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「R」tidyverse 中的公式函数

本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...公式的左侧内容对于构造匿名函数没有用，所以这里都是用单侧公式。 这段文档不仅告诉了我们如何通过公式构造匿名函数，还提供了一些快捷方式说明。 下面我们通过一些例子来进行讲解。...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

3.9K20

R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

首先介绍两个函数：用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。...如果P值过小的情况下，就不满足正态性了，可以先进行数据转换，比如说对数转换，平方根反正弦变换，倒数变换等等方法，如果都不能满足正态的话，使用非参数的方式计算，比如后文的Wilcoxon。...，告诉我们是单样本的t检验，在这个函数里，如果一个向量参数和一个mu参数，那么做的就是单组独立样本的t检验。...我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...所以可以使用常规的t检验来比较。 #Tips：方差齐性检验不能用在配对的数据中，只能用在独立的两组数据上。 E.

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R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

首先介绍两个函数：用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。...如果P值过小的情况下，就不满足正态性了，可以先进行数据转换，比如说对数转换，平方根反正弦变换，倒数变换等等方法，如果都不能满足正态的话，使用非参数的方式计算，比如后文的Wilcoxon。...，告诉我们是单样本的t检验，在这个函数里，如果一个向量参数和一个mu参数，那么做的就是单组独立样本的t检验。...我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...所以可以使用常规的t检验来比较。 #Tips：方差齐性检验不能用在配对的数据中，只能用在独立的两组数据上。 E.

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R语言入门之非参数假设检验

前言 在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性...R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数，这里我们主要介绍三个常用的函数，一个是基于秩次的Wilcox秩和检验, Kruskal Wallis秩和检验和Friedman秩和检验。...不过请大家注意，我只是展示如何使用基于秩次的非参数假设检验，这里的鸢尾花数据可能更适合用参数检验的方法。 2....对于wilcox.test()函数，你可以通过alternative=参数来指定单侧检验。...上面就是关于如何在R中进行非参数检验的方法，主要有三个函数：（1）独立双样本或配对样本的wilcox.test()；（2）完全随机设计多个样本的Kruskal Wallis秩和检验kruskal.test

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R语言统计相关函数总结

R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。...一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值...T检验，对总体均值进行区间估计 aov 方差分析 anova 一个或多个模型对象的方差分析 cor.test 相关分析 wilcox.test wilcoxon秩和检验 fisher.test 费舍尔精确检验...ks.test K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) binom.test 二项分布总体假设检验 mcnemar.test McNemar频数检验 五、批处理计算函数 t 矩阵转置...rowsum 行求和 colsum 列求和 rowmeans 行平均 colmeans 列平均 solve 对线性方程求解或求矩阵的逆 欢迎大家学习交流

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线性回归(二)-违背基本假设的情况和处理方法

同时为了检验拟合质量，我们引入了两种主要检验： 样本的显著性检验：若已知总体方差则可使用t检验等参数检验；若总体方差未知，则可以使用卡方检验等非参数检验 回归方程的检验：回归的显著性检验，对于回归参数采用...t分布进行检验；对于回归方程采用F检验 以上的检验方法均基于古典概型，同时在显著性检验的过程中默认了某些变量服从预先的基本假定，进而通过古典概型的检验方法，得到检验结果。...在对回归方程进行显著性检验时使用的t分布和F分布均是基于残差服从正态分布且期望和方差满足上文假设等前提假设进行检验，进行显著性检验时要保证检验的结果可信，则要保证其检验参数严格满足正态分布。...如何判断该方程中的随机误差项为常数呢？需要进行检验。 异方差的检验 残差图直接观察: 绘制残差关于自变量的散点图，若残差均匀离散地分布在零线两侧则方差较为显著。...在这个检验过程中唯一的改变量为计算权重系数时的m。因此可以对m的取值进行多次尝试，以随机误差项的方差显著性为目标函数，得到最优的权重系数拟合方程。

12.5K21

R常用基本 函数汇总整理

write.table() 将data frame，矩阵等格式的数据输出到文件 write() 更一般的输出到文件的方式 read.bin,write.bin 读取或输出二进制数据...名字，"#rrggbb"，palette()）转换成red，green，blue值 palette() 调色板 rainbow() 产生渐变的彩虹色 特定画图函数(particular...density() 用K.D.E方法计算密度分布 特定统计函数 wilcox.test() wilcox non-parametric rank test，位置（均值） fisher.test...使用R的rnorm函数产生样本量为1000的标准正态分布采样，用每一种normality test函数分别检验其正态性，算出一个p-value；循环10000次，每一种test都产生一个长为10000的由...outer() or %o% 计算两个矩阵的外积 %in% 返回一个逻辑向量，当左边向量中的元素出现在右边对象中时为真 solve() 求解方程a %*% x = b.

1.9K30

ML算法——最优化|凸优化随笔【机器学习】【端午节创作】

常用的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法、模拟退火等。最终，通过对最优解的检验和实施，可以实现资源的最优分配或其他最优解决方案。 最优化的基本数学模型： min f(x) s.t....这个定理在凸优化理论中有重要的应用，因为它提供了将多变量问题转化为多个单变量问题的方法。 如何实现的多变量问题转换为多个单变量问题？ 凸集分离定理可以将多变量问题转换为多个单变量问题。...将超平面方程中的常数项a表示为多个变量的函数g(x1, x2, …, xn)，其中每个变量对应一个单变量方程。...在推导过程的步骤4.中，谈到的牛顿迭代公式是如何代入得切线曲率?...牛顿法迭代公式中没有步长因子，是定步长迭代。

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批量统计比较，听说你想要很久了？安排！

统计学一直是让医学生头疼的课程，文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子，两组之间的比较，该怎么分析？你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？...那有没有什么快速、高效、准确的方法，能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢？哈哈，今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧！...我们所有的分析也都是用R语言来操作，根据客服的统计，我们发现近期大家对于R语言的基础问题，比如如何运行，如何安装R包等问题，提问的越来越少，看来大家对R语言的基础已经掌握的七七八八了，这是一件好事情。...这些所有的预处理都弄好了之后，后面就是均值的比较了，以前不同的方法要用到不同的函数，现在一个函数即可，compare_means()函数，可以帮我们实现多种方法的均值比较。...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求，除了多个分组之间的比较，还会涉及多种类型的亚组比较，比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别，那么应该如何统计，如何画我们的美图呢？

1.4K20

逻辑回归or线性回归，傻傻分不清楚

为了更好的理解逻辑回归和线性回归之间的关系，我们来看下对应的回归方程，图示如下 ? 上图中逻辑回归公式对应的形式就是sigmod函数，其中的e为自然常数，进一步转换如下 ? ?...逻辑回归的方程通过最大似然法进行求解，coefficients就是对应的回归参数，AIC值是一个衡量拟合效果的统计量，计算公式如下 ?...’s Pseudo-R2 为例，公式如下 ?...在费舍尔精确检验和卡方检验中，对于2X2的两个分类变量的关联性，用odd ratio值来衡量其关联性的强弱，在二分类因变量的逻辑回归中，对于同样为二分类的自变量，也会有odd ratio值里衡量其和因变量的关联性...Y为因变量，X为对应的二分类自变量，beta代表回归方程中x的回归系数，Z代表其他变量, 将上述公式进行log转换，可以看出x对应的log odd ratio值其实就是其回归系数。

2.4K30

普通正态分布如何转换到标准正态分布中_正态分布化成标准正态的公式

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步 1.普通正态分布转换标准正态分布公式...转换公式为: z = X − μ σ z = \frac{X-\mu}{\sigma} z=σX−μ​ 2.证明 概率统计的教科书上一般直接给出这个结论，并没有给出相应的证明。...下面我们来看看这个结论的推理过程。由于犯懒懒得编辑公式，直接贴截图，证明过程来自参考文献1。 3.几个应用的例子 3.1 假设公共汽车门的高度按成年男性碰头机会小于1%来设计。...于是，x在10与14之间的概率等价于标准正态分布中0与2之间的概率。

3.7K20

scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...包进行统计检验以及可视化的展示。...1，指定比较的组 ggpubr 中使用stat_compare_means函数进行统计学检验，需要是list形式。 假设感兴趣的是Epi，T 和 Myeloid 与 un之间 ，是否有统计学差异？...小编暂时没有发现,希望知道的不吝赐教 。 可以手动输入，但是当类别特别多的情况下耗时且易错。可以先通过combn函数生成两两之间的list ，然后套用stat_compare_means 函数即可。

2.6K20

Math-Model（一）算法综述

类型 公式 参考链接 涉及题目 电磁波反射 菲涅尔方程 菲涅尔方程 电磁塔，远距离通信传输 热力学 热传导方程 热传导方程 隔热层设计，物件热传导，偏微分方程，有限差分法 雷达 雷达公式 雷达方程 ASK...神经元网络 数学建模中常用的是BP神经网络和径向基函数神经网络的原理，及其在预测中的应用。BP神经网络拓扑结构及其训练模式。RBF神经网络结构及其学习算法。...（t≥ 0）的函数转换为一个参数为复数s的函数、时域分析 滤波器 限幅滤波 中位值滤波 算术平均滤波 递推平均滤波 中位值平均滤波 限幅平均滤波 一阶滞后滤波 加权递推平均滤波 消抖滤波 限幅消抖滤波...，检验两个或多个调整平均数有无显著差异 局部加权线性回归(Locally weighted linear regression) 解决拟合不准确问题 F检验 用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体...可决系数R 表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定 义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值

1.2K10

数据分析：假设检验方法汇总及R代码实现

非正态数据转换方法当给定的数据集不符合正态分布时，可以采用以下数学转换方法来改善其正态性：对数转换（Log Transformation）：对数据集中的每个值 应用自然对数函数，即 log⁡()。...这种转换可以减少数据的偏斜性，尤其是当数据具有正偏态（右偏）时。平方根转换（Square Root Transformation）：对数据集中的每个值 应用平方根函数，即 。...R基础函数wilcox.testwilcox.test(IL8 ~ Stage, data = merge_2_paired, paired = TRUE, alternative = "two.sided...可以使用rstatix::identify_outliers()函数来查看数据中的离群点。数据服从正态分布。正态性是方差分析的基本假设之一。...可以使用rstatix::shapiro_test()函数来检验数据的正态性。如果数据不服从正态分布，可能需要进行数据转换或采用非参数方法。方差齐性：不同组之间的差异的方差应该相等。

27110

R语言各种假设检验实例整理（常用）

例9.假定从分布函数未知的F（x）和G（x）的总体中分别抽出25个和20个观察值的随即样品，其数据由下表所示。现检验F（x）和G(x)是否相同。 ?     ...在R语言中进行McNemar检验用到函数mcnemar.test( )   mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE) #其中x是具有二维列联表形式的矩阵或是由因子构成的对象...在R语言中进行符号秩检验可以使用wilcox.test( )         wilcox.test(x, y = NULL,               alternative = c("two.sided...解：进行Wilcoxon秩和检验R语言同样可以使用wilcox.test( )     R语言代码：     x<-c(24, 26, 29, 34, 43, 58, 63, 72, 87, 101)...3.3.5.二元数据相关检验 例20.某种矿石中两种有用成分A，B，取10个样品，每个样品中成分A的含量百分数x(%)，及B的含量百分数y(%)的数据下表所示，对两组数据进行相关性检验。 ?

4.2K40

手把手教线性回归分析（附R语言实例）

本文将介绍如何将回归方法应用到你自己的数据中，主要介绍学习内容： 用线性回归方法来拟合数据方程的基本统计原则和它们如何描述数据元素之间的关系。...如何使用R准备数据进行回归分析，定义一个线性方程并估计回归模型。...同理，对于上例中的回归方程，我们对模型进行回归系数的t检验，t检验的R代码如下： > summary(lm.reg) #回归系数的t检验 产生以下的输出： Call: lm(formula = height...即将面临的另一个问题就是回归模型需要每一个特征都是数值型的，而在我们的数据框中，我们有3个因子类型的特征。很快，我们会看到R中的线性回归函数如何处理我们的变量。...如果怀疑两个变量相互作用，那么可以通过在模型中添加它们的相互作用来检验这一假设，可以使用R中的公式语法来指定相互作用的影响。

6.9K32

绘制带显著性比较的bar图

概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等 使用工具： R语言中的ggplot2...包和ggpubr包 均值比较的方法 均值比较的常见方法： 方法 R实现函数 描述 T-test t.test() 比较两组(参数检验) Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(...非参数检验) ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数 介绍两个ggpubr...包中的函数 compare_means()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...，默认会用wilcox.test进行两两比较 ggplot(df,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+ geom_boxplot(position=position_dodge()

4.1K01

识别差异微生物的方法汇总

以下是Wilcox-CLR方法的基本原理：CLR转换：CLR转换是一种专门用于组成性数据的转换方法，它可以将原始的相对丰度数据转换为适合统计分析的形式。...转换公式为：$$\text{CLR}_i = \log\left(\frac{x_i}{\sqrt[m]{\sum_{j=1}^{m} x_j}}\right) $$其中，xi是第 个物种的丰度， 是样本中物种的总数...Wilcoxon秩和检验：在CLR转换之后，使用Wilcoxon秩和检验（一种非参数检验方法）来比较两组样本中不同物种的丰度是否存在显著差异。...结果解释：Wilcox-CLR方法提供了P值、校正后的P值、效应量等结果，帮助研究者识别和解释数据中的生物学意义。...结果解释：Wilcox-rare方法提供了P值、校正后的P值、效应量等结果，帮助研究者识别和解释数据中的生物学意义。

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