好不容易算好的每个样本中检测到的微生物的百分比含量 发现前面两行一个是没有分类的类型，另外一个是无法比对到微生物物种上的。这两行需要删掉，这样每个样本中微生物的占比就需要重新计算了。...函数 #读入数据 a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) #删除前两行...R中的sweep函数 #读入数据 a=read.table("sample_bacteria_percentage.txt",header=T,sep="\t",row.names=1) #删除前两行
A6T4-01A MALE YES YES# TCGA-CV-7255-01A FEMALE NO YES3、三组桑基图...size = 5, color = "black", family = "serif", vjust = -1.5, hjust = 0.5) + # 适当调整位置 # 调整百分比的位置...百分比需要手动调整，其实蛮麻烦的。调整标签的垂直对齐 (vjust) 和水平对齐 (hjust)：通过修改 vjust 可以控制标签和百分比的上下移动。...通过修改 hjust 可以控制标签和百分比的左右移动。注：若对内容有疑惑或者有发现明确错误的朋友，请联系后台(欢迎交流)。更多内容可关注公众号：生信方舟 - END -
矩表控件能够满足多维透视表创建的复杂功能。本文以【商品销售额与赠送金额百分比】这一典型的多维透视表为示例，使用葡萄城报表的矩表控件，通过拖拽来实现多维透视表。...报表结构分析 行： 按照区域和省份，嵌套2层分组。 列：按照月份分组，动态列。 解决方案 1. 使用矩表控件 2. 添加2级行分组,首先按照区域分组，其次按照省份分组 3. 按照省份进行小计； 4....添加矩表控件 添加矩表控件到设计界面，会发现有类似[ 符号，表示分组，即可根据具体数据动态生成行。会发现设计器下面的矩表分组管理器； 4....添加行分组 选中，行分组单元格，右击添加行分组，选择“子分组” 5....添加省份合计 选中：省份单元格，选择添加合计->分组后面；会自动添加合计行； 效果图： 10. 修改样式 报表设计就完成了，接下来需要做的就是调整报表样式。
普通矩的计算： f(x,y)的p+q阶原点矩可以表示为： 而数字图像是一个二维的离散信号，对上述公式进行离散化之后： 其中C与R分别表示图像的列与行。...各阶矩的物理意义： 0阶矩（m00）:目标区域的质量 1阶矩（m01,m10）：目标区域的质心 2阶矩（m02,m11,m20）：目标区域的旋转半径 3阶矩（m03,m12,m21,m30...）：目标区域的方位和斜度，反应目标的扭曲 但是目标区域往往伴随着空间变换（平移，尺度，旋转），所以需要在普通矩的基础上构造出具备不变性的矩组—hu矩。...中心矩：构造平移不变性 由零阶原点矩和一阶原点矩，我们可以求得目标区域的质心坐标： 由求得的质心坐标，我们可以构造出中心矩： 由于我们选择了以目标区域的质心为中心构建中心矩，那么矩的计算时永远是目标区域中的点相对于目标区域的质心...hu矩：构造旋转不变性 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个不变矩组(Φ1 Φ7)，它们在图像平移、旋转和比例变化时保持不变。
，我提到了一个很无聊的R包，名字是：scRNAstat ，它可以4行代码进行单细胞转录组的降维聚类分群，其实完全没有技术含量， 就是把 Seurat 流程的一些步骤包装成为了4个函数： basic_qc...clustree) library(cowplot) library(dplyr) x='check_pbmc3k_by_scRNAstat' dir.create( x ) 接下来 就是正餐啦， 四行代码完成单细胞转录组的降维聚类分群...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群...，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 总结一下 对任意的 Seurat 包需要的变量格式，sce，都是可以走下面的 四行代码完成单细胞转录组的降维聚类分群： sce = basic_qc(
Bootstrap 按钮组 按钮组允许多个按钮被堆叠在同一行上。当你想要把按钮对齐在一起时，这就显得非常有用。...下面的表格总结了 Bootstrap 提供的使用按钮组的一些重要的 class： Class 描述 代码示例 .btn-group 该 class 用于形成基本的按钮组。... .btn-group-lg, .btn-group-sm, .btn-group-xs 这些 class 可应用到整个按钮组的大小调整，而不需要对每个按钮进行大小调整。... .btn-group-vertical 该 class 让一组按钮垂直堆叠显示，而不是水平堆叠显示。 ......8 按钮 9 结果如下所示： 嵌套 您可以在一个按钮组内嵌套另一个按钮组
矩表由矩阵（Matrix）控件演化而来，矩阵可将存储的原始Detail 数据，通过【行分组】（即垂直显示字段值）和【列分组】（即水平显示字段值）,将数据二维的展示出来，然后计算每一行或列的合计；也可以将字段值作为行号或列标...如下图 传统矩阵的缺点： 行分组单层次，无法支持多层级数据分析 矩阵只能将数据通过简单的二维表展示，以及简单的求和汇总统计，但对于多层级的行分组却无法满足要求，如在垂直展示销售数据时， 我们需要先按区域汇总...，同样在纵向展示销售类目时，也不需要手动添加多行类目，只需要指定类目到单元格，矩表会自动生成所有类目行。...精巧的细致的功能点 矩表是非常专业的数据展示工具，因而细化了用户的需求，如行标题和列标题不仅可在每页重复显示，而且还可固定行头列头，当大数据量需要滚屏查看时，有了固定行头和列头的体验更加易于客户查找数据...实例 - 使用矩表创建【产品销售数据分析表】 在设计器中添加 矩表 将订购月指定到【行分组】单元格中，将【类别名称】指定到列分组单元格中，在最下方单元格中指定合计方法： =Sum(Sum(Fields
其基本思想是利用样本矩来估计总体矩，即用样本的统计量代替总体的相应统计量进行估计。 矩估计法的基本步骤 推导总体矩：首先，需要根据总体分布推导出涉及感兴趣参数的总体矩。...例如，样本均值 ˉXˉ 是样本的一阶原点矩，样本方差 2S2 是样本的一阶中心矩。 建立方程组：将样本矩与总体矩之间的关系转化为方程组。...求解方程组：通过解这个方程组得到参数的估计值。...矩估计法的理论依据主要基于大数定律，即当样本量足够大时，样本矩依概率收敛于相应的总体矩。这意味着在大样本情况下，样本矩能够很好地反映总体矩，从而使得矩估计具有较好的一致性和有效性。...具体来说，矩估计法假设样本的k阶矩等于总体的k阶矩，这样可以利用样本矩来估计总体矩。这种方法基于大数定律，即当样本量足够大时，样本矩会依概率收敛于相应的总体矩。
是这样子，前阵子，客户丢过来一个Excel，其中录入了一个bug，名称为：百分比加起来不等于100%，而且还特别着重给字体增加了红色（我这里为了展示对客户的尊重以及事实真相的还原，便也把上述字体标记为了红色...100,2),"%") // 占比（保留整数，目的想要做四舍五入） =CONCAT(ROUND(I3/$I$8*100,0),"%") 4 问题分析 在使用组件展示时，我做了相应的测试，而且这个也是通过测试组测试通过的需求...组件在计算百分比时是基于每个扇区的值除以所有扇区值的总和，如果在这个过程中存在精度损失，就可能导致百分比总和不是精确的 100%，在Excel中亦如此。...个位数字为0 0 + 6 + 7 + 5 + 2 = 20 15% 13% 12% 31% 28% // 加起来和为30，个位数字为9 5 + 3 + 2 + 1 + 8 = 19 5.2 对比另外一组数据...另外一组数据，我在测试时发现，无论是保留两位还是保留整数，都是正常，如下： 27.54% 31.4% 3.84% 12.05% 5.12% 10.38% 3.49% 3.65% 2.53% // 加起来和为
numpy的话就是np.var() 3. k阶样本原点矩 设是总体的一个简单随机样本，称 为样本的阶原点矩（可以看到时，相当于样本均值），通常用样本的无阶原点矩来估计总体分布的阶原点矩。...4. k阶样本中心矩 设是总体的一个简单随机样本，为样本均值，称 为样本的阶中心矩，通常用样本的阶中心矩来估计总体分布的阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...平均数 是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。 2. 中位数 是指在一组数据，按顺序排列后，居于中间位置的数。...# 检测异常值并将其舍弃，返回删除的列 def detect_and_remove_outliers(df): """这个方法按列检查异常值，并保存所在的行，如果某个行有两个以上的异常值，就删除该行...当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。 4.
在数学和统计学中，矩（moment）是对变量分布和形态特点的一组度量。本文记录相关概念。 简介 在数学和统计学中，矩（moment）是对变量分布和形态特点的一组度量。...在文献中n阶矩通常用符号μn表示，直接使用变量计算的矩被称为原始矩（raw moment），移除均值后计算的矩被称为中心矩（central moment）。...在图像矩中有零阶矩、一阶矩、二阶矩、三阶矩…其中零阶矩与物体的质量有关，一阶矩与形状有关，零阶矩与一阶矩可以求出重心，二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度，三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。...其具体定义如下： image.png 这7个不变矩构成一组特征量，实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有M1和M2不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物体的描述才是真正的具有旋转...不变矩的物理含义 如果把图像看成是一块质量密度不均匀的薄板，其图像的灰度分布函数f(x，y)就是薄板的密度分布函数，则其各阶矩有着不同的含义，如零阶矩表示它的总质量；一阶矩表示它的质心；二阶矩又叫惯性矩
个人翻译： 数学上，“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。 在力学和统计学中都有用到“矩”。...如果这些点代表“质量”，那么： 零阶矩表示所有点的 质量； 一阶矩表示 质心； 二阶矩表示 转动惯量。...如果这些点代表“概率密度”，那么： 零阶矩表示这些点的 总概率（也就是1）； 一阶矩表示 期望； 二阶（中心）矩表示 方差； 三阶（中心）矩表示 偏斜度； 四阶（中心）矩表示 峰度；...这个数学上的概念和物理上的“矩”的概念关系密切。
estimator：consistency 一致性bias 偏离efficiencymean squared error 均方误差 MSE = variance + bias^2矩量法 Method of...Moments通过求解一组矩的方程来估计参数，基于观测数据的矩与模型参数的矩之间的等价关系定义问题，建立数学模型，求解模型参数的矩与观测数据的矩之间的方程组来估计参数示例：求解带电体周围的电势分布，包括定义问题...、建立方程、离散化、计算矩量、建立方程组、求解方程组和后处理极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation, MLE通过最大化似然函数来估计模型参数：在给定观测数据的情况下，找到一组参数值
矩 对于随机变量 X,X 的 K 阶原点矩为 X 的 K 阶中心矩为 期望实际上是随机变量 X 的 1 阶原点矩,方差实际上是随机变量 X 的 2 阶中心矩 变异系数(Coefficient of...即横轴表示数字,纵轴表示在 1000 个随机数中横轴对应的数出现的百分比.若不使用归一化横轴表示数字(normed=False),纵轴表示出现的次数. 若不使用归一化--纵轴表示出现次数, ?
中心极限定理指的是分别适用于不同条件的一组定理，但基本可以用一句通俗的话来概括它们：大量相互独立的随机变量，其求和后的平均值以正态分布（即钟形曲线）为极限。...此外，也可以用物理学中“矩”的概念来描述随机变量的各阶参数：期望值m是一阶矩，方差s2是二阶矩。...大数定律给出一阶矩，表示随机变量分布的中心；中心极限定理给出二阶矩（方差），表示分布对中心（期望值）的离散程度。...如果还考虑高阶小量的话，三阶矩对应“偏度”，描述分布偏离对称的程度；四阶矩对应峰度，描述随机分布“峰态”的高低。...由此我们从原始数据可以算出：分数在1850之下的百分比是0.849，分数在2050之上的百分比是0.0479。
使用矩表控件 2. 添加多级嵌套行分组 3. 分组2添加小计，分组1添加总合计 4. 按照时间字段进行列分组。 （四）报表实现 1. 新建RDL 报表模板 2....添加矩表控件 添加矩表控件后，会发现有类似 [ 符号，表示分组，即可根据具体数据动态生成行。会发现设计器下面的矩表分组管理器； image.png 4....Group4：静态名称（静态列）； 因此需要添加三级分组和一列静态列： image.png 4.1.1 选中“行分组单元格”，右键单击，添加行分组——>子分组 image.png 4.1.2 添加三级分组...image.png 4.1.3 添加静态列 image.png 4.1.4 添加静态行：选中四级单元格，插入行——>分组内下方，执行三次 image.png 添加动态列：本节报表结构相对简单，只有一行...总结一下 上面的步骤虽然看起来有些复杂，但只要真正掌握的矩表控件的原理，类似的复杂多层分组报表只需几分钟便能制作完成。
② 广义矩估计GMM 广义矩估计的基本思想 在总体未知的情况下，参数的矩估计就是用样本矩去估计总体矩。比如，可以通过样本得到样本的两个矩： ? 和 ? ?...（10） 这是用两个矩估计总体的两个参数，当选择的矩估计方程个数多于待估参数个数时，广义矩估计方法应运而生： 设样本的r个矩为 ? ，对应的有r个总体矩 ?...基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确，则存在一些为0的条件矩。模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。...(15) 这就是一组矩条件，由样本矩条件估计模型参数b，就是一种矩估计。 当模型存在解释变量与随机误差相关时，有些矩条件就不存在了，那么需要找到一个工具变量z，使z与e无关： ?...(18) 用矩条件m(b)=0得出的参数估计量的方法，就是工具变量法。同时方程组的解m(b)=0，就是 ? 极小化时的 ?
② 广义矩估计GMM 广义矩估计的基本思想 在总体未知的情况下，参数的矩估计就是用样本矩去估计总体矩。比如，可以通过样本得到样本的两个矩： ? 和 ? ?...（10） 这是用两个矩估计总体的两个参数，当选择的矩估计方程个数多于待估参数个数时，广义矩估计方法应运而生： 设样本的r个矩为 ? ，对应的有r个总体矩 ?...基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确，则存在一些为0的条件矩。模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。 设定以下模型关系式，其中b是k*1待估参数向量： ?...(15) 这就是一组矩条件，由样本矩条件估计模型参数b，就是一种矩估计。 当模型存在解释变量与随机误差相关时，有些矩条件就不存在了，那么需要找到一个工具变量z，使z与e无关： ?...(18) 用矩条件m(b)=0得出的参数估计量的方法，就是工具变量法。同时方程组的解m(b)=0，就是 ? 极小化时的 ?
#起源 设A是n\times n可逆方正，b是任意一个n维向量，则方程组Ax=b总有解，且解x可表示为x=A^{-1}b....#广义逆的满秩算法 设A为列满秩矩阵，则A^{+}=(A^{H}A)^{-1}A^{H}; 设A为行满秩矩阵，则A^{+}=A^{H}(AA^{H})^{-1}; 设A=LR，其中L为列满秩矩阵，R为行满秩矩
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