统计学是一门很深的学问,这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识,具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程:
连续型变量独立性检验,如果数据分布满足正态分布可以使用t检验,否则使用wilcox检验。
geom_boxplot(position=position_dodge(),width=0.5)+
到目前为止,R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕,换句话说,大家应该已经能将数据导入R中,并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式,然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后,我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
你想要检验来自两个总体的样本是否有不同的均值(显著性差异),或者检验从一个总体抽取的样本均值和理论均值有显著性差异。
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1)。除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包。
统计学一直是让医学生头疼的课程,文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子,两组之间的比较,该怎么分析?你肯跟会说用t检验,不过t检验一定是正确的吗?是否方差齐性,是否正态分布,这些都是我们要关心的,如果方差不齐,我们该怎么办?如果有很多分组,我们两两之间必要,也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法,能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢?哈哈,今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧!
这种试验,比如有两个品种,株高的差异,每个品种调查了10株,就构成了这样的试验数据。
多个水平的箱线图,可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息,也可以把显著性甚至多重比较加上去,R语言包这方面越来越友好了,代码都封装好了,十分流畅!
数据准备 #set your work directory data<-read.csv(file = "data.csv",header = T,sep = ",") colnames(data)<-c("gene",colnames(data)[-1]) test<-data[1:5,1:5] View(test) ### data<-aggregate(data[,2:ncol(data)],by=list(data$gene),FUN = mean,na.rm=T)##重复基因求平均值 genen
在实际科研中很多数据是服从正态分布的,例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的,例如两种药物在不同医院的的疗效,这时候由于不同医院医疗水平不同,其治疗效果自然有差异,因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外,很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述,详情点击:R语言系列第三期:③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期:①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期:②R语言多组汇总及图形展示
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
1. 需要的包 rm(list=ls()) library(dplyr) library(table1) 2. 示例数据 本次使用的是大名鼎鼎的iris,这里你可以替换成你的数据 dat <- iris %>% mutate(.,color = rep(c("red","blue","green"), each = 50)) %>% mutate(.,group = rep(c("big","small"), each = 75)) #在这里新增2列,后面会用到 (无中生有!,,Ծ‸Ծ,,)
当样本量足够大,总体标准差已知时,根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值;t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
如今在生物学研究中,差异分析越来越普遍,也有许多做差异分析的方法可供选择。但是在实际应用中,大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据,所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。
今(昨)天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数,下午另一个小伙伴有table1相关疑问。
区间估计,首先找到所求值的点估计,然后根据数据获得所求值得抽样分布,确定信赖水平(可信度),最后得到相应信赖水平下的信赖区间。
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用。
首先应该明确,在面向对象程序设计中,函数和方法这两个概念是有本质区别的。方法一般指与特定实例绑定的函数,通过对象调用方法时,对象本身将被作为第一个参数传递过去,普通函数并不具备这个特点。 >>> class Demo: pass >>> t = Demo() >>> def test(self, v): self.value = v >>> t.test = test #动态增加普通函数 >>> t.test <function test at 0x00000000034B7EA0> >>> t.
R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。与其他统计包不同的是,t.test()函数默认数据是异方差的,并采用Welch方法矫正自由度,关于异方差和Welch方法我会在后续的内容中详细介绍,大家先有一个印象即可。
来源:Deephub Imba本文约8500字,建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
如,年长的男性与年轻的男性失业率概率是否相同,此时,年龄与失业率是有关的,所以是非独立的。 非独立样本的t检验假定组间差异呈正态分布。 调用格式:其中y1,y2为非独立的数值向量
主要方法:如果不同分组代表着一定的趋势,例如group1,group2,group3的样本严重程度越来越重。那么就可以求group1和group2的差异基因,group2和group3的差异基因,group1和group3的差异基因,最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。
主要方法:将其中某一组设置为实验组,其余几组统一设置为对照组。 第一步读取数据,合并表达矩阵和分组文件 #=========================================================================== #=========================================================================== rm(list = ls(all.names = TRUE)) options(st
所以,我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子,如下所示,以供参考:
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计,还是研究生阶段的生物统计学,里面都会提到t检验。
发文章,写论文,分组统计检验直方图是最常见和最实用的,你是否还在烦恼如果把图画好,帮你解决困难啦!这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本,自带了示例数据,可以一键出图,助力你的科研和学习。
到目前为止,单细胞转录组费用仍然是居高不下,所以绝大部分情况下大家做两个分组,每个组内也就是三五个样品而已。这样的话两个分组之间的不同单细胞亚群的比例差异其实往往是需要最后使用流式细胞等价格相对低廉的实验技术去扩大样品队列去验证一下。 而不同单细胞样品的不同亚群比例差异,前面我们介绍过:展示细胞比例变化之balloonplot和马赛克图,以及 展示细胞比例变化之桑基图,但它们通常并没有分组比较。最近看到了2020发表在NC杂志的文章:《Integrated single cell analysis of b
这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果,则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
使用lm/glm/t.test/chisq.test等模型或者检验完成分析后,结果怎么提?
比如研究血型与性格是否独立,如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同,那么统计上独立。
取样10个,2白8黑,预测盒子白球占比20%,这叫做估计,是由样本情况推测群体情况。 取样10个,2白8黑,别人说全是白球,通过样本的数据推翻了别人对于群体的猜测,这叫做假说检定。
Hull and White(1994)模型解决Vasicek模型对利率的初始期限结构的拟合不佳的问题。该模型定义为:
对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验。
ggpubr http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
发现这款软件在小样本,常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题,其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是,当我们遇到某些大数据,或者复杂统计运算时,如果还拿SPSS作为自己的救命稻草,那可能就是一出损招了,甚至会一度click到想要剁手。
生存分析一般来说是针对RNA表达数据,可以说mRNA-seq的转录组数据,也可以说miRNA-seq数据,或者基因表达芯片的表达量值。
R函数:ks.test(),如果P值很小,说明拒绝原假设,表明数据不符合F(n,m)分布。
最近一段时间的R语言学习笔记,以便于自己学习之用,特记录在博客中,感兴趣的人还可以看看。记录的东西也不一定正确,请大家指教,里面可能会引用到一些别人的资料等,作为学习之用 读书笔记 相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r"):调取主程序的文件,在程序结构复杂的时候很有用,可以将一部分复杂的运算主程序放入其中。 2、install.packages("fields"):安装程序包 3、library(fields):导入程序包 4、t(x)转置函数,对于csv中横排的转置很有用 5、dev.o
T检验是用来检验两组数据之间均值是否有差异的一种方法,比如下面我们用到的数据包括20个男生和20个女生的体重数据。
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来,它实现的就是数据库的join操作 ,就是数据库风格的合并
BBsolve()@BB:使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
高中一年级,应该是最早接触函数这个概念的时间,印象很深刻,毕竟是高考压轴大题,但它却是必修一第二章的内容。
在差异表达基因分析后,我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析,例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,包括最大值、最小值、中位数、上四分位数(Q3,75th percentile)和下四分位数(Q1,25th percentile)。
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