既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...() 函数功能要少得多：它不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称，也不能创建行名称。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。
对比可以用两种不同的方式指定（第一种方法更常用）：对比可以作为具有三个元素的字符向量提供：设计公式中（感兴趣的）因素的名称，要比较的两个因素水平的名称。最后给出的因子水平是比较的基准水平。...因此，我们将使用第一种方法来指定对比并创建一个字符向量：contrast_oe <- c("sampletype", "MOV10_overexpression", "control")2....当我们谈论基因级过滤时，我们将更详细地描述这一点。返回给我们的结果是一个 DESeqResults 对象，它是 DataFrame 的一个简单子类。...要生成缩小的 log2 倍变化估计值，您必须使用函数 lfcShrink() 在您的结果对象（我们将在下面创建）上运行一个额外的步骤。...DESeq2 包提供了一个简单的函数来生成 MA 图。
对比可以用两种不同的方式指定（第一种方法更常用）： 对比可以作为具有三个元素的字符向量提供：设计公式中（感兴趣的）因素的名称，要比较的两个因素水平的名称。最后给出的因子水平是比较的基准水平。...因此，我们将使用第一种方法来指定对比并创建一个字符向量： contrast_oe <- c("sampletype", "MOV10_overexpression", "control") 2....当我们谈论基因级过滤时，我们将更详细地描述这一点。 ” 返回给我们的结果是一个 DESeqResults 对象，它是 DataFrame 的一个简单子类。...要生成缩小的 log2 倍变化估计值，您必须使用函数 lfcShrink() 在您的结果对象（我们将在下面创建）上运行一个额外的步骤。...DESeq2 包提供了一个简单的函数来生成 MA 图。
对应分析是一种视觉化的数据分析方法，其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来，优点在于能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来，使用起来直观...11.2.1理论基础 对应分析是寻求样木(行)与指标(列)之间联系的低维图示法，其关键是利用一种数据变换方法，使含有n个样本观测值和m个变量的原始数据矩阵x变成另一个矩阵z, z是一个过渡知阵，在接下来的计算中使用...对应分析是一种可视化的多元统计方法，它主要是通过图形分析来得出结论，在R中我们使用函数biplot（）可以提取因子分析的散点图，以直观地展示样本和变量各个水平之间的关系。 ?...在不同类型的消费者心目中，哪一个品牌更受欢迎?当数据量较小时，可以使用列联表来分析不同类型的消费者在选择品牌上的差异。...但是列联表存在一个问题:当变量很多且每个变量又有多个类别时，数据量很大，很难直观地发现变量间的内在联系，这时对应分析就是一种有效的解决方案。 ?
data.frame代表数据集在R中的呈现格式，这里指的是数据框格式，读者可以将其设想为常见的Excel格式。...下面的代码及运行结果演示非常简单，使用read.table读取上一节中的第一个数据集，实现思路是每次只增加一个read.table函数中的参数。...不过在某些特殊情况下，例如，一个数据文件中同时存在两个或两个以上的数据集，那么保留空白行可能会有助于后续的数据处理。 表1-5演示的就是一个比较特殊的例子。...理论上来讲，默认值仍是数据观测值的一种，虽然在原始数据中其可能与空白一样没有显示，但是它可以通过其他手段来进行补齐。...小知识：“[”是baseR中Extract的一种，在R的使用过程中，这是必须掌握和理解的函数之一。 编辑：王菁 校对：林亦霖
简单的介绍数据的对象类型及文件的读入，输出。 一、对象类型： 包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。 1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中：vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值...data.frame()创建： mydata <- data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...5)因子(factor)：类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子（factor），绘图时候重要。 6)列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。...patientdata$age && patientdata[,2] 一样的结果 另：在每个变量名前都键入一次patientdata$麻烦，可以走一些捷径。
创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数table(） #首先自己创建训练数据（这里的数据是随手编写的，不具有科学性） #所有的数据都是分类变量（这里选择的是二分类变量） #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep...B C <- c(rep("smoker",26), rep("nonsmoker",24)) # 创建变量C mydata <- data.frame(A,B,C) # 利用以创建的变量构建数据框 attach...当然table()函数也可以生成高维的数据表（3个及以上的变量），不过这时候使用ftable()函数可能会得到更好的展示效果： # 创建3维频数表 mytable <- table(A, B, C) table...# 使用ftable()函数简洁输出3维表格 summary(mytable) # 独立性检验（列联表的卡方检验） 加入一个变量出现在了公式的左侧，那么它就是一个计算好的频数向量 # 例如 DF <-
这时候我们能想到的最简单的办法就是对所有物种按照分组进行显著性检验，这时候我们对于一个数据集进行了多重检验，则需要p值校正来获得更准确的结果。...在不同区组中寻找差异物种常用的两个工具是Metastats和LEfSe。...当我们明白了他们的原理，实际上可以不用拘泥于两个工具本身，可以自己在R中选择合适的方法来进行分析。 p值校正 假设检验是一种概率判断，因为小概率事件发生了所以我们拒绝假设。...若要使所有检验结果正确的概率大于0.95，则需要调整显著水平或更常用的p值校正，一个常见的方法是Bonferroni校正，其原理为在同一数据集做n个独立的假设检验，那么每一个检验的显著水平应该为只有一个检验时的...例如我们只做两个变量相关检验，那么显著水平0.05，假如同时做一个数据集5个变量相关检验，因为要检验10次，那么显著水平应为0.005，因此做Bonferroni校正后判断为显著的检验p值为原来p值的10
但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。 基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。...`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...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。 注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。
data.frame代表数据集在R中的呈现格式，这里指的是数据框格式，读者可以将其设想为常见的Excel格式。...下面的代码及运行结果演示非常简单，使用read.table读取上一节中的第一个数据集，实现思路是每次只增加一个read.table函数中的参数。...不过在实际生活中，原始数据难免会存在空白行、空白值、默认值，或者某一行数据存在多余观测值却没有与之对应的变量名称，抑或元数据和原始数据在同一个文件中等各种问题。...不过在某些特殊情况下，例如，一个数据文件中同时存在两个或两个以上的数据集，那么保留空白行可能会有助于后续的数据处理。 表1-5演示的就是一个比较特殊的例子。...理论上来讲，默认值仍是数据观测值的一种，虽然在原始数据中其可能与空白一样没有显示，但是它可以通过其他手段来进行补齐。
R语法 R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。...因子（factor）为处理分类数据提供的一种有效方法。 列表（list）是一种泛化（general form）的向量。它没有要求所有元素是同一类型，许多时候它本身就是向量和列表类型。...函数（function）是可以保存在项目工作空间的R 对象。该对象为R 提供了一个简单而又便利的功能扩充方法。见编写你自己的函数 在R会话过程中，对象是通过名字创建和保存的。...可以根据索引数组去给数组中不规则的元素集合赋值或者将数组中特定的元素返回到一个向量中 array() 除了用设定一个向量dim 属性的方法来构建数组，它还可直接通过函数array将向量转换得到....创建数据框 可以通过函数data.frame 创建符合上面对列(分量)限制的数据框对象： accountants <- data.frame(home=statef, loot=incomes) 符合数据框限制的列表可被函数
使用哪种居中方法的选择应由所询问的具体研究问题决定。另一个考虑因素是这些程序使用的估计方法来产生参数估计，即最大似然（ML）或受限最大似然（REML）。每种都有自己的优点和缺点。...但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。...在以下各节中，我们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具有潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3....具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。
使用哪种居中方法的选择应由所询问的具体研究问题决定。另一个考虑因素是这些程序使用的估计方法来产生参数估计，即最大似然（ML）或受限最大似然（REML）。每种都有自己的优点和缺点。...在以下各节中，我们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具有潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3....一个2级因子和两个随机1级因子（无交互） 这是我们看到的第一个具有2级（班级）变量的模型：教师的多年经验（Texp），也是以均值为中心的。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。
每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。由于数据框与分析人员通常设想的数据集的形态较为接近，我们在讨论数据框时将交替使用术语列和变量。...check.rows如果为真，则检查行长度和名称的一致性。check.names 如果为真，则检查数据框中变量的名称，以确保它们是语法上有效的变量名称，并且不重复。...fix.empty.names：逻辑指示“未命名”的参数(在未被正式调用为someName = arg的意义上)是否得到自动构造的名称，或者更确切地说是名称“”。...需要设置为FALSE，即使在检查时也是如此。stringsAsFactors字符向量应该转换为因子吗?...1 数据框的创建 使用data.frame函数就可以初始化一个数据框。
通过学校我们看到学生紧密分组，但学校I和学校的VI分散程度远远高于其他学校。我们的预测因子中的相同模式在学校之间就像在课堂之间一样。...在这里我们可以看到，学校和阶级似乎在密切区分我们的预测者和外向性之间的关系。 探索merMod对象的内部 在上一个教程中，我们为嵌套数据拟合了一系列随机拦截模型。...此外，创建者lme4已经为用户提供了一些简单的快捷方式，以便从ranef.mer对象中获得他们真正感兴趣的内容。...使用模拟和图来探索随机效应 一种常见的计量经济学方法是创建所谓的集团级术语的经验贝叶斯估计。不幸的是，关于什么构成随机效应项的适当标准误差甚至如何一致地定义经验贝叶斯估计，没有太多的一致意见。...根据您的数据收集方式和研究问题，可以采用其他方法来估算这些影响大小。但是，请谨慎行事。 作者推荐的另一种方法lme4涉及RLRsim包。
因子(factors) 提供了一种处理分类数据的更简介的方式。 列表(list)： 是向量的一种一般形式，并不需要保证其中的元素都是相同的类型，而且其中的元素经常是向量和列表本身。...四 有序因子和无序因子 因子是一种向量对象，它给自己的组件指定了一个离散的分类（分组），它的组件由其他等长的向量组成。R提供了有序因子和无序因子。...外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...在R中，自由变量的值由函数被创建的环境中与其同名的第一个变量值决定（我理解为最近的同名变量），这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S中，该值由同名的全局变量决定。
竞争风险模型(Competing Risk Model) : 指的是在观察队列中，存在某种已知事件可能会影响另一种事件发生的概率或者是完全阻碍其发生,则可认为前者与后者存在竞争风险。...Status: 结局变量，0=删失，1=复发，2=竞争风险事件。 Source: 因子变量，2个水平：BM+PB(骨髓移植+血液移植)，PB(血液移植)。 ftime: 生存时间。...简单来讲，这个图可以用一句话来概括：在控制了竞争风险事件后，ALL和AML累计复发风险无统计学差异P=0.09067592。...首先要把自变量单独放在一个数据框里，使用中发现一个问题，这里如果把分类变量变为因子型不会自动进行哑变量编码，所以需要手动进行哑变量编码！ 但是我这里偷懒了，并没有进行哑变量设置！实际中是需要的哦！！...因此我们需要对原数据集加权创建一个新数据集用于为竞争风险模型分析，使用mstate包中的crprep()创建加权数据集,然后使用coxph()对加权数据集进行竞争风险模型拟合，这样就可以画列线图了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
