"spearman")) 其中，x,y是计算的对象，当x是一个数据框或列表时Y可以省略:use指定如何处理缺失样本:method给出计算i哪一种相关系数:默认的皮尔逊(Pearson )系数度量线性相关性...，如果数据呈现的不是线性关系，而是单调的，则可以用肯德尔(Kendall )或斯皮尔曼( Spearman)相关系数，它们描述的是秩相关性。...;iter控制应执行的迭代数，值越高平滑越精确，但使用较小的值会使程序跑得比较快。...(2)等高线图 有时候数据量很大，散点图上的数据点就会非常集中，不容易看出变量的关系或趋势，这就需要借助二维等高线图来描述。...= ""), 1, 0)),add = FALSE, plot = TRUE, ...) (7)折线图 需要自定义函数 (8)调和曲线图 需要自定义函数
然后分别用A、B、C三种方法对每一位入组人员进行诊断，在设定准确的截断值后，可以分别得到A、B、C三种诊断方法对于单个人的敏感度和假阳性率数据。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。 ---- （1）打开GraphPad Prism，选择column，然后按如下选择。 ? （2）以软件自带数据进行示例。...置信区间95%，百分比呈现，P值在小数后点4或5位均可。 ? （4）P值＜0.001，说明两组之间有显著差异。曲线下面积AUC为0.9467。 ?...横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度。 ?
NA's CART 0.6234 0.7115 0.7403 0.7382 0.7760 0.8442 0 LDA 0.6711 0.7532 0.7662 0.7759 0.8052...我发现观察平均值（点）和箱线图的重叠（中间50%）很有用。 ? 用箱线图比较R语言机器学习算法 密度图（Density Plots） 你可以将模型精度分布显示成密度图。...比如，目测图表，好像LDA和SVM呈强相关性，SVM和RF也一样。SVM与CART似乎呈弱相关性。 ?...表格对角线下方显示的是零假设的p值（分布是相同的），值越小越好。我们可以看到CART和kNN之间没有区别，同样能看出LDA和SVM分布相差不大。 表格对角线上方显示的是不同分布的估计差异。...这8种技术是： 表汇总 箱线图 密度图 点图 平行线图 散点图矩阵 成对XY图 统计意义检测
对样品NA12878采用不同方法定量得到的基因表达谱进行log转换后的Spearman秩和相关性分析表明采用相似方法的定量工具获得的表达图谱更相近。...Cufflinks的定量结果与其他工具相关性最差，不足0.4. 不需要比对直接定量的工具与StringTie计算的结果更相近 (相关系数0.6-0.8)。...此图为小提琴图 (R语言学习 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图）R语言学习 - 箱线图一步法)，展示了数据分布的密度，越胖的地方数据越集中。...此图为线图（R语言学习 - 线图一步法 R语言学习 - 线图绘制），展示的是逐步移除最低表达的部分转录本后定量的一致性。线越接近X轴表明一致性越好。 ?...以上三个图都是散点图，第一个Spearman rank correlation相关性越高越好，第二个RMSD类似于均方差(与对照相比得分偏差的平方和先求均值再开方), 第三个AUC-30表示在假阳性率为
值。...） 3、探索各类肿瘤与对照的全局（mRNA，lncRNA，miRNA，甲基化，蛋白）水平的差异情况（差异分析流程） 4、探索各类肿瘤中两个分子（mRNA，lncRNA，miRNA，甲基化，蛋白）水平相关性...基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?...mRNA expression", xlab="MDM2 mRNA expression", ylab="MDM4 mRNA expression") 两个不同数据集的同一个基因表达量差异箱线图...df.pri),t(df.met)), vertical=T, add=T, method="jitter",pch=1,col='red') 如下所示： 两个不同数据集的同一个基因表达量差异箱线图
我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) 用于将数字转换为类别的自定义函数 对于某些特征，需要一个函数来处理多个标签，对于其他一些特征（客厅...探索性分析 由于有数字和分类特征，我将使用的EDA技术有： 数值：相关矩阵 分类：箱线图和地图 我们必须关注价格（单位价格/单位价格）以及总价格（百万元） totalPrice将是回归模型的目标变量。...至于面积变量，我们看到它与上述变量也有很强的相关性：这是有道理的，因为如果房子的面积大，可以建造更多的房间（显而易见）。...其他一些有趣的相关性：communityAverage与建筑时间呈负相关，这意味着在人口密集区建房所需的时间更短 分类特征 地图 中国三级（省）地图 我看了看城郊，它位于北京附近，所以我过滤了那个特定省份的地图
我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) ---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 用于将数字转换为类别的自定义函数...探索性分析 由于有数字和分类特征，我将使用的EDA技术有： 数值：相关矩阵 分类：箱线图和地图 我们必须关注价格（单位价格/单位价格）以及总价格（百万元） totalPrice将是回归模型的目标变量。...至于面积变量，我们看到它与上述变量也有很强的相关性：这是有道理的，因为如果房子的面积大，可以建造更多的房间（显而易见）。...其他一些有趣的相关性：communityAverage与建筑时间呈负相关，这意味着在人口密集区建房所需的时间更短 分类特征 地图 中国三级（省）地图 我看了看城郊，它位于北京附近，所以我过滤了那个特定省份的地图
数据缺失一般为前两种情况，最后一种情况的处理较复杂，要对感兴趣的关系进行建模，还要对缺失值的生成机制进行建模，并不断收集新数据。 判断缺失值 1，is.na()函数。...作用于向量、数据框，对应数值为缺失值则返回TRUE，否则返回FALSE。将sum()函数作用于is.na()的结果，可返回缺失值数量。 ? 2，complete.cases()函数，返回逻辑值向量。...与is.na()函数相反，缺失值返回FALSE，正常数据返回TRUE，常用来选择无缺失的数据。 ? 判断缺失模式 1，列表显示缺失情况。这里使用mice包中的md.pattern()函数。 ?...如果为MCAR，红绿箱线图应该很类似。 3，相关性探索缺失情况。通过生成影子矩阵，用1表示缺失数据，选取有缺失的样本，计算缺失相关系数矩阵。...处理缺失值 1，如果缺失样本数少且为随机出现，可考虑直接删除缺失样本。用na.omit(sleep)或者complete.cases(sleep)。
在本文中，我们拟通过三个「check上调基因的箱线图」说明三种差异分析方法没有造成上下调差异基因结果相反的情况；通过「Veen图」查看了差异基因在三种差异分析方法间的交集情况，通过「相关性分析」看看不同差异分析方法分析共同差异基因...值的行 DEG_DESeq2 = na.omit(DEG_DESeq2) # 筛选上下调差异基因，设定阈值 fc_cutoff <-2.0 fdr <- 0.05 #p值 DEG_DESeq2$regulated...ids1 = intersect(deg_edger,deg_deseq2) #只有40条，所以得换用富集方法 # 02构建可视化所需的矩阵（相关性就两行值） df1=data.frame( deg1...(deg_edger,deg_limma) # 02构建可视化所需的矩阵（相关性就两行值） df2=data.frame( deg1=DEG_edgeR[ids2,"logFC"], deg2...(deg_deseq2,deg_limma) # 02构建可视化所需的矩阵（相关性就两行值） df3=data.frame( deg1=DEG_DESeq2[ids3,"log2FoldChange
：批量展示一群基因的p值，没有图，只有计算结果。...任意基因的相关性 可以将分组（正常样本和肿瘤样本）与基因的相关性联系 几种算法（免疫丰度、免疫细胞亚型 1.免疫亚型鉴定和可视化 https://www.yuque.com/xiaojiewanglezenmofenshen...], geneset, method="ssgsea", mx.diff=FALSE, verbose=FALSE )#得到的re，一行一个免疫细胞，一列一个样本 #做箱线图...NA NA #> 2: Center NA NA NA #> 3: Samples...，对相关性最高的模块的所有基因进行可视化展示（模块之间的关联分析） 从相关性最高的模块中筛选最重要的基因 E.模块中核心基因的鉴定（计算GS值（Gene significance）。
. ## $ meal.cal : num 1175 1225 NA 1150 NA ... ## $ wt.loss : num NA 15 15 11 0 0 10 1 16 34 ......建立模型和列线图 使用rms包构建模型和列线图。 大多数情况下都是使用1代表死亡，0代表删失，这个数据集用2代表死亡。在这里没有影响，但有的R包会报错，需要注意！...分层 假如我们想根据列线图得分进行危险分层，分层后两组的K-M生存分析的p值最小，方法很多，任选一种即可，我这里就用surv_cutpoint演示。...library(tidyr) library(survminer) # 去掉缺失值 tmp % drop_na(ph.ecog,ph.karno,pat.karno) dim...扩展 这里是根据列线图的得分进行分层的，其实也可以直击根据模型得到的线性预测值进行分层，就是直接使用predict即可： predict(coxfit,head(tmp)) ## 1
在政府债券的投资组合,这将意味着购买期限长或短而不是持有中间。那么什么样的风险收益情况下你会采用这个策略? 首先,我们将风险定义为投资组合的方差。...RP = WTLT* RTLT + WSHY * RSHY Where: WTLT + WSHY= 1 显然这两种资产具有相关性(在马科维茨于1952年的博士论文发表之前,投资经理不了解相关性并且默认假设为...第三部分 上一节，我们讨论了用拟合曲线寻找有效边值来建立投资组合所存在的问题。由于边值存在的缺陷，我们不能保证你和曲线在投资组合的解空间内是凹的。我们需要其他方法来解决这个问题。...值的时间序列，这里过滤掉 NA 值 m2 = removeNA(merged[,returnNames]) er = NULL eStd = NULL # 在回报水平之间循环，寻找最优的投资组合...如果你支持阿诺特的话就觉得这没什么奇怪的了,这只是因为我们没有打破价格的相关性罢了。 这是相关性的图表: 我们已经创建了一个和大盘权重策略非常相关的策略，但是还是不如等权策略。
利用striplot可以锦上添花，加上散点图 # # 使振动值jitter=True 使各个散点分开，要不然会是一条直线 # # 注意这里将坐标图用ax来保存了哦，这样第二次才会在原来的基础上加点 ax...小提琴图 # 这图可以变现出密度的分布 sns.violinplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, size=6) 7、kdeplot # 通过这个曲线图可以看出不同特征值时的分布密度...add_legend() 8.大招来了 # pairplot显示不同特征之间的关系 sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3) 9、中间对角线的图形也可以用...iris.drop("Id", axis=1).boxplot(by="Species", figsize=(12, 6)) 11.调和曲线图 Andrew Curves 首先啥是Andrew curves...呢 看维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Andrews_plot 他是将高维的点 化为二维的曲线，曲线是一条傅里叶函数的样子，参数项为不同的特征值，臆想出来了自变量t
本节展示了如何使用附加提示，如中间表示和时间相关性来促进三维重建。 1.1中间表示 许多基于深度学习的三维重建算法直接从RGB图像中预测物体的三维几何。...然而，一些技术将问题分解为序列步骤，序列步骤估计2.5D信息，例如深度图、法线图或分割掩码，见下图。...第一个块是一个编码器，然后是一个三分支解码器，它估计深度图、法线图和分割掩码（称为2.5D草图）。...理想情况下，我们希望利用帧之间存在的时空相关性来解决歧义，特别是在存在遮挡和高度混乱的场景时。...设nx，y=（na，nb，nc）为某点（x，y，z）处曲面的法向量。向量nx=（0，-nc，nb）和（-nc，0，na）与nx，y正交。
中位数:中位数是数据集的中间点。要找到中位数，必须首先按量级(升序或降序)对数据进行排序。如果数据集包含奇数个观测值，则中位数为中间值。如果有偶数个观测值，中位数是两个中间值的平均值。...4、相关性和协方差 相关性和协方差是描述数据集中两个变量之间关系的两种度量。 相关性：相关性衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。...与相关性不同，协方差不衡量关系的强度，其值不受约束，因此比相关性更难解释。 这两个度量对于理解数据中不同变量之间的关系至关重要，这有助于预测建模和其他统计分析。...6、箱线图和直方图 箱线图和直方图是用于汇总数据的图形方法。 箱线图：箱线图（或箱型图）提供数据集中最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值的可视化摘要。它还可以指示数据中的异常值。...所以箱线图非常适合比较不同组之间的分布。 直方图：直方图是数据集分布的图形表示。它是对连续变量概率分布的估计。直方图通过指示位于值范围内的数据点数量（称为箱）来提供数字数据的直观解释。
真实数据采用了illumina TruSight Cancer Panel测序的结果，最终鉴定出来24个exon CNV，用MLPA技术进行验证，有23个可以检测到，假阳性率4%，更加详细的评估结果请查看文章中的描述...上面的折线图展示的是基因上coverage的分布，灰色代表对照样本，蓝色代表实验样本；中间展示的是基因的名称，最下方的散点图代表观测值和期望值之间的比值，灰色区域代表95%置信区间，当比值显著偏离置信区间时...上图所示的红点区域代表实际观测值小于期望值，说明发生了deletion。...输出结果是一个后缀为RData的文件，保存了样本的coverage信息，该软件中用FPKM值来表示。 2....IdentifyFailures.R 进行质量控制，检测coverage过度的exon区域，相关性较差的样本等，用法如下 Rscript IdentifyFailures.R \ --Rdata DECoNtest.RData
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...气泡图通过气泡的位置和大小，可以分析数据之间的相关性。 注：1、气泡图的大小是映射到面积的而不是半径或直径，如果是半径或直径，气泡大小会呈现指数级变化，还会导致视觉误差。...等高线图是可视化二维空间标量场的基本方法，可以将三维数据以二维的方式表现出来。...z：在x，y位置下的高度值。 levels：如果为整数n，则在z的最大值和最小值之间自动寻找不大于n+1条间隔的最优化等高线。也可以传入数组，表示等高线的值，但是必须从大到小排列。...，将等高线上的z值用第三维数值表示。
此外，作者构建列线图可用于临床应用并使用不同方法验证其有效性。以上结果表明，HCC中凝血与TME具有显著相关性，构建的风险打分模型可以作为预后标志物，为化疗和免疫治疗提供有价值的信息。...簇1中B细胞，CD8 naïve，CD4 naïve，CD4 T，CD8 T和NKT细胞等浸润水平较高而簇2种DC，iTreg，单核细胞和中性粒细胞等浸润水平较高。...此外，使用两个GEO数据集阐述风险打分与PVTT之间的相关性（图9B和9C）。高危组和低危组患者的6种化疗药物的IC50值如图9D所示。...随后作者构建列线图（图11C），打分越高患者预后越差。基于TCGA数据集不同变量随时间变化的C index曲线表明，列线图的性能优于其他因素（图11D）。校准曲线表明列线图的准确率较高（图11E）。...ROC曲线表明，列线图具有较高的性能（图11F）。
library(tidyverse)library(igraph) 基本方法 给定一个由数字变量组成的数据框d，我们想在网络中绘制其相关性，这里有一个基本方法。...我们首先创建一个相关性数据框，并将其转换为一个图形对象。 correlate() %>% stretch() 接下来，我们将这些值转换为一个无向图对象。该图是不定向的，因为相关关系没有方向。...因为，我们通常不希望看到所有的相关关系，我们首先过滤（）出绝对值小于某个阈值的任何相关关系。例如，让我们包括0.3或更强的相关关系（正或负）。...、葡萄酒和烈酒的相对数量d %>% mutate_if(is.numeric, scale)# 整理数据%>% gather(type, litres, -country) %>% drop_na....r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析 7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画
我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括：最小值，最大值，下四分位（Q1，在25%位置），上四分位（Q3，在75%位置），中位值（50%位置）。...箱线图能够显示离群点，可以通过IQR（InterQuartile Range，四分位距即Q3-Q1）计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。 首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...remove_outliers <- function(x, na.rm = TRUE, ...) { qnt <- quantile(x, probs=c(.25, .75), na.rm = na.rm...H <- 1.5 * IQR(x, na.rm = na.rm) y <- x y[x < (qnt[1] - H)] <- NA y[x > (qnt[2] + H)] <- NA y
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
