，表中数据显示，行业间（across）成分的夏普比率通常低于行业内（within）成分的夏普比率，但两者之间的相关性较高。
正如前段时间所指出的（例如，MacKinnon 等人，2007 年），在 SEM 框架中对中介的适当检验是基于 构成中介的成分路径的_乘积。...这样的变量通常被称为 "因子 "或 "潜在特质"。在SEM世界中，确认性因子分析是最常见的反映性潜变量模型。 这样的模型中使用=~操作符（'测量的'）来指定。...在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...然而，我们至少可以测试这些模型之间的全局拟合差异。...LRT 的自由度是自由参数数量的差异（此处为 1）。 5.4 详细看模型 我们可以查看自由参数在矩阵规范中的位置。自由参数被编号（按顺序），零表示可能的参数，固定为零（即不估计）。
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