R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...*","stage III/IV",stage) #将剩下的Stage I和Stage II替换成stage I/II stage=gsub("Stage....*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。...例如，我们具有人的性别。现在，如果我们查看每个性别的身高直方图，以及基于内核的每个性别的身高密度估计量， 因此，看起来男性的身高和女性的身高是不同的。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...: 0.5488, Adjusted R-squared: 0.5465 F-statistic: 240.8 on 1 and 198 DF, p-value: < 2.2e-16 我们得到的均值和方差的估计与之前获得的估计相同...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。
当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量 ，概率p2，一个随机变量 。...例如，我们具有人的性别。现在，如果我们查看每个性别的身高直方图，以及基于核的每个性别的身高密度估计量， ? 因此，看起来男性的身高和女性的身高是不同的。...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。...点击标题查阅往期内容 R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm R语言混合正态分布EM...最大期望估计 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?
在增广矩阵的基础上，计算每个因子的方差贡献，挑选出没有进入方程的因子中方差贡献最大者对应的因子，计算该因子的方差比，查F分布表确定该因子是否引入方程。 3.剔除因子。...计算此时方程中已经引入的因子的方差贡献，挑选出方差贡献最小的因子,计算该因子的方差比，查F分布表确定该因子是否从方程中剔除。 4.矩阵变换。...将第零步矩阵按照引入方程的因子序号进行矩阵变换，变换后的矩阵再次进行引进因子和剔除因子的步骤，直到无因子可以引进，也无因子可以剔除为止，终止逐步回归分析计算。...，只能迭代行，迭代转置后的数组，结果再进行转置就相当于迭代了每一列 # print(row.T) for i in range(col): for j in range(col):...引进方程的因子为预报因子1和预报因子2，借助上一篇博客写的多元回归。对进入方程的预报因子和预报对象进行多元回归。输出多元回归的预测结果，一次为常数项，第一个因子的预测系数，第二个因子的预测系数。
计算出每个样本的所有基因的总reads数，如下图左图所示，然后使用每个样本中每个基因的reads数除以每个样本的总reads数，如下图右图所示： ?...计算基因的高转录和低转录时，首选要计算每个基因的几何均数（the geometric mean），几何均数很有用，因为它不太容易受到异常值的影响，如下所示： ?...第c步：计算代表基因集 经过前面的计算，此时，我们就有了两张表，第一张表是log2(reference/Sample #2)的数据，它用于确定偏倚基因，另外一张表的数据是经log2转换后的均值数据，这批数据用于确定哪些基因是高转录的...在第二张表中，去掉前5%的数据，以及去掉后5%的数据，如下所示： ? 用两张表中剩下的数据来计算标准化因子（取两张表基因的交集），如下所示： ?...第五步：将加权log2 fold值转换为真值 在这一步中，我们需要把前面过计算出来的加权平均值转换为真值（也就是log2转换前的数值）。 标准化因子的公式如下所示： ?
LSA的变体是非常适合于需要更高召回的应用程序。第二种方法，HDILR，学习一个对角加低秩矩阵，并且非常适合于高查全率和高精度都很重要的问题。 在计算上，我们的算法是基于信息论度量学习方法。...定义在d×d正定矩阵A和A0上(其中|X|表示矩阵X的行列式)： 上边列出了三个句子。右边的表格显示了句子中每个单词的计数。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...设R是秩k正则化矩阵A 0的d×k因子矩阵，即A0=RR T。...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
当我们将投资组合的收益率与HML因子进行回归时，我们正在调查有多少收益是由于包括高账面市值比率的股票（有时被称为价值溢价，因为高账面市值的股票被称为价值股票）。...Fama French 因子的导入和整理 我们的首要任务是获取 FF 数据，幸运的是，FF 在互联网上提供了他们的因子数据。我们将记录导入和清理这些数据的每个步骤。...然而，这些数据已经被转化为字符格式--看看每一列的类别。 map(Gob3s, class) 我们有两个选项可以将这些列强制转换为正确的格式。...如果我们导入不同的 FF 因子集，我们将需要指定不同的列名。 作为一种替代方法，下面的代码块在导入后将列转换为数字，但更通用。它可以应用于其他 FF 因子集合。...还将FF数据转换为十进制，并创建了一个名为R\_excess的新列，保存高于无风险利率的收益。
1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...`summary()`：详细显示，包括描述性统计，频率 `head()`：将打印变量的开始条目 `tail()`：将打印变量的结束条目 向量和因子变量： `length()`：返回向量或因子中的元素数...仍以age向量为例： age 想知道age向量中的每个元素是否大于50，可以使用： age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量，其中TRUE和FALSE值指示向量中的每个元素是否大于...如前所述，expression因子中的级别按字母顺序分配整数，高= 1，低= 2，中等= 3。
LSA的变体是非常适合于需要更高召回的应用程序。第二种方法，HDILR，学习一个对角加低秩矩阵，并且非常适合于高查全率和高精度都很重要的问题。 在计算上，我们的算法是基于信息论度量学习方法。...右边的表格显示了句子中每个单词的计数。从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...设R是秩k正则化矩阵A 0的d×k因子矩阵，即A0=RR T。我们将高维低秩（HDLR）度量学习问题表述为： ?...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
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。...因子在 R 中非常重要，它决定了数据的展示和分析方式。数据存储时因子经常以整数向量形式存储。所以在进行数据分析之前，经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...1.3.2 相乘：%*% 矩阵乘法中要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，其运算符为 %*%。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。
使得R不会默认将字符串处理为因子。...R 会为每个独立的向量分配一个整数，创建一个value-label 对，value 对应向量中的元素，label 对应分配的数字。...expression) > > expression [1] low high medium high low medium high Levels: high low medium 将向量转换为因子...如动物的种类：猴子，兔子，老鼠。不同的动物之间不存在高低顺序的关联性。2）An ordinal variable，表示有一个排序关系。如描述程度关系的词：高，中，低。明显有一个内在关系。...nrow=3) #1.统计iris最后一列有哪几个重复值，分别重复了多少次 table(iris[,ncol(iris)]) #2.提取iris的前4列，并转换为矩阵，赋值给test。
由于这只是一个警告，R将继续执行脚本或者函数中的任何后续命令，而“错误”将导致R停止。 5.3.2 字符/字符串 “character”类存储各种文本数据。...编写程序时习惯将包含多个字母的数据称为“字符串”，因此大多数作用于字符数据的R函数将数据称为“字符串”，并且通常在其名称中包含“str”或“string”。...因此，当存储具有重复元素的字符串向量时，更有效地办法是将每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加的字符串与整数关联的表格中。因此，默认情况下，R将读取数据表的文本列作为因子。...例如，将两个因子结合在一起会将它们转换为数字形式，原始的字符串将丢失。...列表允许将不同类型和不同长度的数据存储在单个对象中。列表的每个元素可以是任何其他R对象：任何类型的数据，任何数据结构，甚至其他列表或函数。
1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...= proportion) 分组变量：将每个条件变量产生的图形叠加到一起，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。...1.2 lattice绘图系统相关参数对照表 参数名 参数解释 spect 数值，设定每个面板中图形的宽高比 col/pch/lty/lwd 向量，分别设定图形中的颜色、符号、线条类型和线宽 Groups...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数，因此需要将图形存储到对象中，然后利用plot()函数中的split = 或position = 选项来进行控制 split的方法，将第一幅图放置到第二幅图的上面...：第一个plot()函数把页面分割为一列两行的矩阵，并将图形放置到第一列第一行中；第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行中，由于plot()函数默认启动新的页面，因此使用newpage = FALSE
随着历史交易数据日益增多，交易市场量化竞赛的不断升级和进化，量化投研团队开始面对数据频率高、因子数量多的场景，以10分钟线10000个因子5000个股票为例，一年的因子数据约为 2.3T 左右，1分钟线的数据量达到...在数据高频次和因子高数量的双重叠加之下，会很容易将数据量推到 T 级，那么高频多因子的存储方案就必须同时面对以下问题： 庞大的数据量 因子计算通常有3个维度，股票、因子和时间。...对于以上的每个问题，高频多因子的存储方案除了尽可能每一方面都有良好的表现，更重要的是不能有明显短板，否则在数据操作量级大幅上升后，会大幅度降低因子量化的生产效率。...而宽表模式在当前设计下，如果要更新一列因子数据，需要把所有的分区数据全部重写，所以耗时非常长。 2、更新因子：量化投研中，重新计算因子数据是常见的场景。...直播中，我们将进一步为大家介绍更丰富的因子库，并使用更贴近实际用户生产环境的硬件配置和数据量来进行测试，以提供可以参考的性能基准。
底部的颜色框高度反映了相应组合的频率。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，...，与之非常相关的指令是秩(rank )，它返回每个数字在整个向量中的秩，可以简单地理解为各个数字的大小顺序。...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子...，其每个水平行在新数据集中成为一列，从而把长格式数据转换为短格式。
最近在分析数据的时候，发现R语言中存在很多的数据类型，并且这些数据类型不同其应用与意义也不相同，下面我们列举最用的一些数据类型及在R中的函数： ?...我着重介绍几个数据类型： 1. as.factor 数据因子。它的主要作用是可以对数据做一个水平的注释，并且我们利用read.csv（）读入的数据一般会用这个格式读入。...下面我们举一个实例： 创建一个测试集，然后将数据读入R语言中，查看我们基因那一列数据类型，并且查看数据的结构，我们发现因子形式数据类型对我们一个因子出现的所有名称做了一个唯一性的水平列举。 ?...如果我们将数据转化成因子，还可对其内的所有元素取唯一性然后进行排序。 ? 2. data.frame 和 matrix的区别： frame 每一列的数据要相同， 比如第一列是数值型，第二列是字符型。...matrix所有列得是同一类型，比如每一列都是数值型，或每一列都是字符型，不能第一列是数值型，第二列是字符型。 3.
GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值 #2021.12.12 本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue） 1....读取数据及转换为因子 library(lme4) library(emmeans) library(data.table) library(tidyverse) library(asreml) dat...使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...emmeans这一列就是预测均值了。 4....比如设置每个地点的残差异质，然后和残差同质的模型进行LRT检验，选择最优的模型。 比如设置每个地点与品种的互作的方差异质，比较方差同质的模型，选择最优的模型。 下节见。
.): 调整RGB图像的饱和度。 central_crop(...): 从图像的中央区域裁剪图像。 convert_image_dtype(...): 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。....): 根据分数降序选择边界框，分数是一个输入，函数别没有计算分数的规则，其实只是提供了一种降序选择操作。 pad_to_bounding_box(...): 补零，将图像填充到指定的宽高。...random_brightness(...): 通过随机因子调整图像的亮度。 random_contrast(...): 通过随机因子调整图像的对比度。....): 根据目标图像的宽高（自动）裁剪或填充图像。 rgb_to_grayscale(...): 单个或多个图像RGB转灰度图。 rgb_to_hsv(...): 单个或多个图像RGB转HSV。....): 计算一个图像或多个图像的总体变动（输入图像中相邻像素值的绝对差异） transpose_image(...): 交换图像的第一维和第二维（输入要求是3D，没有batch，也就是宽和高的变换）
”的概率转换为：“属于某种类别的条件下，具有某种特征”的概率。...x)为调整因子，也成为可能性函数(Likelyhood)，使得预估概率更接近真实概率 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯理论源于随机变量的独立性：就文本分类而言，从朴素贝叶斯的角度来看，句子中的两两词之间的关系是相互独立的...，即一个对象的特征向量中每个维度都是相互独立的。...这是朴素贝叶斯理论的思想基础。其流程如下 - 第一阶段，训练数据生成训练样本集：TF-IDF。 - 第二阶段，对每个类别计算P(yi)。...TF-IDF = TF * IDF TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现（IDF值大），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类
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