文章 1、在ggplot2散点图中自动添加回归系数或回归方程、R2、P值等 有时候使用ggplot2绘制散点图展示两组变量的关系时，同时也做了一些描述二者关系的统计，如相关性分析、回归分析等，并期望将相关系数或回归方程...7、单细胞RNAseq数据的矩阵分解[11] 我有兴趣学习更多关于矩阵分解及其在scRNAseq数据中的应用。我想对Elana J....3、gt[14] - 表格制作神器 使用gt包，任何人都可以使用R编程语言制作好看的表。gt的哲学是：我们可以用一组内聚的表部件来构造各种各样的有用的表。...这包括表头、存根、列标签和跨组列标签、表主体和表脚。 4、gtExtras[15] gtExtras的目标是提供一些额外的辅助函数来帮助使用gt创建漂亮的表。...主题 数据高亮 5、gtsummary[16] - 准备好的演示数据总结和分析结果表 gtsummary包提供了一种优雅而灵活的方法来使用R编程语言创建可发布的分析和汇总表。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多，除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1，还介绍了绘制普通表格的gt，以及扩展包gtExtra。...gtsummary包是专门用来画表格的，高度自定义的多种选项，快速绘制发表级表格。可用于总结汇总数据集、多种模型等。 快速绘制描述性统计表格、基线资料表(例如医学期刊常见的表1！) 。...联合broom/gt/labelled等R包，可以直接生成发表级的结果，配合rmarkdown，可自定输出到Word、PDF、HTML等多种文件中。...本期目录： 安装 tbl_summary 基本使用 自定义输出 修改统计方法 同一个变量展示多个统计量 交叉表 和compareGroups包进行比较 安装 # 2选1 install.packages...可以非常方便的绘制交叉表，临床上我们喜欢叫列联表~ trial %>% tbl_cross( row = stage, # 指定行 col = trt, # 指定列 percent
晚上想起上午时候提示我没有tbl_summary函数，查到是gtsummary包的，习惯性看了下包的功能，这不是也可以绘制三线表？ 惊了，于是有了这篇分享。...1 下载R包，数据 使用内置数据集演示 #install.packages("gtsummary") library(gtsummary) #查看内置数据集 head(trial) ?...可以看到连续型变量使用的是中位数（四分位数），分类变量使用的 个数（比例）。 但是不是缺点什么？ 文献中的表1，是不是会有分组？是不是会有总体描述？是不是会有P值？是不是会有mean(sd) ？...all_continuous() ~ "{mean} ({sd})") ) %>% add_p(test = list(all_continuous() ~ "t.test")) # 添加P值 就可以根据需求，结合着使用就可以绘制文献中的...好了，多谢“巧合”，发现了一个简单实用的绘制多种统计表的方式。
img gt：表格语法 gt 是一个 R 包，它能够通过表格语法将表格数据转换为一个表格！...除了 gt 包，还有以下一些有用的表格相关 R 包： `kableExtra`[2] - 处理 HTML/LaTex 非常好。...`gtsummary`[7] - 有用的 gt 拓展包。 以下是表格语法： ?...你可以通过向 gt() 传递数据来创建表，其思想是通过管道逐步向 gt 表添加层或更改。...注意下面我们使用 locations 参数标记要修饰的表格列，而这里并不是指在数据中的位置（2:5），另外我们还可以使用 vars(name)（类似上面） 设定。
我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用R时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。...如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。...而R只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。 实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用Excel时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。...你甚至还可以在R中通过Hadoop处理大数据。 R是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R比Excel 更实用。你可使用R执行数据管理、分类和回归，也可以处理图片，并执行其他所有操作。...在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2还能制作更多类型的图表。你能用Excel创建散点图矩阵吗？用R就能轻松创建这种矩阵，CDF plot也是如此。
我认为，从概念上来说，R 更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用 R 时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。...如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。...而 R 只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。 实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用 Excel 时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。...你甚至还可以在 R 中通过 Hadoop 处理大数据。 R 是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R 比 Excel 更实用。...我觉得这是 R 最实用的功能之一。借助 ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用 ggplot2 创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。
我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用R时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。...如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。...你可以把任何数据载入R。数据的保存位置或保存形式并不重要。你可以载入CSV文件，也可以读取JSON，或者执行SQL查询，抑或提取网站。你甚至还可以在R中通过Hadoop处理大数据。...R是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R比Excel更实用。你可使用R执行数据管理、分类和回归，也可以处理图片，并执行其他所有操作。...在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2还能制作更多类型的图表。你能用Excel创建散点图矩阵吗？用R就能轻松创建这种矩阵，CDFplot也是如此。
Excel界面 我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用R时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。...如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。...而R只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。 实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用Excel时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。...你甚至还可以在R中通过Hadoop处理大数据。 ? R工具界面 R是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R比Excel更实用。...我觉得这是R最实用的功能之一。借助ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。
创建频数表和列联表的几种重要方法如下表： ? 表1: 用于创建和处理列联表的函数 具体的示例代码可以直接找客服胖雨小姐姐要（文末二维码），就不在这里一一展示了。...使用gmodels包中的CrossTable()函数也是创建二维列联表的一种方法，示例如下图5. ?...当有两个以上的类别变量时，就需要生成多维列联表，table() 和 xtabs() 都 可 以 基 于 三 个 或 更 多 的 类 别 型 变 量 生 成 多 维 列 联 表 。...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。...5、分类变量的相关性检验 列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例，不过你可能还会对列联表中的变量是否相关或独立感兴趣。
，揭示其在小鼠、斑马鱼、果蝇、拟南芥等模式生物中的应用成果，其中Cell文章详细介绍了Stereo-seq技术原理和细节。...与当前其他技术相比，在相同的精度下，Stereo-seq具备更灵敏和更强的mRNA捕获能力。...在每个阵列中，包含2万到4万个柱子，每个珠子中，可以检测到的DNA序列，约为165-421个。...4、2021年人工智能研究成果盘点 文章 1、GitHub，版本控制与协作[3] 本文介绍如何使用GitHub进行版本控制与协作。...Extension for Plotting Unimodal Distributions[8] ggdistribute包是绘制后向或其他类型的单峰分布的扩展，这些单峰分布需要覆盖关于分布间隔的信息
相关性度量的assocstats()函数 在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。...我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x)函数，这里x是一个列联表，示例如下： A <- c(rep("male",15),rep("female",20),rep("male",15))#...(~C+B+A, data=mydata) #生成列联表 assocstats(mytable) #计算关联度 ?...协方差与相关系数 在R中你可以使用基础函数cor()来计算相关系数，用cov()函数来计算协方差。...这里我想大家推荐使用”psych”包的corr.test()函数，它不仅给出相关系数，也给出各个相关系数的p值，使用很方便。
p=3715 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。 什么是列联表？...最简单的列联表是一个2 × 22×2 频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别： 组/观察 观察1 观察2 第1组 ñ1 ，1ñ1，1 ñ1 ，2ñ1，2 第2组 ñ2 ，1ñ2，1 ñ2 ，2ñ2，...尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...为此，我们可以考虑使羊毛A在中等张力下表现更好的特性。 费舍尔的确切测试 Fisher的精确测试是用于测试独立性的非参数测试，通常仅用于测试 2 × 22×2列联表。...另一个优点了χ2χ2 测试是它更适合维数超过的列联表 2 × 22×2。 非常感谢您阅读本文，有任何问题请在下面留言！
然而，有了 RLink，我现在可以通过他们创建的附加库立即访问 R 社区的工作，所有这些内容都可以立即用于 Mathematica环境，并通过R语言运行时进行解释。 让我们看一个简单的例子。...虽然 Mathematica 支持 FisherRatioTest，但它不知道确切的 Fisher 检验。（这是一个假设检验，其中的零假设是具有固定边际的列联表中的行和列是独立的。）...找到合适的库比给 Tank 打电话 (《黑客帝国》电影中的典故 https://www.youtube.com/watch?v=6AOpomu9V6Q) 更费事，我跳过了任何错误检查。...但唯一复杂的一点是从结果中提取 p值（“[[1,1,1]]”部分），因为RFunction返回一个包含额外元数据的RObject。当然，这里并不是我关心的。 我现在可以像使用任何内置函数一样使用它。...我可以绘制它： 我可以操纵它： 我可以以类似的方式将它与其他语言的库一起使用： 未来总是难以预测。
重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。...分类有2种： 外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度 4 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性...将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。
该研究绘制了包含66,000多个个体的NUMT图谱，其中包括英国十万人基因组计划中8,201个母-父-子三人组样本和12,509个肿瘤-正常组织对，并揭示了mtDNA序列插入核基因组（即NUMT）是一个不局限于过去且一直持续到今天的过程...值得关注的是本系列研究中的方法学论文，相关研究的读者可以深入看看：来了一种新工具——验证风险函数（BPRF，一种Meta分析方法），可对暴露于有害或保护性风险因素后特定健康结局进行评估。...| 一个统一的进度更新R包 # 终端用户使用命令 > library(progressr) > with_progress(y <- slow_sum(1:10)) |==============...即开发者提供，但由用户决定是否以及如何展示进度条。这与该作者开发的另一个流行包future的设计哲学一致。...本推文通过具体示例介绍了利用gtsummary包进行快速回归建模并输出统计结果的方法。
使用函数：ks.test()，在默认安装的stats包中。...使用函数：lillie.test()，在nortest包中。...Kruskal-Wallis检验，在R中可以使用kruskal.test()函数进行，其使用格式如下所示： kruskal.test(y~A, data=data.frame) 其中A是拥有2个或更多水平的因子变量...而列联表则实际上可以看成无放回抽样结果的展示。...这是因为卡方分布为连续型分布，而2*2列联表资料是分类资料，所以样本量较小时要进行连续性校正； ③当T<1或者n<40，或做卡方检验后所得的P值接近显著水平α时，用Fisher精确检验。
图1 –数据分析对话框 现在，您可以选择以下对统计分析有用的任何选项： 方差分析：单因素 方差分析：具有重复性的两因素 方差分析：无重复的两因素 相关性 协方差 描述性统计 指数平滑 F检验：方差的两个样本...现在将显示如图2所示的对话框。 图2 –方差分析对话框：单因素选项 的 输入范围 包括其中待分析的数据元素被存储在Excel范围的。...或者，您可以在“ 输入范围” 字段中插入B1：E9， 然后选中 对话框中的“ 第一行中的 标签”复选框，以表明您已将列标题包括在数据范围中。请注意，未使用参与者编号（在A列中）。...在这种情况下，将创建一个新的工作表（在当前工作表之前的选项卡中），并将ANOVA报告放置在此工作表中，起始于单元格A1。然后，您可以将结果复制到当前工作表（或您喜欢的其他任何地方）。...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
函数read()和write()只能处理矩阵或向量的特定列，而read.table()和write.table()可以处理包含行、列标签的数据框。...3.1 连接的类型 R可以把很多种数据源都看做连接，包括： 文件 file()函数创建一个文件连接，可以打开文本文件或二进制文件。...对于gzip或bzip2压缩的文件，可以使用gzfile()和bzfile()函数创建连接。 标准I/O R中可以使用stdin()、stdout()、stderr()函数建立到标准I/O的连接。...这些连接不需要打开就能直接使用，而且不能关闭。 字符向量 R中甚至允许以一个字符向量作为输入或输出。使用textConnection()函数创建到字符向量的连接。...函数 sqlSave 会把 R 数据框复制到一个数据库的表中， 而函数 sqlFetch 会把一个数据库中的表拷贝到 一个 R 的数据框中。 通过sqlQuery进行查询，返回的结果是 R 的数据框。
假设我们有一个二维列联表（contingency table），其中包含了两个分类变量的观测频数。...在卡方检验中，自由度的计算公式如下（以在卡方分布表中查找对应的临界值或计算 p 值）： 自由度的公式是根据卡方检验中的二维列联表的维度来确定的。在二维列联表中，行和列的数量分别为 r 和 c。...假设我们有一个 r 行 c 列的二维列联表。自由度的计算基于以下原则： 在行方向上，我们可以自由选择每个单元格的观测频数，但是要满足行边际频数。...在二维列联表中，行和列的边际频数已知，所以我们只需要确定每个单元格的观测频数。一旦我们选择了 r 行 c 列个单元格的观测频数，其他单元格的观测频数就会被固定。...在实际应用中，通常使用软件包（如Python的SciPy库或R语言中的stats包）来计算 p 值。
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