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RStuido Server 选择不同 R 版本(conda 不同 R 版本)

头脑风暴 我有一个设想: 用root权限,新建一个环境R4.1,然后在里面安装R4.1 在R4.1安装那几个包 将RstudioR版本设置为新建环境R4.1 我顾虑: 不确定我用root新建环境...,能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境R4.1版本 3....新建conda环境并激活进入 因为conda环境还挺大,所以我在空间大地方,新建文件夹R4.1_and_Rstudio 「新建环境:」 conda create -p /mnt/data/R4.1_and_Rstudio...其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用是conda环境R4.1,它会在conda环境中有一个library,普通用户没有写入权限,安装R包时会在自己路径下自动新建一个...2,外部是可以用conda环境程序,指定路径就行。

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惊艳 | RStuido server选择不同R版本(conda不同R版本)

头脑风暴 我有一个设想: 用root权限,新建一个环境R4.1,然后在里面安装R4.1 在R4.1安装那几个包 将RstudioR版本设置为新建环境R4.1 我顾虑: 不确定我用root新建环境...,能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境R4.1版本 3....新建conda环境并激活进入 因为conda环境还挺大,所以我在空间大地方,新建文件夹R4.1_and_Rstudio 「新建环境:」 conda create -p /mnt/data/R4.1_and_Rstudio...其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用是conda环境R4.1,它会在conda环境中有一个library,普通用户没有写入权限,安装R包时会在自己路径下自动新建一个...2,外部是可以用conda环境程序,指定路径就行。

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R如何计算效应无缝拼图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答VIP会员群两位观众老爷问题,「R中计算效应及如何无缝拼图」,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中用于拼图包有很多...,小编常用主要有「patchwork」,「cowplot」两款,当然「aplot」也属于拼图包范畴,但是要实现无缝隙拼图显然「cowplot」更胜一筹。...+p2+plot_layout(guides = 'collect') aplot拼图 p1 %>% insert_right(p2) cowplot拼图 ggdraw()+ draw_plot

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谈谈那些R处理结果中非常小p

战战兢兢我只能向老师汇报了,老师说DEseq2edgeR算法上比较相似,可能对于这些p为零基因判定比较松,给p为零。...但是第三种差异分析方式limma就不是,它用芯片分析方法去做,给p判定比较严格。于是如获至宝我,按照老师指导进行了p窜天高现象探索分析。...edgeR火山图 limma火山图 可以发现不同工具对p有着不同控制程度,在DESeq2\edgeR我们甚至可以发现p为0情况,那么p小到什么程度会变成0呢,跳出p,这么小数在R中计算有意义吗...这些因素包括具体计算方式、假设违背程度、审稿人和期刊偏好等。由于不同人对结果偏好和重视程度不同,所以无法提供一个确定用来报道截断点。 在具体操作,有几种常见方法可以处理非常小p。...p小于该领域内常用截断阈值,如基因组中常见5E-08、1E-05 ---- 小结 在这篇推文中,我们讨论了以下几个问题: 如何检查自己机器机器精度 Rp小到什么程度会变成0 多大数在R中计算有意义

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如何理解六西格玛P

P广泛用于统计,包括T检验、回归分析等。大家都知道,在假设检验P起到非常重要作用。为了更好理解P,先来看看什么是原(零)假设。 在假设检验,什么是原(零)假设?...图片 什么是P? 天行健表示:P是介于0和1之间一个数值,用来测量你数据和原假设有多大相符性;P表达是,你数据有多大可能性呈现是一个真实原假设?...它没有去测量对备择假设支持有多大。...如果P比较小(<0.05),那么你样品(参数)有足够证据告诉你,可以拒绝原假设,即新旧材料之间有差异; 如果P>0.05,那么我们很难下结论说新旧材料间是明显差异,只能说没有足够数据和证据证明差异性...; 如果P恰好等于0.05,那么我们很难有结论说有无明显差异,在这种情况下,需要收集更多数据来重新计算P;或者,冒着一定风险认为新旧是有差异

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机器学习统计学:R方代表什么?和P关系是什么?

该F检验和P出场了 我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了,后来查到了是必须要通过F才能够得到. F检验公式形象化理解就是: ?...要减去pfit原因是随着你方程系数项越多,你也需要更多样本数量才能够去拟合方程。比如你需要2个点才能确定一条直线,3个点来确定一个平面。...从上面的式子也看得出,这是一个分子大分母就小,分子小分母就大式子,我甚至觉得长得有点像odds.... 那么这个式子又怎么得到我们P呢?...P是检验样置信度一个指标,一般我们认为p<=0.05时(一般选择这个显著水平),模型信号不存在偶然性,模型结果可靠 ?...dof, expctd = chi2_contingency(obs, correction = False) p 0.59094761107842753 总结: R^2可以量化模型响应变量因变量间关系强弱

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SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

p=10809 本文用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus)两级分层线性模型过程和输出 下面介绍六个模型都是两级分层模型变体,也称为多级模型,这是混合模型特殊情况...请注意,像SAS和Mplus一样,SPSS报告方差分量标准误差,而HLM和R报告标准差。我们无法得出结论,哪个更适合报告,但是差异不会影响这些参数p。  ...这与混合模型交互项有关,即通过外向教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果  在固定效果表,有两个交互作用项,其中一个()远不重要,p> 0.5。 ...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。...总体而言,我们发现SAS,Stata(带有reml选项),HLM,RSPSS产生实际估计之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML,这导致其估算与其他估算有所不同

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SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

请注意,像SAS和Mplus一样,SPSS报告方差分量标准误差,而HLM和R报告标准差。我们无法得出结论,哪个更适合报告,但是差异不会影响这些参数p。  ...这与混合模型交互项有关,即通过外向教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果  在固定效果表,有两个交互作用项,其中一个()远不重要,p> 0.5。 ...这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型添加更复杂参数时,应谨慎使用。 以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。...总体而言,我们发现SAS,Stata(带有reml选项),HLM,RSPSS产生实际估计之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML,这导致其估算与其他估算有所不同

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R语言信用风险回归模型交互作用分析及可视化

p=21892 引言 多元统计分析 交互作用是指某因素作用随其他因素水平不同不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。...在一个回归模型,我们想写是 ? 当我们限制为线性模型时,我们写 ? 或者 ? 但是我们怀疑是否缺少某些因素……比如,我们错过所有可能交互影响。我们可以交互变量,并假设 ?...这里有几种可能交互作用(限制为成对)。进行回归时观察到: ?...如果我们更改变量“_含义_”(通过重新编码,通过排列真值和假),将获得下图 glm(Y~X1+X2+X3+X1:X2+X1:X3+X2:X3,data=dbinv,family=binomial)...(相同变量三种指标)和右边部分不再有可能发生交互作用

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SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据

p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus)两级分层线性模型过程和输出。...这与混合模型交互项有关,即通过外向教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果 在固定效果表,有两个交互作用项,其中一个()远不重要,p> 0.5。...以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。...总体而言,我们发现SAS,Stata(带有reml选项),HLM,RSPSS产生实际估计之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML,这导致其估算与其他估算有所不同

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使用SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus分层线性模型HLM

p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,RSPSS和Mplus)两级分层线性模型过程和输出。 ...这与混合模型交互项有关,即通过外向教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果  在固定效果表,有两个交互作用项,其中一个()远不重要,p> 0.5。 ...以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。...总体而言,我们发现SAS,Stata(带有reml选项),HLM,RSPSS产生实际估计之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML,这导致其估算与其他估算有所不同

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Javanewnull不同

今天在写一个android程序时,本来想初始化一个list集合,以避免第二次数据添加在第一次后面,就直接使用了对象=null,发现在给list集合添加数据后运行出现了这样错误。...翻译下来意思是 试图在空对象引用上调用接口方法布尔java. U.List.Advices(java. Lang.Object)” 也就是说这个list集合并没有初始化。...查询资料后发现 比如: List list=new ArrayList(); new相当于开辟了一块新内存放入了对象,并把它引用给了list.而 list=null 就相当于list...声明了一个空对象引用,并没有开辟新空间,所以我在上面添加数据时候就会出现空对象引用。...当然,这只是我个人理解。学习,还是得不断踩坑,哪怕这个坑很小。

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spss双因素方差分析结果解读_单因素方差分析例题

作业要求:高低不同汽油对汽车油耗作二因素方差分析 作业数据:三种品牌汽车X、Y、Z;四种标号(A、B、C、D) A B C D X 21.8 22.4 20.6 23.1 Y 31.3 34.2...30.6 33.7 Z 23.1 27.3 26.1 28.6 解: 第一步:数据整理导入 1.1 整理成下方表格样式,方便分析; 1.2 导入数据到SPSS 1.3在【变量试图】里面设置...如图: 1.5点击【标签】,还可以检验 第二步:方差分析 菜单: 【分析】→【一般线性模型】→【单变量】 SPSS里【单变量】指的是因变量Y有一个 点击【模型】 若想设置【交互作用】,...可进行如下操作,本题假设无交互作用; 点击【选项】,点选里面的【齐性检验】 得出结论: 由方差分析表可知 行因素P为0.000<0.05,拒绝原假设,说明不同汽车品牌对耗油量有显著差异...; 列因素P为0.039<0.05,拒绝原假设,说明不同汽油种类对耗油量有显著差异; 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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