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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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常见概率分布及在R中的应用

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....当n=1时，这是一个0-1分布即伯努利分布，当n接近无穷大∞时，超几何分布可视为二项分布 rhyper(nn,m,n,k),nn是需要产生的随机数个数，m是白球数（计算目标是取到x个白球的概率），n是黑球数...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.

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R中的概率分布函数及可视化

对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...()函数根据二维坐标来估计数据点的分布密度，并画出等密度线（可以使用contour(K4, lwd=1,add=T, xlim, ylim...)函数添加边界线并标注数据比例），然后自定义颜色并并填充进去形成图像

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MapReduce分布式计算模型在云计算中的角色

简化编程难度：MapReduce 可以将分布式计算任务抽象为两个简单的操作：Map 和 Reduce，开发者只需要编写这两个操作的代码即可，无需考虑分布式计算的细节和复杂性，从而简化了编程难度。...以下是MapReduce在云计算中的优势：分布式计算：MapReduce可以将数据分解成小的块，并在多个计算节点上并行处理这些数据块，从而实现分布式计算。...这种分布式计算方式可以大大加快处理速度，并且可以处理大规模的数据集。...成本效益：MapReduce采用了分布式计算方式，可以通过多个低成本的计算节点来完成计算任务，从而降低计算成本。...简而言之，MapReduce在云计算中具有分布式计算、可扩展性、鲁棒性、易于编程以及成本效益等优势，所以成为云计算中常用的数据处理技术之一。

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分布式计算中的8个谬论

8个分布式计算的谬论 The network is reliable. Latency is zero. Bandwidth is infinite. The network is secure....带宽不是不限的事实，让我们去减少信息的传递，但是延迟的无法避免，有让我们去尽可能的传递多的数据，我们能做的只能是trade-off。 4....Topology doesn’t change 可能这个谬论的得来是只有在实验环境中Topology 才不会变。 "Topology doesn't change."...application level Do not rely on proprietary protocols--it would be harder to integrate them later 总结分布式系统虽然已经发展好多年了...，但是面临的问题却一直是那么多，但是可怕的是好多架构师在设计时候却仍然忽略了其中的一些问题，希望上面的列举出来的谬论能帮助架构师在设计的时候，避免一些问题。

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KS检验及其在机器学习中的应用

KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。...在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数，记是该样本的经验分布函数。...我们有假设：为此，我们构造KS统计量：如下图，经验分布函数与目标分布的累积分布函数的最大差值就是我们要求的KS统计量： ?...image.png 两样本的KS检验用同样的思想，我们可以检验「两个样本是否服从同一分布」，此时KS统计量为两样本的经验分布函数的最大差值 ?...在测试集上，将模型对y_true=1的样本的输出概率值作为data1，对y_true=0的样本的输出概率值作为data2，计算两个分布的KS统计量。我们用 lr 拿上面的数据做个例子。

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R语言ggplot2绘制经验累积分布(empirical cumulative distribution)曲线的简单小例子

非常有意思的数据可视化案例，原文提出的问题是学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据，这次用经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0...image.png 好了，今天的内容就到这里了欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学

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快速入门简单线性回归 (SLR)

根据输入特征的数量，线性回归可以有两种类型：简单线性回归 (SLR) 多元线性回归 (MLR) 在简单线性回归 (SLR) 中，根据单一的输入变量预测输出变量。...在多元线性回归 (MLR) 中，根据多个输入变量预测输出。输入变量也可以称为独立/预测变量，输出变量称为因变量。...Data is not Normal YearsExperience 是正态分布的，Salary 不是正态分布的。...R-squared<R-Squared，则表明模型中存在无关预测因子。 F-statistic 或者 F-test 帮助我们接受或拒绝零假设。它将仅截取模型与我们的具有特征的模型进行比较。...到这里，我们应该知道如何从model summary表中得出重要的推论了，那么现在看看模型参数并评估我们的模型。在本例子中 R-Squared(0.957) 接近 Adj.

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简历项目

注意，一般情况下：缺失率低于10%：可直接进行相应的填充，如默认值、均值、算法拟合等等；高于10%：往往会考虑舍弃该特征特征处理，如1维转多维（也就是将缺失作为一个特征但根据我们的经验，...=["pvalue_level"]).rdd.map( lambda r:LabeledPoint(r.pvalue_level-1, [r.cms_segid, r.cms_group_id,...每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，给下一层网络的学习带来困难，神经网络本来就是要学习数据的分布，如果说分布一直变的话，就很难学习。...最大似然估计：在已知分布产生的一些样本，⽽不知道具体参数的情况下根据样本值推断最有可能产生样本的参数值。缺点：需要手动交叉特征；处理非线性问题麻烦，需离散化。...②得到弱分类器 ③计算训练集上的最大误差 ④计算每个样本的相对误差 ⑤计算回归误差率 ⑥计算弱学习器的系数 ⑦更新样本集的权重分布 ⑧构成最终分类器缺点：对异常样本敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重

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”基因集打分“GSEA算法详解

input data 4：指定计算过程中权重值p。 ES的数学计算过程如下：总的原则：看某个基因集S的基因在L上随机分布 or 分布在顶部 or 分布在尾部。...【r代表基因与兴趣性状之间的关联强度，可以由FC等来评估】 ES的统计显著性评估统计学检验方法：基于经验表型的置换检验方法（empirical phenotype-based permutation...test）; 构建零分布：对每个样本重新分配表型标签、重新排序所有基因、重新计算基因集S的ES值；以上过程重复1000次，该1000个ES值构成零分布（null distribution）; 计算P值：...该p值为经验名义p值。结果解读：小于α值（如0.05），则拒绝零假设，认为基因集S在排序列表L的top端或bottom端富集；若≥α值，则接受零假设，认为兴趣基因集S内基因在排序列表L中随机分布。...S1：基因集S1主要分布在排序列表的top端，ES分值较高，p值显著； S2：基因集S2在排序列表中随机分布，ES值低，p值不显著； S3：基因集S3非随机分布，但也并不在top or bottom呈现集中分布模式

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使用Clipper控制FDR应对高通量数据分析p值失真问题

然而，我们看到了几乎均匀分布的 p 值。...，生物数据往往样本量过小，很多针对新数据类型开发的计算方法无法或者很难给出正确的p值。...并提出了一种新的计算方法，使用户能在无需计算p值的情况下直接控制高通量数据分析中的假阳性率。...Clipper的优势在于无需对数据分布进行参数化的假设，从而适用于样本量小的情况，避免了p值计算的难点，并节省了p值计算的时间根据文章的描述，Clipper可以应用于多个高通量数据分析场景这里我们将挑转录组常用...是否遵循相同的分布。

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转录组分析—再谈GSEA

计算富集分数（Enrichment Score, ES）：对每一个基因集合，GSEA计算其富集分数，这个分数反映了集合中基因在排序列表中的分布情况。...R包：clusterProfiler：R语言中的GSEA实现，提供了KEGG、GO等多种数据库的支持，具有较强的可定制性。 MSigDB：提供了广泛的基因集合数据库，可与GSEA工具结合使用。...可以根据研究对象的不同，替换为其他物种的代码，例如'mmu'表示小鼠（Mus musculus）。 nPerm = 1000: 表示重采样（置换）次数，用于计算p值。...：返回排序后前几项（默认前6项）的索引，即富集分数最高的基因集的索引。 kk...：根据索引提取富集分数最高的基因集信息，存储在up_k对象中。...将dat中的p值（pvalue）转换为其负对数值（-log10）， dat$pvalue = dat$pvalue * dat$group：根据dat中的group列，将变换后的p值乘以1或-1。

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ORA富集分析

超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M) 产品抽样检查中经常遇到一类实际问题，假定在N件产品中有M件不合格品，即不合格率：在产品中随机抽n件做检查，发现k件不合格品的概率...（2）超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M)。...在R包GO.db，version=3.18中，BP、MF、CC分别包含了15709、1977、5055个通路。...上式计算得到的是p为k个基因富集到通路中的概率，在富集分析中，我们要对k，k+1，k+2.......n或M （当差异表达基因数＜通路中基因数时，取n为最大，代表所有差异表达基因都富集在该通路下；当差异表达基因数...所以我们富集分析时所有基因的数量N应该根据这三个ontology发生改变： #获取BP下包含的全部基因 #从go_anno信息中取出第三列为BP的GOid rownames(go_anno[

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RNA-seq数据差异表达分析

分析转录组测序数据时，通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前，大家普遍都认为转录组数据的read counts（即基因的reads数量）符合泊松分布。...几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等，都是基于负二项分布模型设计的，整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据，但主要用于分析芯片数据，现在用的人不多了。...2 edgeR edgeR包也是分析RNA-seq数据最常用的R包，它的input数据也是原始的gene counts。...之前有人发现用cuffdiff计算筛选出的一些差异表达基因其实在样本间差异并不显著，但不知怎么地会计算出一个显著的p value值，这也是现在很多人弃用cuffdiff的一个重大原因吧。 ?...03 基因共表达网络分析（WGCNA）基因共表达网络是基于基因间表达模式的相似性构建的网络。通过构建基因共表达网络，可以深入地研究基因间的相互关系并挖掘关键途径中的关键功能模块或核心基因。

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使用camera进行基因集分析

：比如你有2万个基因，你根据自己的条件分组后算差异情况，根据差异把基因排序，然后看缺氧相关200个基因组成的集合在全部的排好序的2万个基因是散乱分布，还是集中于头部和尾部。...： > camera(y, index1, design) NGenes Direction PValue set1 20 Up 3.110234e-10 >...camera(y, index2, design) NGenes Direction PValue set1 20 Up 0.9888623 > > > camera..., list(set1=index1,set2=index2), + design, inter.gene.cor=0.01) NGenes Direction PValue...上面的代码大量涉及到R基础知识：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》需要把R的知识点路线图搞定，如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子

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lncRNA实战项目-第五步-差异表达的mRNA和lncRNA

上一步骤得到了表达矩阵，两个样本分别是F_1yr.OC和M_1yr.OC, 所以接下来的差异分析就是比较1岁猕猴脑OC区域女性和男性的差别，差异分析的分析方法很多，主要根据前面标准化的方法，有基于counts...counts=rawdata,genes=rownames(rawdata),group = group) ###TMM标准化 y<-calcNormFactors(y) y$samples ###推测离散度,根据经验设置...MA.plot GFOLD对无重复样本进行差异分析该软件称尤其适合做无重复样本的差异分析，他对foldchange 的计算考虑到posterior distribution，即克服了pvalue评估显著性的缺点...下面是无重复样本计算差异的例子： ?...其中gfold筛选到的180个基因全部包含在edgeR和DEGSeq中，edgeR和DEGseq筛选到显著差异基因共有720个基因重合。 ?

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R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。...为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y) 然后考虑具有不同分布的几个模型，以及一个链接...=3,ylim=c(.001,.32),xlab="power",ylab="error") 因此，分布通常也不是GLM上最重要的一点。...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归

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t检验的几种应用案例

根据如上数据，可计算样本均值xbar为550.75，样本标准差s为4.25，所以t统计量的值为0.706。...步骤四：对比结果下结论对比计算的t统计量和理论t分布的临界值，如果统计量的值大于临界值，则拒绝原假设（即认为样本均值与总体均值之间存在显著的差异），否则接受原假设。...步骤三：计算t统计量根据步骤二中的计算公式，便可以轻松地得到t统计量的值，这里不妨以前文介绍的服务员小费数据为例，判断男女顾客在支付小费金额上是否存在显著差异。...步骤三：计算t统计量根据步骤二中的计算公式，可以计算得到配对样本t检验的统计量值，这里不妨以我国各省2016年和2017年的人均可支配收入数据为例（数据来源于中国统计局），判断2016年和2017年该指标是否存在显著差异...(statistic=13.983206457471795, pvalue=1.1154473504425075e-14) 步骤四：对比结果下结论在步骤三中，不论采用单样本的t检验方法，还是采用配对样本的

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RNA-seq入门实战（七）：GSEA——基因集富集分析

大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！...1.3 GSEA中关键概念 ES（Enrichment Score）：富集得分ES反应基因集成员s在排序列表L的两端富集的程度。计算方式是，从基因集L的第一个基因开始，计算一个累计统计值。...NES (Normalized Enrichment Score)：标准化富集得分每个基因子集s计算得到的ES根据基因集的大小进行标准化得到标准化富集得分Normalized Enrichment Score...若竖线集中分布在基因排序列表的前端或后端，说明该基因集通路上调或下调；若竖线较均匀分布在基因排序列表中，则说明该基因集通路在比较的两个数据中无明显变化。...第三部分是排序后所有基因rank值（由log2FoldChang值计算得出）的分布，以灰色面积图显展示。

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置换检验（Permutation Test）应用

这个差值在统计学中类似于F分布统计量，用于评估组间差异的显著性。随机置换样本：接下来，通过随机抽取样本并重新分组，重复计算上述类似F分布的统计量。...这个过程需要进行多次，例如1000次，以模拟在随机条件下可能得到的各种统计量值。统计量分布的构建与评估：将第二步中重复计算得到的1000个统计量值组成一个分布。...然后，观察原始统计量值在这个分布中的位置。...然而，如果使用基于简单假设检验的统计量，例如在评估两组数据差异时，首先通过t检验获得原始t统计量，然后通过置换检验重新抽取样本并计算t统计量，最后评估原始t统计量在由置换得到的t统计量分布中的位置，此时就需要考虑数据的分布特性...先计算两组平均值的差值作为统计量，$M_{0} = 0.333$；第三步，对照组和实验组混合后随机抽取样本组成A和B再计算两组平均值的差值，重复该过程1000次，上述1000次得到的数值组成统计量分布$

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