对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 但是这样并不能判断到底是哪两个组之间有差别...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。
需要说明，这绝不是对这一学科的完整概述，而只是一个简单的总结，它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。...熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。 2 第二章：基于基因组数据的 R 介绍 计算基因组学的目的是从更高维度的基因组学数据中提供生物学解释和见解。...你可能需要通过转换 (如 log 转换、标准化等) 将其调整为其他格式，或者用一些预定义条件从原始数据集中提取子集。就基因组学数据而言这些处理包括多个步骤。...高维基因组数据集通常适合用核心 R 包和函数进行分析，最重要的是 bioconductor 和 CRAN 有一系列专门的工具来进行基因组学特异性分析。以下是可以使用 R 完成的计算基因组学任务列表。...CpG 岛，以及基于位置重叠的过滤 与外显子重叠的 reads 数和计算每个基因的 reads 数 2.1.6.4 可视化 可视化是包括计算基因组学在内的所有数据分析技术的重要组成部分。
Recall 查全率是定义由给定查询和数据语料库的算法检索的相关性的大小。因此，给定一组文档和应该返回这些文档的子集的查询，查全率的值表示实际返回了多少相关文档。 此值计算如下： ?...Root MeanSquared Error (RMSE) 均方根误差（RMSE或RMSD，其中D代表偏差）是实际值和预测值之间的均方差的平方根。因为这有点难掌握，我会用一个例子解释。...这个模型的均方差值为4.33333，其平方根为2.081666。因此，平均来说，模型预测值有2.08的误差。 该RMSE值越低，模型预测的越好。...这导致了标准化均方根误差（NRMSE）。然而，对于这个计算，你需要知道该系统的所拥有最小值和最大值。让我们假设我们可以有最小5度到最大25度的温度取值范围，然后计算NRMSE如下： ? 10.45？...这不是一个好的标志，因为这意味着执行此模型比只是采取平均值更糟糕。然而，为了演示如何计算R Squared，我们将继续计算。 我们现在有此模型和均值的RMSE，然后计算模型与均值相比的效果如下： ?
第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差 本期教程主要讲解统计函数中的标准偏差，均方根和方差的计算。...15.4 均方根（RMS） 这部分函数用于计算标准偏差，公式描述如下： Result = sqrt(((pSrc[0] * pSrc[0] + pSrc[1] * pSrc[1] + ... + pSrc...第3个参数是求解出来的均方根。...第3个参数是求解出来的均方根。...第3个参数是计算出来的方差。
大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。...###具体位置的两组之间信息标注。...Y_position是指的横线的位置；xmin和xmax组合对应两组的位置（3，5）(1,4) ggplot(mpg,aes(class, hwy)) + geom_boxplot() +...##P值的星号标注。...至此这个包的主要参数都已展示，当然这只是一些简单的基础图，真正在需要的时候可以美化后在进行标记组间信息。 欢迎大家学习交流！
Matlab 计算均方误差MSE的三种方法 数据说明： ytest 测试集y，真实的y值，是一维数组； ytest_fit 基于测试集 x 预测的y值，是一维数组； test_error...第一种方法 直接使用 matlab 中的mse函数，亲测可用。.../*ytest测试集y，真实的y值，是一维数组 ytest_fit 预测的y值，是一维数组 test_error 是预测误差*/ test_error = ytest - ytest_fit; test_mse...= mse(test_error); 第二种方法 使用MSE公式手动计算。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差 本期教程主要讲解统计函数中的标准偏差，均方根和方差的计算。...15.4 均方根（RMS） 这部分函数用于计算标准偏差，公式描述如下： Result = sqrt(((pSrc[0] * pSrc[0] + pSrc[1] * pSrc[1] + ... + pSrc...第3个参数是求解出来的均方根。...第3个参数是求解出来的均方根。...15.6.2 Matlab求均方根 在matlab的命令窗口输入如下命令: a = rand(1,10) %1行10列 然后再通过命令rms获得均方根。 rms(a) ?
Stringtie 自带一个脚本prepDE.py用于计算转录组的 Raw Counts，用法如下： Usage: prepDE.py [options] Generates two CSV files...第 1 列，样本名称 第 2 列，Stringtie 生成的 GTF 文件，要求运行 stringtie 的时候加-e参数 准备好后，运行： $ prepDE.py -i all_gtf -v 不料却报以下错误...in geneDict.setdefault(geneIDs[i],{}) #gene_id KeyError: 'ENST00000496112' 检查prepDE.py的源代码无果...，正一筹莫展时，突然想到输入prepDE.py按Tab键代码补全时，还显示有一个prepDE.py3文件的存在，于是抱着试试看的心态，运行： $ prepDE.py3 -i all_gtf -v 没报错...今天遇到这个坑是由于程序的版本造成的，换 Python3 版本的程序prepDE.py3就好了。
在C语言中使用 sqrt() 函数来计算一个非负数的平方根，一般遵循以下步骤： 包含头文件：在你的C程序开始部分，确保包含了 头文件，这个头文件定义了 sqrt() 函数原型。...#include 声明和赋值变量：定义一个double类型的变量用于存储要计算平方根的数值，以及另一个double类型的变量来存储结果。...double number = 16.0; // 要计算平方根的数 double result; 调用 sqrt() 函数：使用 sqrt() 函数计算 number 的平方根，并将结果赋给 result...因此，在实际编程中最好检查输入是否非负或者处理可能出现的异常情况。...\n"); // 可能的错误处理代码 } 输出或使用结果：计算完成后，你可以通过 printf() 函数打印出结果或者其他方式使用它。
用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...本文总结了 R 语言用于矩阵的各种计算操作。 1....4.1 三角分解 LU 三角分解法是将原方阵分解成一个上三角形矩阵和一个下三角形矩阵，这样的分解法又称为 LU 分解法。它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程，求逆矩阵，和求解联立方程组。...K.matrix(r, c=r) ，返回阶数为 p=r*c 的方阵，对于 r 行 c 列的矩阵 A，计算 A 和 t(A) 的直积。 计算公式： ?...c=r) 使得 r 阶 c 阶的子列表的分量，计算从 r 行和 c 列的单位矩阵的列向量的外积导出的方阵。
安装R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(clusterProfiler) 导入KEGG数据库注释文件 keggannotation <- read_tsv
批量获取一个基因或者SNP的详细信息在很多时候都是很困扰的一个问题，今天给大家介绍一个可以注释位点或者基因的R包cellabaseR。...所涉及的数据资源见链接：http://docs.opencb.org/display/cellbase/Data+sources+and+species。...") 接下来通过实例来看下具体的使用： ###创建基础库 library(cellbaseR) cb <-CellBaseR() ##获取基础数据 res <-getMeta(object=cb, resource...res <-getSnp(object=cb, ids="rs6025", resource="info") ##获取蛋白质的信息 res <-getProtein(object=cb, ids="...res <-getXref(object=cb, ids="ENST00000373644", resource="xref") ##基于Gviz实现基因组的可视化 test <-createGeneModel
学习药化的同志们应该都了解化合物分子的特征描述有很多计算软件，今天我们来给大家展示下在R语言中如何实现分子特征描述的计算。主要以MACCS分子指纹的实现作为案例。...我们需要对应的R包有：rJava，rcdklibs，rcdk（主包）。 我们看下rcdk包的函数构成。...R语言安装参见：R语言在Linux的安装。然后就是对应的依次安装rJava，rcdk。 数据的导入格式 a. load.molecules()。 ?...MACCS指纹的计算及基础的分子描述。 a. get.smiles() 获取分子的SMILE结构 b. get.atom.count() 获取组成分子的原子数目 c....只要把所有的指纹数据导出就可以进行我们下一步的计算了。
1 问题 引用math模块，对0~50中所有偶数的平方根求和。...2 方法 引进math模块 用while循环计算平方根之和 代码清单 1 import math sun=0 i=2 while i<51: sum+=math.sqrt(i) i=i+2 print(...sum) 3 结语 针对计算2~50偶数平方根之和问题，提出引进math方法，通过python实验，证明该方法是有效的，本文的方法有不够详细，未能很好的解释，未来可以继续研究的问题可以是计算任意数的平方根之和
前言 R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。...本文总结了R语言用于初等数学中的各种计算。 目录 1. 基本计算 2. 三角函数计算 3. 复数计算 4....# 在实数域，给-9开平方根 > sqrt(-9) [1] NaN # 在复数域，给-9开平方根 > sqrt(complex(real=-9)) [1] 0+3i 4 方程计算 方程计算是数学计算的一种基本形式...4.4 二元一次方程组 R语言还可以解二次的方程组，当然计算方法，其实是利用于矩阵计算。 假设方程组：是以x1,x2两个变量组成的方程组，求x1,x2的值 ? 以矩阵形式，构建方程组 ?...我们看到两条直线交点的坐标，就是方程组的两个根。多元一次方程，同样可以用这种方法来解得。 通过R语言，我们实现了对于初等数学的各种计算，真的是非常方便！
今天给大家介绍一个R语言中的数据对象TxDb,此对象可以完美支持sqlite数据库导入，并且减少了检索的耗时，主要用来存储大量的基因信息数据。...目前在R中存在大量数据存储的包，具体的框架及数据包如图： ? ? ? 首先我们看下这种数据的类型的构建，其需要用到一个包GenomicFeatures。...同时包还带了对一些数据库的直接构建TxDb数据对象的函数：makeTxDbFromUCSC，makeTxDbFromBiomart， makeTxDbFromGFF。...#获取所有转录本区域的DNA蛋白质序列translate(tx_seqs1) ?...两个包的完美组合指定能获得你想要的信息。
大家好，又见面了，我是全栈君 编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算。下顺便研究R简单使用的语言。概率统计知识。...数理统计中经常使用样本方差，R语言的var()函数计算的也是样本方差。 详细原因是样本方差是无偏的（Unbiased），想刨根问底能够Google一下。...标准差就是方差的平方根。 R语言中函数为sd()。 4）协方差（Covariance） ， 也分成整体协方差和样本协方差，差别同上。 R语言中函数为cov()。...3）修正余弦类似度（Adjusted Cosine-based Similiarity） 三、R语言入门简单介绍 ---- Windows下的R语言安装包地址为： http://cran.r-project.org...以下以还有一篇文章中的用户-物品关系为例，说明一下皮尔森类似度的计算过程。
基因组的可视化展示大家应该都熟悉，今天给大家看一下在R语言中的一个用来进行基因组可视化的包Sushi。...一些基础的理论就不再赘述了，首先我们看下包的安装： BiocManager::install("Sushi") 接下来我们直接通过实例来看下包中的各种展示方式： 1. 包支持的数据输入类型 ?...信号轨迹图，所需的基本参数包括要绘制的数据、染色体和开始和停止位置。 ?...此图和热图想表达的意义是一样的根据颜色的变化可以看出各位点之间相关性打分的大小。...上图中的拱形的高度代表了Z-score of the 5C interaction。不同的颜色代表不同的细胞系，线的粗细是一个恒量。
✅中位数-与平均值相比，能更有效地提供平均信息，并且免受异常数据的影响。 ✅方差-衡量数据的分布。 ✅标准差-方差的平方根，提供更可解释的数据变异性度量。...✅置信区间-它提供了总体参数可能落在的范围值。 ✅统计检验-推断统计张总各种用来比较组、评估关系和做出预测的统计检验，例如t检验、卡方检验、方差分析和回归分析。...然后，在每个层内进行随机抽样，以确保所有组的代表性。 ✅系统抽样-随机选择起点，然后将每个“第k个”个体包含在样本中。它很简单而且通常比简单的随机抽样更有效。...✅平均绝对误差 (MAE)-MAE计算预测值和实际值之间的平均绝对差。 ✅均方误差 (MSE) - MSE计算预测值和实际值之间的平方差的平均值。...✅均方根误差 (RMSE)-RMSE 是 MSE 的平方根，提供一个与目标变量相同单位的可解释指标。 ✅R方 (R²) 或可决系数-R² 衡量模型中因变量方差可被自变量解释的比例。
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