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可视化绘制 | R-ggridges包峰峦图绘制

它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量。本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。...详细介绍如下： 1.数据结构这里使用base包中的diamonds数据集做例子。...2.4加入统计量设置选项quantile_lines = TRUE，可以使stat_density_ridges计算指示分位数的线的位置。...注意：quantiles=2意味着在两个分位数之间的边界上有一条线(即中位数)。我们还可以通过切点而不是数字来指定分位数。...最后，当calc_ecdf = TRUE时，我们还可以计算stat(ecdf)，它表示该分布的经验累积密度函数。我们将其概率直接映射到颜色上。

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票|附代码数据

与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...---- 点击标题查阅往期内容贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 01 02 03 04 在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高...），Y轴上的分散很大。...本文选自《R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票》。...情感分析疫情下的新闻文本数据在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据 R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列 R语言中的时间序列分析模型

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数据科学家图鉴：我们分析了LinkedIn 上一千位数据科学家的简历

但是单单一个例子的作用并不大，因此 365 Data Science 进行了一项研究，对LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介进行了汇总和分析。...我们的目标很简单，“常见的”数据科学家是什么样？方法数据样本来自LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介。由于数据有限，这里采用任意抽样的方法。同时根据数据按国家、公司进行相应分类。...平均下来，获得数据科学家头衔大致需要4.5年。使用的数据科学工具无外乎是R语言或者Python。使用这两种编程语言的人群雇佣比例基本相同(各为53%)，74%的人群至少使用其中的一种。...工作经验从应届毕业生到数据科学家大师，数据科学家成长之路十分有趣。其中一大部分人上一份工作就是数据科学家(36%)。...将这些信息与前两份工作的数据进行比较，我们可以得出：实习生、IT和顾问是成为数据科学家的其他三大途径。教育背景事实上，数据科学家的教育背景中，没有一个专业占绝对主导地位。

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老板让你复现一个图片，你会使用什么软件？

简介老板觉得课件的图形太过模糊和单调，于是想让我用可视化软件复现一下，做的更加高清、精美些。当我本科的时候，对于这种问题，我第一时间想起来的就是使用 PPT 绘制啦～。...绘制密度函数曲线并填充分位数面积；2. 添加各种线段和文字。...数据产生 set.seed(1) #确保不同机子产生的随机数相同 mu = c(2,5) std = c(1,1) num = 1000 r1 = rnorm(num,mu[1],std[1]) #正态分布...r2 = rnorm(num,mu[2],std[2]) #正态分布 data = data.frame('value' = c(r1,rep(NA,num),r2,rep(NA,5*num)),...；AI不会，没关系，R可以导出PPT格式的图形啦！小编有话说如果让你复现这样一副图。你会使用什么工具呢？或许还有其他更好的选择吗？欢迎留言分享你的观点。

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凡是Excel能实现的数据操作，理论上R语言也可以

两个月前的一个学徒作业：绘图本身很简单但是获取数据很难，完成率超级低，仅仅接到了不到十个邮件，而且有3个人做的是错的！！...dat 数据是这样的，可以看到同一个病人是有肿瘤组织和配对的正常组织的表达量的，而且呢，理论上是每一行一个样品的表达量信息： ?...但是jimmy老师点醒了我：凡是Excel能实现的数据操作，理论上R语言也可以，其实就是按照两列元素进行排序）本来就只是一个简单的排序问题，随便搜搜就会有很好的答案，例如这样 df = dat df...排列的整整齐齐： ? 并且后续的分析只需要在正常组和原位肿瘤组织中，不需要转移的肿瘤的这两个数据，应该删掉就行： ?...删除了多余的转移肿瘤的数据之后其实就完美了（都是那多出来的四个数据的问题，不然，第一次按照一列排序就可以很好）之后就可以分别取出肿瘤样本和正常样本对应的 TP53 的表达量： d=cbind(d[seq

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数据科学18 | 统计推断-渐近性

内的概率约为95%， ±2?/√?为均值?的95%的置信区间，标准正态分布第97.5百分位数约为1.96，接近于2。标准正态分布的第95百分位数约为1.645， ±1.6452?/√?为均值?...例：UsingR包的father.son数据集 library(UsingR) data(father.son) x <- father.son$sheight (mean(x) + c(-1, 1)...* qnorm(0.975) * sd(x)/sqrt(length(x)))/12 [1] 5.710 5.738 儿子身高均值的95%置信区间为5.710到5.738。...0.975) * sqrt(phats * (1 - phats)/n) #计算置信区间的下限 ul <- phats + qnorm(0.975) * sqrt(phats * (1 - phats...phats)/n) ul <- phats + qnorm(0.975) * sqrt(phats * (1 - phats)/n) mean(llp) }) ?

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。在此处直接跳到Colab笔记本。...训练模型将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...使用Faster R-CNN的模型配置文件在训练时包括两种类型的数据增强：随机裁剪以及随机水平和垂直翻转。模型配置文件的默认批处理大小为12，学习率为0.0004。根据训练结果进行调整。

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R语言系列第二期（番外篇）：R先生教你统计概率与分布

如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能在这个部分，我们会给大家介绍一下概率与分布的统计知识以及R中包含的关于随机抽样和处理理论分布的函数，这个部分的内容同时也是下一个系列描述性统计和图表的基础...这个整体数据的分布就是二项分布（图示见下文）。而如果实验结果为多种不连续的可能，我们可以认为整体数据的分布为离散分布。有些数据来自于对实质连续尺度的测量，比如温度、浓度等。...随机数在R的所有的分布，关于上面列出的4项都对应一个相应的函数。比如对于正态分布，它们分别为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm（分别对应密度、概率、分位数和随机数）。...Part3.分位数分位数函数是累积分布函数的反函数。P–分位数是具有这样性质的一个值：得到小于等于它的概率为P。 #Tips：统计分布表几乎都是根据分位数函数结果给出的。...另外，正态分布是对称的，所以N0.025 = – N0.975. > qnorm(0.025) [1] -1.959964 > qnorm(0.975) [1] 1.959964 Part.4 随机数字

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假设检验和P值那些事

对于t分布求0.025和0.975的分位数分别为-2.093024和2.093024（即t的上下界，左右两边各是0.025，合起来就是0.05的拒绝域），我们可以反推出\bar{X}的上下界为0.3111171.../ \sqrt{20}} = 0.4380858 然后我们通过查表可以得到0.4380858对应的上侧分位数为 0.3331321（和-0.4380858对应的下侧分位数相同），因为我们的实验中是双边情况...}^{x_\alpha} f(x) dx = \alpha 则x_\alpha称为X分布的\alpha分位数，或称为\alpha下侧分位数。...通俗地理解分位数就是对应某个概率面积的横坐标，如果是左侧面积（概率）叫下侧分位数，如果是右侧面积（概率）叫上侧分位数。...R中的实践好的，下面我们来看如何在R中重复上面的实验：产生一个随机的模拟序列（二项分布，生成0和1） flips <- rbinom(20, 1, 0.4) 结果如下：1 0 1 0 1 1 1 0

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简单量化短期的商品情绪

有时候，市场的情绪会演绎到比较夸张的位置，其实很简单的指标就可以量化，比如过去20个交易日的累计涨跌幅，同时计算过去滚动涨跌幅的分位数就大致可以判断市场情绪。...as plt %matplotlib inline # 启动Wind开放接口 w.start() def s_plot(code, start_date): # 获取沪深300指数上市以来的行情数据..._bot'] = analysis_df['daily_return'].quantile(0.975) analysis_df['close'] = tpd_df['close'] #...%s' % code) plt.figure() analysis_df[['daily_return', '0.025_bot', '0.05_bot', '0.95_bot', '0.975...我们可以看到，黄金的近20个交易日涨幅来到了0.95以上的分位数，很显然，这个时候如果追高就要考虑是不是短期会有回调的压力了。

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绘制混合密度函数图以及添加分位数线

简介最近有个需求，统计课中需要绘制以下图形：这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。...加载包 library(ggplot2) library(ggridges) 产生数据集假设数据来源于一个混合分布。...rnorm(item - inds, 8, 1)) data <- data.frame("value" = x, "class" = rep(1, length(x))) 绘制密度函数图并添加分位数线...stat_density_ridges( geom = "density_ridges_gradient", calc_ecdf = TRUE, quantiles = c(0.025, 0.975...小编对该包的介绍做过几期，可见：cowplot包：用R添加水印。其他合并的方式还有：R可视乎｜合并多幅图形；R可视乎|分面一页多图。

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Seurat4.0系列教程1：标准流程

pbmc <- NormalizeData(pbmc) 高变异基因的选择接下来，我们计算数据集中显示高变异的特征子集（即，它们在某些细胞中表达强烈，在另一些单元格中表达得很低）。...scale.data all.genes <- rownames(pbmc) pbmc <- ScaleData(pbmc, features = all.genes) ---- PCA分析接下来，我们将在缩放数据上执行...默认情况下，只有先前确定的可变功能用作输入，但如果您希望选择不同的子集，则可以使用参数进行定义。...我们随机排列数据的子集（默认情况下为 1%）并重新运行 PCA，构建功能分数的"空分布"，并重复此过程。我们确定"重要"PC。...对于较大的数据集，最佳分辨率通常会增加。

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数据科学19 | 统计推断-t分布置信区间

两个分布对称，零点从第50百分位数开始。标准正态分布的97.5百分位数约为1.96（蓝色参考线）；自由度为2时，t分布的第97.5分位数大于4（黑色曲线）。自由度越大，t分位数越接近于正态分位数。...t分位数（黑色曲线）总是在正态分位数（蓝色参考线）之上，意味着t分布的置信区间总是比正态分布的宽。...偏态分布的数据不满足t分布置信区间的假设，置信区间的中心落在均值处没有意义，可以考虑使用对数处理数据，或使用其他统计量如中位数。...实际上，方差不齐的独立样本的相关标准化统计量不服从t分布，当其自由度用这种方式计算下才近似t分布。例：比较8名口服避孕药及21名空白对照患者的血压。...计算均值之差的置信区间： 132.86 - 127.44 + c(-1, 1) * 2.13 * (15.34^2/8 + 18.23^2/21)^.5 [1] -8.906 19.746 R中可以使用

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Netflix：通过可视化和统计学改进用户QoE

下面是一个模拟示例（与实际值无关，并且y值被抑制）可能由流式实验产生的数据，旨在减少某些成员子集的播放延迟：在此示例中，单元1对应于当前的生产经验，而其他单元对应于三个建议的参数配置。...相比之下，与单元1相比，单元2和3分别具有统计上显着的减少和大多数分位数的增加。上分位数的幅度差异最大。这种不确定性量化方法的一个优点是我们可以快速评估每种测试处理对生产经验的重要性。...三角形分位数函数上的置信包络最初是逐点计算的：对于τ的每个值，我们取自举样本的0.025和0.975百分位数。这样的间隔在名义上具有覆盖每个 τ 值的真实变化的概率为95％。...注意，当N增加时，附近τ值的相关性r（i，j）同样会增加，结果是Neq的值对于足够大的N值饱和，并且同时不确定性包络不会继续变宽。N增加。快速引导大数据。...Netflix的流媒体实验可能涉及数千万个数据点，我们的目标是即时执行统计分析，因此报告可以是交互式的。因此，我们要求上述自举程序非常快，即使在大型数据集上也是如此。

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贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型

数据本实验室将使用的数据是在全国935名受访者中随机抽取的。周收入这是观察研究还是实验？观察研究探索数据与任何新数据集一样，标准的探索性数据分析是一个好的开始。...在这种情况下，p=1，因为智商是我们模型中唯一的对数工资预测因子。因此，α和β的后验概率都遵循933自由度的t分布，因为df非常大，这些分布实际上是近似正态的。...换句话说，我们的数据必须是随机缺失的。例如，如果所有第一个出生的孩子没有报告他们的出生顺序，数据就不会随机丢失。...Bayesian和frequentist方法都存在于处理缺失数据的数据集上，但是它们超出了本文的范围。从这个模型来看，谁赚得更多：已婚的黑人还是单身的非黑人？...新观测的95%中心置信区间为在这种情况下，L是0.025分位数，U是0.975分位数。我们可以使用分位数函数来获得这些值，从而找到tracy5的0.025和0.975的样本分位数。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（上）

4.1 R绘图概述以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令，可分成三类: 高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区...低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的点、线和标签。交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。...使用R语言作图，主要按照以下步骤进行: ①取原始数据，准备好绘图需要的变量。 ②如有需要，对绘图区域进行设置、分割。 ③绘制图形，例如创建坐标轴井绘制点图、曲线或其他类型的图。 ④标注图形。...4 .3.2多元数据绘图 ?...R中另一个比较有意思的交互函数是identify()它用于在散点图中找出点。

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贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

因此，α和β的后验概率都遵循933自由度的t分布，因为df非常大，这些分布实际上是近似正态的。在参考先验p（α，β，σ2）∞1/σ2下，给出β的95%后验置信区间，即IQ系数。...Bayesian和frequentist方法都存在于处理缺失数据的数据集上，但是它们超出了本文的范围。从这个模型来看，谁赚得更多：已婚的黑人还是单身的非黑人？...新观测的95%中心置信区间为在这种情况下，L是0.025分位数，U是0.975分位数。我们可以使用分位数函数来获得这些值，从而找到tracy5的0.025和0.975的样本分位数。...抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据 R语言中的block...Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

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Renyi index

Renyi熵以Alfréd Rényi的名字命名。公式为： ? ? α=0时为Hartley or max-entropy,为物种数量的对数。 ? ?...Renyi index在R中的实现 renyi函数计算参数α取不同值时的Renyi diversity或者相应的Hill number。...#permutations:置换次数 #raw:FALSE返回整体置换之后的结果；TRUE返回每次置换的结果 #collector：根据行累积得到的diversity #subset:保留的行子集 >mod...<- renyiaccum(BCI[i,]) >plot(mod, as.table=TRUE, col = c(1, 2, 2)) #三条线分别为平均值，0.025分位和 0.975分位的值。...Reference：https://en.wikipedia.org/wiki/Rényi_entropyhttps://rdrr.io/rforge/vegan/src/R/renyi.R

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（上）

5.1R内置的分布分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。...在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目，后面接分布的英文名称或缩写。 ? 5.2集中趋势的分析 5.2.1集中趋势的测度描述统计分布集中趋势的指标主要是平均数、中位数、众数，也称为“平均指标”。...5.2.2 R语言实现函数summary（）可以计算出一组数据的五数和均值。...(cars$speed) >q[4]-q[2] [1]7 R中的方差函数和标准差函数分别是var()和sd()R还有一个比较特殊的函数，即离差mad()，它用于计算中位数绝对偏差，具有渐近正态的一致性。...QQ图是正态分位数-分位数图，横轴是理论值，纵轴是样本值，若样本数据近似服从正态分布，那么QQ图上的散点应均匀地分布在直线y=xσ+μ附近，这条直线的斜率是正态分布的标准差J，截距是均值刀。

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R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析|附代码数据

鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型数据集：纽约州北部的白血病为了说明如何与空间模型拟合，将使用纽约白血病数据集。该数据集记录了普查区纽约州北部的许多白血病病例。...----点击标题查阅往期相关内容R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据左右滑动查看更多01020304混合效应模型泊松回归我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的...----本文摘选《 R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析》，点击“阅读原文”获取全文完整代码数据资料。...mixed model分析藻类数据实例R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化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R语言用lme4多层次（混合效应...）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型

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