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简介 惠特克(GEE)平滑算法是一种用于时间序列预测的统计方法，特别适用于非线性、非平稳和非高斯的数据。该算法基于广义估计方程，通过最小化残差的平方和来拟合数据并找到最佳的平滑曲线。...GEE平滑算法的主要思想是在时间序列数据中引入一个平滑函数来描述数据的趋势和周期性变化。该平滑函数由一系列基函数的线性组合组成，其中每个基函数具有不同的频率和振幅。...通过调整基函数的权重，可以得到最佳的平滑曲线，以最大程度地拟合数据。 在实际应用中，GEE平滑算法通常与其他统计方法结合使用，例如自回归移动平均模型(ARIMA)或指数平滑法。...总的来说，GEE平滑算法是一种针对非线性、非平稳和非高斯数据的时间序列预测方法，通过引入一个平滑函数来描述数据的趋势和周期性变化，以最大程度地拟合数据。...function(image, list){ return ee.List(list).add(image.get("system:time_start")); },[])); // 如果数据是合成的
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内容框架规范统一 内容框架主要指各个会场的产品模块，例如：爆品秒杀、企业特惠、云产品特惠、域名特惠、优惠券等组合模块。...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计，是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性，让用户获得更好的体验过程，从而驱动数据的增长。
来自——生信技能树课程多数据联合的分析的方法:分别分析: 各自分析,差异基因取交集合并后再行差异分析:原则上选择来自同一平台的GSE____不同平台测定基因不同,可能出现某些基因的缺失,有方法打破)需要处理批次效应...(不同时间/不同人/不同批次的试剂/不同机器.....)不要选择一个全是处理组,一个全是对照组的数据合并——(难以区分2组间的差异是生物学差异还是批次效应?)...早期进行数据合并rm(list = ls())library(GEOquery)library(stringr)gse = "GSE83521"eSet1 数据集并非完全匹配...exp),main="Original",las=2)boxplot(as.data.frame(exp_rectify),main="Batch corrected",las=2)#解决批次效应后的数据作图
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IF: 4.8 Q1本文下载GSE30122和GSE47185数据集表达数据，去除批次效应，整合到合并的数据集中，然后进行功能富集分析。然后筛选潜在的差异表达基因。...鉴定铁死亡相关差异表达基因，然后进行基因本体分析。构建蛋白质-蛋白质相互作用网络并筛选枢纽基因。使用适当的算法评估数据集中的免疫细胞浸润状态。使用共识聚类分析构建免疫特征亚型。1....找数据集及下载数据可见数据有异常，有很多负值。...那则需要下载原始数据芯片原始数据处理rm(list = ls())library(GEOquery)library(stringr)#芯片原始数据处理BiocManager::install(c( 'oligo...富集分析#4.对FRDEGs加ENTREZID列，用于富集分析（symbol转entrezid，然后inner_join）FRDEG_gene <- deg[FRDEGs,]library(clusterProfiler
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