2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
在工作中，除了同时进行 AB 两组实验之外，也会存在多组实验同时进行的情况。这种情况下就不能使用之前的实验结果分析方法了，而需要采用方差分析与
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享，我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题，特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案，所以我们在这里提供我们的版本。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！ 本节数据中，我们将介绍SAS读取数据的三种方式： list input、column input、informats 它们各适用于什么情景，如何综合利用这三种方式读取数据？如何读取凌乱的数据？ 以及一些小技巧，比如如何让SAS只读取第3到第5行的数据，读取EXCEL时，如何指定读取某个sheet等等 目录： 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉
本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA_预测_ 新的个体和变量坐标。我们还将提供 _PCA 结果_背后的理论。
使用rbind()，操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
为了对几个行业的服务消费者协会在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本。最近一年中消费者对总共23家企业投诉的次数如下表
在数据分析时，经常需要选择数据的子集进行统计分析或者检验部分观测值是否正确，R语言中，可以采用下标法、记号法$以及函数法选取数据框中的观测值。
语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语
在博客1[4]（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos所输出的各项信息内容非常丰富，因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。其中，本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍，而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数，大家可以在上述博客3、博客4中查看更详细的解读。
系列文章共有四篇，本文为第二篇，主要由整体层面关注输出结果参数。 博客1：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客3：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 博客4：基于Amos路径分析的模型修正与调整 在博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos所输出的各项信息内容非常丰富，因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。其中，本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍，而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数，大家可以在博客3、博客4中查看更详细的解读。
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
相关系数 15.1 相关系数的概念 著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
本文介绍了压缩感知重构算法中的正则化正交匹配追踪（ROMP）算法的原理和实现。该算法通过最小化测量矩阵与目标信号之间的差异来恢复原始信号，并使用正则化项来约束恢复的准确性。在实践中，该算法可以用于各种信号处理问题，例如图像恢复、信号处理和通信系统等领域。
当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
前言：主要是从理解降维和用R实现降维这两个层面上来阐述，具体的算法还需要感兴趣的小伙伴另外了解。
本篇推文，是从一场比赛中学到的一些方法与技巧，分享给公众号的读者们！本文是预测因子的一部分内容。
方差分析（analysis of variation,简写为ANOVA）又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看，方差分析和回归都是广义线性模型的特例，回归分析lm()也能作方差分析。其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。方差分析的基本思路为：将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异，并作出数量估计，从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度；也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差，并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准，以推断其它变因所引起的变异量是否真实的一种统计分析方法。把对试验结果发生影响和起作用的自变量称为因素（factor），即我们所要检验的对象。如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用，就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。因素的水平实际上就是因素的取值或者是因素的分组。样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
在上一篇文章里，无论原始数据是表格式的还是罗列式的，我们都可以建立起相应的逻辑回归模型。详情点击：R语言系列五：②R语言与逻辑回归建立
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。缺失值指的是由于人为或机器等原因导致数据记录的丢失或隐瞒，缺失值的存在一定程度上会影响后续数据分析和挖掘的结果，所以对他的处理将显得尤为重要。
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
摘要： 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋？那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时，不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中，你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。 在这场灾难中，惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足，只有一小部分乘客存活下来。在接
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。 探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小 的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、变量间的关系。 1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数描述 principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析fa（）可用主轴、最小残差、加权最
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（上），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 复习： 前面三节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 【SAS Says】基础篇：读取数据（上） 前面在“基础篇：读取数据（上）”中我们介绍了list input的数据读取方式，如果原始数据是用空格分隔的那么可以用这种读取方式，这种读取方式要求变量值不能包含空格，并且不能跳过某些值，只
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
更多MATLAB数据分析视频请点击，或者在网易云课堂上搜索《MATLAB数据分析与统计》 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=100
本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（下），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 复习： 前面四节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 【SAS Says】基础篇：读取数据（上） 【SAS Says】基础篇：读取数据（中） 前面在我们介绍了读取数据的三种方法，list、column、formats。本节我们介绍在读取数据过程中，一些小技巧的使用，比如如何让SAS只读
。一共有4个箱子，2种球，结合前面的箱子的详细数据，可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性，用一个表格表示：
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
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