在前三讲的内容中，我和大家逐一介绍了IVW，median-based，MR-Egger和maximum likelihood这四种计算方法，并结合“MendelianRandomization”包的实例进行了演示...的数据类型 #[1] "matrix" MRInputObject.cor # 查看输入文件 calc.rho # 查看calc.rho 从上图中我们可以发现，MRInputObject.cor...主要存储的是SNP的GWAS summary数据，而calc.rho就是一个SNP间的相关系数矩阵，行列的顺序和MRInputObject.cor中SNP的顺序一致。...从相关系数矩阵中，我们可以看出snp4和snp6之间有较强的连锁不平衡（r2=0.446），如果进行clump的话，那么就要去掉其中的一个。...关于如何在“MendelianRandomization”包里矫正SNP的相关系数就先讲到这儿，希望能给大家带来帮助！
在本文中，我们将学习如何在Ubuntu 18.04中安装PostgreSQL（PSQL） - 高级开源数据库管理系统。它也被称为ORDBMS，即对象 - 关系数据库管理系统。...此应用程序的目的是将数据安全地存储在数据库中，数据库用户可以使用SQL客户端应用程序检索存档数据。...按照以下步骤在Ubuntu 18.04中安装PostgreSQL（PSQL） - 高级开源数据库： 在开始安装PostgreSQL（PSQL）之前，让我们使用以下命令更新Ubuntu 18.04的软件包和存储库...=(无)/须重装(R) (状态，错误：大写=故障) ||/ 名称 版本 体系结构 描述 +++-==============-============-======...createdb linuxidc 这种灵活性为根据需要创建数据库提供了多种途径 如何在Ubuntu 18.04中卸载PostgreSQL（PSQL）？
R 软件包中的 qqPlot(),提供了准确的正态假设检验方法，它画出了 n-p-1 个自由度下的 t 分布下的学生化残差图形，其中 n 是样本大小，p 是回归参数的数目（包括截距项）。...R 软件包中的 Durbin-Watson 检验的函数 durbinWatsonTest()，能够检验出误差的独立 性。经检验 P 值>0.05,不显著。说明误差项之间独立。...R 软件包中的 crPlots()函数绘制的成分残差图，可以检测出因变量与自变量之间是否非线 性关系，检测结果如图 所示： ?...R 软件包中的 spreadLevelPlot()函数创建了一个添加最佳拟合曲线的散点图，展示标准化 残差绝对值与拟合值的关系。...：columns是取data中的列而不是重命名，可以调整列中的顺序但不可重命名！
如何在Ubuntu 15.04上安装Postgresql和phpPgAdmin PostgreSQL或Postgres是一种功能强大的高性能对象关系数据库管理系统（ORDBMS），采用灵活的BSD样式许可证发布...PhpPgAdmin是一个用于管理PostgreSQL数据库的基于PHP的Web应用程序。 使用Phppgadmin，可以轻松创建数据库，创建角色并在Postgres中创建表。...我们将在本教程中做什么： 安装PostgreSQL，phpPgAdmin和Apache2。 配置PostgreSQL用户。 配置Apache2。 配置phpPgAdmin。 测试。...sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib phppgadmin 上述命令将自动安装PostgreSQL所需的所有软件包，如Apache，PHP...然后尝试使用用户postgres和您的密码登录。 登录后，您将获得此界面： 结论 PostgreSQL是一个高级的对象关系数据库管理系统（ORDBMS），它是开源的，拥有一个庞大而活跃的社区。
如果底层用的是关系数据库，需要将E-R图结构映射到一个二维的关系表中，如“学生选修课程”的E-R图，映射到学生表、课程表和选修表这样的二维关系表中，这是关系数据库设计的基本思路。 3....属性图模型 属性图如之前所讲，其点和边都是有属性表的，如Person，Person的名字name、Person的birthDate；如边r7上目前只画了标签influencedBy，但实际也可以是属性表的...Cypher查询语言 属性图的查询语言Cypher，如示例简单解释一下Cypher查询语言的含义，找到属性图中任务的出生地点以及受多少人影响，这个查询语言是： MATCH（r:Person），首先是找一个人...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...给一个查询图Q，首先定义一个节点被匹配的顺序，即最先匹配哪个点，然后是哪个点（generate a matching order），然后每次试图按节点匹配顺序进行一个点一个点的匹配；如果当前状态匹配不了
异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...将所有数值由小到大排列并分成四等份，处于 第一个分割点位置的数值是下四分位数，处于第二个分割点位置(中间位置)的数值是中位 数，处于第三个分割点位置的数值是上四分位数。...(3 )判定系数 判定系数是相关系数的平方，用r的平方表示；用来衡量回归方程对y的解释程度。判定系数取值范围：0=<r的平方<=1。...其中，盒子的上、下四分位数和中值处有一条线段。箱形末端延伸出去的直线称为须, 表示盒外数据的长度。如果在须外没有数据，则在须的底部有一点，点的颜色与须的颜色相同。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 3. 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。...显然，重测信度属于稳定系数。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。...在r×с表中，若以pi、pj和pij分别表示总体中的个体属于等级Ai，属于等级Bj和同时属于Ai、Bj的概率（pi，pj称边缘概率，pij称格概率）,“A、B两属性无关联”的假设可以表述为H0：pij=...方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类： 1.
，请了解如何使用你选择的语言的软件包管理器。...了解如何在应用程序中编写单元测试和集成测试。另外，了解不同的测试术语，如 mocks, stubs 等。...第9步 - 了解关系数据库 了解如何将数据保存在关系数据库中。在你选择要学习的工具之前，请先了解不同的数据库术语，例如键，索引，规范化等。 这里有几个选项。但是，如果你学习一个，其他的应该相当容易。...还要确保移植包括测试在内的所有内容。 第13步 - 学习NoSQL数据库 首先了解它们是什么，它们与关系数据库有何不同以及为什么它们是需要的。有几种不同的选择，研究一点看看，并比较它们的特点和差异。...第14步 - 缓存 了解如何在你的应用程序中实施应用程序级缓存。了解如何使用Redis或Memcached并在你在 步骤12 中创建的应用程序中实施缓存。
（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1 （2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),...BP神经网络PID控制器的内部结构如下图所示： S-function的输入为:u=[e(k);e(k-1);e(k-2);y(k);y(k-1);r(k);u(k-1);隐含层+输出层权值系数...通过reshape函数，从列向量里任意组成矩阵如c=reshape(b,3,8)，b中元素按顺序排成一个3*8的矩阵，也就是还原了矩阵a， c=reshape(b(10:24),3,5...)，b中第10个元素到第24个元素，按顺序排成一个3*5的矩阵。...在我编写的S-function函数中，就是通过reshape函数，把输入的隐含层+输出层的列权值系数还原成：隐含层权值系数矩阵+输出层权值系数矩阵，通过算法完成这两个权值系数矩阵的更新。
导语 GUIDE ╲ ggcorr是一个可视化函数，可以用于将矩阵绘制为ggplot2图片 背景介绍 在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过...R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。...今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...在相关系数的中断处显示的位数，默认为2 name = "",##图例的名称 low = "#3B9AB2",##低相关系数颜色 mid = "#EEEEEE",##中相关系数颜色 high...max_size = 6,##当geom设置为“圆”时，圆的最大尺寸。 label = FALSE,##是否向绘图中添加相关系数。
2、集聚系数 集聚系数（也称群聚系数、集群系数）是用来描述图或网络中的顶点（节点）之间结集成团的程度的系数。...图的类别 1、随机网络 特性纯粹的随机网络（如ER随机网络模型，任何两个点之间以概率p存在边的直连）有着很小的平均路径长度，但同时集聚系数也很小。...所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 B+树是mysql最常用的一个索引结构。...，如果e距离q的距离比f的小，会加入C集合中，同时不断更新W中的点。...另外一种启发式的算法如下：在lc层上，首先对C集合做一下扩充，具体是对于C集合中的每个点，将他们的邻居也加到C集合上，重新筛一遍距离q最近的点集合R。 ? 6.
MariaDB 是一个开源的，多线程的关系数据库管理系统，是 MySQL 向后兼容的替代品。 MariaDB 是 Debian 中 MySQL 的默认实现。...本教程介绍如何在 Debian 10 上安装 MariaDB 。...服务器和客户端软件包： sudo apt install mariadb-server MariaDB 服务将自动启动。...请在终端中运行： sudo mysql_secure_installation 系统将提示您为 root 帐户设置密码，删除匿名用户，限制 root 用户对本地计算机的访问权限并删除测试数据库。...(如 phpMyAdmin) 以 root 用户身份登录 结论 在本教程中，我们向您展示了如何在 Debian 10 服务器上安装和保护 MariaDB 。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 3. 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。...其中，K为量表中题项的总数， Si^2为第i题得分的题内方差， ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。...注意点 若样本大小n不很大,则上述基于渐近分布的方法就不适用。对此，在四格表情形，R.A.费希尔(1935)提出了一种适用于所有n的精确检验法。...R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等。 3.
在进行基因分析中，我们时常会对样本或基因之间的相关性进行分析，虽然R语言中的cor函数可以进行计算，但并没有提供合适的可视化方法，今天我们介绍一个R包-ggcorr(https://briatte.github.io...4点。。。。...cor function的文档中说明了每个设置之间的差异。一般而言，除非数据是序数，否则默认选择应为“pearson”，即基于pearson的方法产生相关系数。...0, max_size = 6) R语言学习 - 散点图绘制 Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图 控制系数显示 ggcorr可以通过将label参数设置为TRUE来在相关矩阵的顶部显示相关系数...以下示例显示了如何在将标签向左移动并更改其颜色的同时减小标签的尺寸： ggcorr(nba[, 2:15], hjust = 0.75, size = 5, color = "grey50") ?
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...显然，重测信度属于稳定系数。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。...采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。...1、性质分类： Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等； R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...缺点： 1、在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下。...显然，重测信度属于稳定系数。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。...采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。...R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...显然，重测信度属于稳定系数。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。...采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。...1、性质分类： Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...缺点： 1、在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...显然，重测信度属于稳定系数。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。...采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。...性质分类 Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...缺点 在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释（否则主成分将空有信息量而无实际含义
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