3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a,按行求标准差得到一个向量b,最后是按照列来进行abs(x-a)/b
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
1写在前面 之前我们介绍的基于发生率或者均值进行样本量计算的方法,但都是在组间进行计算。🤔 有的时候我们需要获取组内变化,进行样本量计算。🤫 常见的就是配对样本,比如相同受试者进行多个时间点的观察,如下图:👇 本期我们就介绍一下如何估算配对样本的样本量吧。🥰 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项前瞻性研究,测量一组开始节食患者的体重变化。🧐 我们先提出研究假设, 和 :👇 : 该组患
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
R包直接在Rstudio页面下载的3大来源:官网CRAN、Biocductor、github
options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
「育种值的准确性是什么呢?为何要计算育种值的准确性呢?」育种值的准确性的大小可以反应育种值计算的准确性如何,如果准确性高,就说明计算育种值时依赖的信息多(比如亲子关系、同胞关系等),结果就可靠。
R包是多个函数的集合,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
最近有老师问如何计算多个育种值的综合育种值,因为选择育种时,需要考虑多个性状,而这些性状单位不一样,怎么合并计算?
1写在前面 上次介绍了两组发生率的样本量计算方法,通过pwr包进行计算非常简单,可以有效地减少我们的工作量。😘 有时候我们想比较两组之间的均值,如何计算样本量又一次成了老大难问题。🤒 本期我们还是基于pwr包,试一下通过两组的均值进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项RCT研究,旨在评估Treatment A和Treatment B之间血红蛋白A1c (HbA1c)相对于基线的平
这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用,能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
之前写过一篇博文(汇总统计?一个函数全部搞定!),介绍R中编写一个函数,进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下,多角度尝试,然后尝试中学习。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
这里,我们利用数据集:GSE198667,对不同品种小鼠 在变老过程中基因变化的异同点进行时序分析。
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数,如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数,要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数(绘图可以搭配factoextra包)。
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,其实是可以在Rstudio中进行设置的,只需要运行这两行代码即可:
(1)在Rstudio程序设置中设置,可以用options()$repos来检验,但有时候还是不能成功,也不能下载Bioconductor的包
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
大家看文献,或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学,用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差,一般用标准差(standard deviation)。
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件;然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
illumina 的DNA甲基化芯片,内置了control 探针,用于检测降噪,归一化等各种用途。
假设一共1000个细胞,每个细胞只有一个基因(基因Ⅰ)的表达,那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴的一维坐标轴上;如果每个细胞有两个基因(基因Ⅰ、基因Ⅱ)表达,那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴(y轴),基因Ⅱ为y轴(x轴)的二维平面上;如果每个细胞有三个基因(基因Ⅰ、基因Ⅱ、基因Ⅲ)表达,以此类推……
最近,国内的研究人员提出了一种新颖的情感诱发范式,该范式将VR技术与EEG技术结合。相比于传统音视频刺激等范式,该范式在情感诱发方面具有显著优势。
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
作者:Dishashree Gupta 翻译:闵黎 卢苗苗 校对:丁楠雅 本文长度为6500字,建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题,有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面,描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面,推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
本文介绍基于Python语言,对一个或多个表格文件中多列数据分别计算平均值与标准差,随后将多列数据对应的这2个数据结果导出为新的表格文件的方法。
在查找如何使用Python实现滚动回归时,发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义,pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包,主要是对面向定量金融的现有包进行补充,如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六个模块,
python100天还在继续,到第三周的时候就显得有点难啃了,笔记中很难进行很好的转述,因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化,当然主要要使用python。R真香。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
由于 X-squared=118.1,p-value<0.001,所以 拒绝原假设 H_0,接受 H_1,认为因素A和因素B不独立,
公众号后台有读者留言问这个图的实现办法,这个图相比于普通的PCA散点图是多了一个垂直和水平的误差线,这个如何实现之前还没有尝试过,所以查了查资料,找到了一个参考链接
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 实际上,除了辅助表以外,GWR还会生成一份全要素的表。对回归的每一个样本都给出相应的信息,今天就来看看这些信息代表了什么内容。
s^2 = \frac {1}{n-1} \sum_{i=1}^n \left(x_i - \overline{x} \right)^ 2
新冠居家封闭期间,对参考文献中估计常数的例子,初次使用python的NumPy库进行仿真,深入理解Kalman滤波器的参数对滤波性能的影响。
采用如下函数进行计算,其中x、y均为向量: mean(x) median(x) sd(x) var(x) cor(x, y) cov(x, y)
apply(X, MARGIN, FUN, …) ,X为数据框,margin =1 表示行,2表示列,fun 表示使用的函数。
金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
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