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R brunnermunzel.test置信区间与p值

R brunnermunzel.test是一个在R语言中用于执行Brunner-Munzel检验的函数。Brunner-Munzel检验是一种非参数的统计检验方法，用于比较两个独立样本的中位数差异。

该检验方法的优势在于不需要对数据的分布做出假设，并且对于小样本和非正态分布的数据也具有较好的适应性。

应用场景：

在医学研究中，可以用于比较两种不同治疗方法对患者疗效的影响。
在市场调研中，可以用于比较两种不同广告策略对销售额的影响。
在教育研究中，可以用于比较不同教学方法对学生成绩的影响。

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欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答VIP会员群中两位观众老爷的问题，「R中计算效应值及如何无缝拼图」，下面通过两个案例来进行展示，结果仅供参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...❞加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(patchwork) library(aplot) library(cowplot) R种计算效应值大小...（SST） SST <- sum((data$outcome - mean(data$outcome))^2) # 计算Eta-squared eta_squared <- SSB / SST ❝R中用于拼图的包有很多...+p2+plot_layout(guides = 'collect') aplot拼图 p1 %>% insert_right(p2) cowplot拼图 ggdraw()+ draw_plot...(p1,scale = 0.9,x=0.02,y=0,width = 0.5,height=1)+ draw_plot(p2,scale = 0.9,x=0.44,y=0,width = 0.5,height

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跟着nature学绘图-条图叠加散点与p值

,levels = df$group %>% unique()) df_pval % t_test(value ~new_type) %>% adjust_pvalue(p.col...="p",method = "bonferroni") %>% add_significance(p.col="p.adj",) %>% add_xy_position(x="name") %...>% add_xy_position(x="new_type",dodge=0.8) %>% filter(p.adj.signif !...mean_se",geom="errorbar",width=0.2,linewidth=0.3,color="black")+ stat_pvalue_manual(df_pval,label = "p.adj.signif

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「R」对象的名字与值——存储机制图解

了解R是如何存储数据的将对R的机制、性能的理解亦或是代码的优化都有帮助。...绑定（binding）与引用（reference）将c(1, 2, 3)赋值给变量x时，实际上是将数值向量绑定到x上的过程，变量x称为引用。 ?...不过R这里会使用一个全局字符串池，字符串向量的每一个元素实际上是池中唯一字符串的一个指针。 ? 以上内容整理自《Advanced R》

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down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...) head(df) test_p <- df$p.value <= 0.05#p.value<0.05 test_up =1#上调 test_down <- df$logFC...ifelse(test_p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 <- case_when(test_p & test_up...test_p|!

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跟着Nature Microbiology学作图：R语言ggplot2做散点图添加拟合曲线和p值

(filename = "fig3c.pdf", width = 6, height = 4, family="serif") 计算拟合方程的R和...P值 df.lm<-lm(`mean Colonization [log10(CFU/mg)]`~ `mean Protection Score [a.u.]`, data=df) summary...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ ggsave(filename = "fig3c.pdf",...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ annotate(geom = "rect",...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ annotate(geom = "rect",

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跟着Nature Communication学作图：R语言ggpubr包画箱线图并添加显著性P值

Challenger-Deep-Microbes 论文里提供了大部分图的数据和代码，很好的学习材料，感兴趣的同学可以找来参考，今天的推文重复一下论文中的Figure1b 论文中提供的代码是用ggpubr这个R包实现的...，如果比较着急要结果可以使用这个R包来作图，如果是学习为目的，还是推荐ggplot2的基础部分数据集截图 image.png 读取数据集 dat<-read.delim("data/20220602...Slope","Deep sea", "Mariana Water"), ordered=TRUE) table(dat02$group) 作图代码 p1...=7)"))+ theme(axis.text = element_text(size=10,family="serif"))+ stat_compare_means(comparisons=p1...p1 image.png 试一下论文中提供的拼图代码 library(cowplot) aligned_plots<- align_plots(p1, p1,align="h") ggdraw(

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...这些值的计算基于以下计算在对数泊松回归的情况下，让我们回到最初的问题。线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...首先，我们可以得到估计量的方差因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled(Intercept) speed(Intercept) 0.0066870446...很容易得出线性组合的标准偏差，一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit),+...+1.96*P2$se.fit)1173.9341> P1$fit+1.96*P1$se.fit1172.9101 bootstrap技术第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性（仅50个观测值

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python scipy.stats计算单样本假设检验(1 sample test)

单样本检验：检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异，如果总体均值已知，样本均值与总体均值之间差异的显著性检验属于单样本假设检验。...返回的第一个值t是假设检验计算出的t值第二个值是p是双尾检验p值。因为scipcy计算出的是双尾检验的t值和p值，如果要求左尾检验，根据对称性，双尾检验的的p值对应单尾的2倍。'''...#在报告置信区间时，提供这样几个信息：1）哪种类型的置信区间：单样本中的单个平均值置信区间.但我们在后面要讲到的相关样本检验是平均 #值间差异的置信区间。...置信水平=CI(a,b) ''' 1)置信区间水平对应的t值(t_ci) 查t表格可以得到，95%的置信水平，自由度n-1对应的t值2）计算上下限 置信区间上限a=样本平均值-t_ci*标准误差 置信区间下限...('d=',d) print('r^2=',r2) 程序运行结果为： t值= -1.933 双尾检验的p值= 0.0851 单尾检验p值= 0.04258 拒绝零假设，有统计显著，加工长度小于170cm

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="response...这些值的计算基于以下计算在对数泊松回归的情况下，让我们回到最初的问题。线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...很容易得出线性组合的标准偏差，一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit),...（仅50个观测值）得出这些结果。...NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、

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