R randomForestSRC:如何提取(或计算)解释的方差？ - 腾讯云开发者社区

大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...提取著名 R 包中的数据集除了 R 自带的数据集，很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究，很多包会提供领域内的数据集，供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...无论是用于教学还是实际科研，Rdatasets 都是一个非常好的资源库。如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。...希望这篇文章能帮助你更好地利用 R 中的各种数据集，提升数据分析的效率和效果。如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论！

1921 0

R 语言如何提取日期中的年份-月份-季节-天

R语言中如何根据日期数据, 提取年份, 月份, 天数, 季度. 年份和月份可以根据分隔符提取, 季度可以写一个函数提取....R包中有更好的解决方法, 使用lubridate包可以很容易的进行提取, 提取方法: 年份： year(datae) 月份： month(datae) 日期： day(datae) 季节： quarter...quarter(d) 结果: > library(lubridate) # 载入软件包 > d<-c("2012-1-10","2013-5-9","2014-6-25") # 模拟数据 > year(d) # 提取年...[1] 2012 2013 2014 > month(d) # 提取月 [1] 1 5 6 > day(d) # 提取日 [1] 10 9 25 > quarter(d) # 提取季度 [1] 1...2 2 应用: 育种数据分析中, 经常用到场年季的信息, 年和季度需要从日期数据中进行提取, 通过这个软件包, 可以很容易的进行提取.

12.2K7 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【R语言】如何利用SNP的rs号提取坐标信息

前面给大家介绍了【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。...如下图所示，这里只有SNP的rs号，和染色体号，并没有具体的坐标信息，那么我们怎么得到具体的坐标位置呢？...今天小编就继续使用biomaRt这个R包来给大家演示一下如何通过SNP的rs号来得到具体的染色体上的坐标位置 #安装biomaRt包 BiocManager::install("biomaRt") #...useMart("ENSEMBL_MART_SNP", dataset="hsapiens_snp" ) #从文件中读取SNP的rs...号 snp_ids = read.table("SNP_list.txt",stringsAsFactors = F)[[1]] #attributes设置需要显示的SNP信息，包括rs号，染色体号和起始位点

7781 0

不同的GWAS软件如何如何计算SNP的解释百分比（PVE）？

这里，分享一下常用GWAS软件，比如GAPIT，GEMMA，GCTA是如何计算显著SNP解释百分比（PVE）的。 1....GEMMA如何计算PVE，GCTA如何计算PVE，EMMA如何计算PVE的各种问题，可以休矣。...讨论读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性...Genet. 10:302. doi: 10.3389/fgene.2019.00302 ❞ 里面将显著的SNP区段作为block，进行方差组分的估计，进而计算PVE：之前，在星球内，有朋友问我如何计算

1741 0

R语言实现主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数函数描述 principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析...（3）判断要选择的主成分/因子数目；（4）选择主成分/因子；（5）旋转主成分/因子；（6）解释结果；（7）计算主成分或因子得分。...（2）提取主成分 principal（）函数可根据原始数据矩阵或相关系数矩阵做主成分分析格式为：principal（的，nfactors=,rotate=,scores=）其中：r是相关系数矩阵或原始数据矩阵...（2）提取公共因子可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...设定提取的因子数（默认为1）； n.obs是观测数（输入相关系数矩阵时需要填写）； rotate设定放置的方法（默认互变异数最小法）； scores设定是否计算因子得分（默认不计算）； fm设定因子化方法

2.5K4 0

R语言主成分和因子分析

2.6K4 0

R in action读书笔记（19）第十四章主成分和因子分析

相反，因子（F1和F2）被当做是观测变量的结构基础或“原因”，而不是它们的线性组合。代表观测变量方差的误差（e1到e5）无法用因子来解释。...(7) 计算主成分或因子得分。 14.2 主成分分析 PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。...第二主成分也是初始变量的线性组合，对方差的解释性排第二，同时与第一主成分正交（不相关）。后面每一个主成分都最大化它对方差的解释程度，同时与之前所有的主成分都正交。...格式为：principal（r,nfactors=,rotate=,scores=） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors设定主成分数（默认为1）； rotate指定旋转的方法[默认最大方差旋转...fa()函数的格式如下：fa(r,nfactors=,n.obs=,rotate=,scores=,fm=) r是相关系数矩阵或者原始数据矩阵； nfactors设定提取的因子数（默认为1）； n.obs

1K1 0

如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南

编译|王婧校对|丁一前言云计算正逐步成为适用于超出笔记本或台式机处理能力的问题或数据的一种自然延伸。然而，对于完全没有基础的初学者来说，学习使用云计算平台会显得比实际更难。...在本文中，我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念，它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略，你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。...但是不用担心，你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程？”...如何在云端使用R语言编程？...如何在云端使用RStudio来进行R编程？ 1.通过sudo yuminstall R安装R 2.将RStudio服务器下载到你的虚拟机上，并安装RStudio服务器。

2.3K7 0

RNAseq-ML|randomForestSRC完成随机森林生存分析-预后模型库+1

前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线，本次介绍使用randomForestSRC完成随机森林的生存分析。...一数据输入，处理沿袭使用前面Lasso得到的SKCM.uni-COX.RData数据（筛选过的单因素预后显著的基因），后面的更多机器学习的推文均会使用该数据 #载入R包 library(tidyverse...）C-index fit.p <- predict(fit, as.data.frame(testing)) testing$RSF_p <- as.vector(fit.p$predicted) #计算...参考资料: [1] Getting starting with the randomForestSRC R-package for random forest analysis of regression...，可视化（R统计，ggplot2绘图，生信图形可视化汇总） RNAseq纯生信挖掘思路分享？

3.6K1 0

【Python机器学习】系列之线性回归篇【深度详细】

残差平方和计算如下：解一元线性回归的最小二乘法通过成本函数最小化获得参数，先求相关系数贝塔。按照频率论的观点，首先需要计算x的方差和x与y的协方差。方差是用来衡量样本分散程度的。...计算R方的方法有几种。一元线性回归中R方等于皮尔逊积矩相关系数（Pearson product moment correlation coefficient或Pearson's r）的平方。...下面用scikitlearn方法来计算R方。 =56.8 然后，计算残差平方和，和前面的一样：最后用下面的公式计算R方： R方是0.6620说明测试集里面过半数的价格都可以通过模型解释。...LinearRegression的score方法可以计算R方：多元线性回归可以看出匹萨价格预测的模型R方值并不显著。如何改进呢？匹萨的价格其实还会受到其他因素的影响。...第4章从线性回归到逻辑回归介绍广义线性回归模型如何解决分类任务。将逻辑回归模型与特征提取技术结合起来实现一个垃圾短信分类器。

3.9K9 1

用Python实现因子分析

因子分析(factor analysis) 是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析是简化、分析高维数据的一种统计方法。...因子分析有两个核心问题，一是如何构造因子变量，二是如何对因子变量进行命名解释。...因子分析的一般步骤将原始数据标准化处理 X 计算相关矩阵C 计算相关矩阵C的特征值 r 和特征向量 U 确定公共因子个数k 构造初始因子载荷矩阵,其中U为r的特征向量建立因子模型对初始因子载荷矩阵...计算因子得分. factor_analyzer模块进行因子分析算法核心：对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子,再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。...T #行平方和 h[i]=a[0,0] #计算变量X共同度,描述全部公共因子F对变量X_i的总方差所做的贡献，及变量X_i方差中能够被全体因子解释的部分 D[i,i]=1-a[0,0]

6.6K1 3

R语言从入门到精通：Day14（PCA & tSNE)

实际工作中要处理的变量之间的关系往往是错综复杂的。处理这些多变量数据的最大挑战之一就是信息过度复杂，若数据集有100个变量，如何了解其中所有的交互关系呢?...主成分分析往往要经过一些常见的步骤，如：数据预处理、选择模型、判断要选择的主成分数目、选择主成分、旋转主成分、解释结果、计算主成分得分。下面的例子将会详细解释每一个步骤。...格式为: principal(r, nfactors=, rotate=, scores=) 其中：参数r是相关系数矩阵或原始数据矩阵;参数nfactors设定主成分数(默认为1);参数rotate指定旋转的方法...(默认最大方差旋转);scores设定是否需要计算主成分得分(默认不需要)。...h2栏指成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。u2栏指成分唯一性，即方差无法被主成分解释的比例(1–h2)。

1.3K1 0

R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

二、提取主成分 ? 从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。主成分解释了92%的总方差。...三、旋转主成分旋转是在保持累积方差贡献率不变条件下，将主成分负荷进行变换，以方便解释。成分旋转这后各成分的方差贡献率将重新分配，此时就不可再称之为“主成分”而仅仅是“成分”。...二、提取因子 psych包中是使用fa函数来提取因子，将nfactors参数设定因子数为2，rotate参数设定了最大化方差的因子旋转方法，最后的fm表示分析方法，由于极大似然方法有时不能收敛，所以此处设为迭代主轴方法...从下面的结果中可以观察到两个因子解释了60%的总方差。...R语言多元分析系列之五：聚类分析聚类分析（Cluster Analysis）是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类

8.3K9 0

主成分分析

最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分，它们是原始变量的线性组合，关系图如下： 2 主成分分析步骤构建原始数据矩阵；消除量纲——数据标准化；建立协方差矩阵（或相关系数矩阵）；求出特征值...、特征向量；根据方差、累计方差贡献率确定主成分个数；求出综合得分，给出现实意义的解释。...3 R语言实战依据《R语言实战》提供的实例，下面用psych程序包中的USJudgeRatings数据集进行主成分分析，这个数据集描述的是律师对美国高等法院法官的评分情况，部分数据集及各变量含义如下所示...碎石图能够直观地展现要选择的主成分数目，图中急剧的中断表明需要提取的主成分的适当数量，从图中可知最佳的主成分个数为1。...运行结果中的h2指主成分对每个变量的方差解释度，u2指方差无法被主成分解释的比例。例如，法官正直度（INTG）84%的方差可以用PC1来解释，15.65%的方差不能由PC1来解释。

1.1K2 0

RDA-PLS：多数据集关联分析

假设有以下自变量X和因变量y：第一步，计算y与X的协方差向量w1（若因变量是多变量矩阵Y则为协方差矩阵W，这里为简化计算以一元因变量y代替）：根据协方差向量提取X的主成分t1：第二步，分别构建...接下来提取RDA分析结果，并筛选主坐标RDA1和RDA2解释量最大的100个otu，也即根据主坐标得分以及其解释量筛选物种： #提取RDA分析结果并筛选主坐标得分高的OTU rda_sum=summary...（即系数绝对值）以及两个约束排序轴的方差解释量计算加权得分，从而筛选出受不同饮食处理影响较大的物种，以便最后进行PLS回归分析，最终的图形绘制如下所示： #最终绘图 group=as.vector(tret...，选择使均方根误差最小或几乎不变以及training方差解释量尽可能大的主成分个数。...最后我们提取分析结果： #提取最终的RMSECV rmse=RMSEP(rdapls2) rmsecv=rmse$val #提取相关系数R r=R2(rdapls2) #提取回归系数 coef=coef

9392 0

临床预测模型机器学习-随机森林树RSF(RandomForestRandomForestSRC)算法学习

在随机森林树种，每种生成的树指的是决策树，多棵决策树组成了"森林"(随机森林)，每颗树单独对数据进行分类或预测，最后通过多数投票(分类)或平均(回归)得到最终结果，换句话说，每颗树可以看做是数据的特征，...通过所有树的平均结果，得出每个变量的重要性分数。基尼重要性：也称为基尼指数重要性或基尼不纯度减少量，是一种用于评估特征（变量）在决策树或随机森林模型中的重要性的方法。...每棵树中计算变量的基尼值排名差并取绝对值，最后在所有树上取平均值来度量交互强度。此方法基于变量独立的假设，并具有实验性质，仅在少量数据集上测试，结果需谨慎解释。...对于大数据集，接近度矩阵可能超出内存限制，可以只保留最近邻的接近度。当有测试集时，也可以计算测试集和训练集之间的接近度，额外的计算量适中。...,logrank是生存分析常用 importance = T, #计算每个预测变量对模型预测能力的贡献度 proximity = T, #计算样本之间的接近度

2131 0

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

）在生态学中的应用以及如何在R中实现它们是一个广泛且深入的主题。...# GLMM的R平方计算，参见Nakagawa 2013 MEE的补充材料 # 计算固定效应方差 # VarCorr()函数用于提取方差分量 # attr(VarCorr...(lmer.model),’sc’)^2提取残差方差，VarCorr()$plot提取plot效应的方差 # 计算条件R平方 #conditionnal R-square 的计算公式...接下来的代码计算了线性混合效应模型mod1_lmer的条件R平方。这包括计算固定效应的方差（VarF），提取模型的方差分量（VarCorr），以及计算条件R平方的值。...但是，我们也可以更改随机效应参数或残差方差（适用于合适的模型）。运行功效分析一旦指定了模型和效应大小，在 r 中进行功效分析就非常容易了。由于这些计算基于蒙特卡罗模拟，因此您的结果可能略有不同。

1.4K1 0

「Workshop」第十一期：降维

A：因为虽然数据是高维的，但是和学习任务相关的也许仅仅是低维分布。 Q：如何理解随着维度增高，数据样本稀疏？ A： ? ? 2. 降维的分类特征提取和特征筛选。...如第一主成分为：是k个观测变量的加权组合，对初识变量集的方差解释性最大，第二主成分也是初始变量的线性组合，对方差的解释性排第二，所有的主成分都和之前所有的主成分正交，由于解释程度越来越差，因此要用较少的主成分来近似全变量集...PCA处理【相关矩阵或协方差矩阵的特征值计算方法】 > swiss.princomp <- princomp(swiss,center = TRUE,scale=TRUE) Warning message...h2：成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2：成分唯一性（1-h2），方差无法被主成分解释的比例，PHYS是被PC1解释最差的变量。...❞ 旋转矩阵解释结果计算主成分或因子得分 4.1.4 和其他的概念的对比主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）两者本质都是将原始的样本映射到维度更低的样本空间，但PCA是为了让映射后的样本具有最大的

1.3K2 0

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

混合效应的线性模型在R命令lme4和lmerTest包中实现。另一个选择是使用nmle包中的lme方法。lme4中用于计算近似自由度的方法比nmle包中的方法更准确一些，特别是在样本量不大的时候。...注：对每只鸟的两次测量是在研究的连续年份进行的。为了简单起见，在模型中不包括年份。在R中把它转换成一个字符或因子，这样它就不会被当作一个数字变量。...按照下面步骤（2）和（3）所述，用这个模型重新计算可重复性。重复性的解释如何改变？从保存的lmer对象中提取参数估计值（系数）。检查随机效应的输出。随机变异的两个来源是什么？固定效应指的是什么？...固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。...生成基于模型的每个波长的平均敏感度的估计。各个波长之间的差异是否显著？生成lmer对象的方差分析表。这里测试的是什么效应，随机效应还是固定效应？解释方差分析结果。

1.7K0 0

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

1.2K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

R 语言如何提取日期中的年份-月份-季节-天

【R语言】如何利用SNP的rs号提取坐标信息

不同的GWAS软件如何如何计算SNP的解释百分比（PVE）？

R语言实现主成分和因子分析

R语言主成分和因子分析

R in action读书笔记（19）第十四章主成分和因子分析

如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南

RNAseq-ML|randomForestSRC完成随机森林生存分析-预后模型库+1

【Python机器学习】系列之线性回归篇【深度详细】

用Python实现因子分析

R语言从入门到精通：Day14（PCA & tSNE)

R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

主成分分析

RDA-PLS：多数据集关联分析

临床预测模型机器学习-随机森林树RSF(RandomForestRandomForestSRC)算法学习

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

「Workshop」第十一期：降维

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐