这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
问题之书 一、序 二、三、如何认识、组织和提出自己的问题 四、Rtudio中基础R问题汇总 已经太久没有遇到很基础性的问题，因此很多刚开始学代码时候的问题已经忘了。...因此写这部分并没有那么容易，要拼命回忆可能的常见问题。 对于代码问题，你一定要相信的是： 一定是自己的问题！代码一定没问题！ 一定是自己的问题！代码一定没问题！ 一定是自己的问题！代码一定没问题！...4.2 找到出现问题的地方 经常有人问我问题的时候，截一张报错的图片给我，一片红，根本不知道从哪开始报错的。 这样是没有用的，别人根本不会知道是哪里报了错，也没办法帮你解决！...如果数据是Excel弄好，有时候可能会多出来几行或者几列空的东西。这个在Excel里面是看不出来的。 R中读入文件的时候，read.table()或read.csv()最常用。...路径中有中文 虽然Rstudio可以识别中文，大部分时候没有问题，但是还是在一些情况下可能报错，比如开发R包的时候。如果确认是字符的问题，可以试试全英文路径。
我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化，这是金融时间序列中的常见模型。据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值，从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。...我现在正在计划检测 GARCH 模型中的结构性变化，但是仅涉及使用线性回归的示例（一个更易处理的问题）。但我希望听到别人对我在这里写的内容的意见。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题，有必要找到一种 bootstrap 方法，人为扩充现实问题中有限的样本量；或者借鉴机器学习的思路，对参数施加正则化约束。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
利用倾向性评分就可以控制这些混杂，但是控制混杂因素的方法非常多，不要拘泥于此。对于类似上面这种情况，你还可以用协方差分析、多因素分析（统计学中的3大回归！...，用的是tableone这个包，之前也做过介绍，做基线资料表的R包还有非常多，比如： 使用R语言快速绘制三线表 使用compareGroups包1行代码生成基线资料表 tableone？...使用随机森林计算PS 默认没提供随机森林的算法，我们可以通过其他R包计算，反正PS就是P值，只要拿到P值就可以了！...这个默认的函数在计算SMD的时候会把分类变量按照连续性变量进行计算，所以计算结果是有一些问题的。...其他问题 这篇推文关于倾向性评分匹配说的还算详细，尤其是matchIt包的使用，但大部分都是基于开头说的那篇文献。 除此之外，关于倾向性评分，还有一些很重要的问题并没有涉及到。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...ANOVA对治疗方式的F检验非常显著，说明五种疗法的效果不同。 多重比较 虽然ANOVA对各种疗法的F检验表明五种药物的治疗效果不同，但是没有告诉你哪种疗法与其他疗法不同。多重比较可以解决这个问题。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
简介 平常在各种R语言群里，总会遇到关于安装R包的问题，例如：搭载在github上的R包，由于网速（外网）原因而无法下载该怎么办？...这里小编分享下平常逼不得已才使用的“下三滥”方法——直接下载包，通过本地安装。 网上好多解决方案都是基于R gui的，但现实中使用Rstudio这个IDE会更多些。...关键词：R包名称+R，或者可以再加上CRAN。 ? 搜索技巧：R包名称+R 找到Downloads板块，下载对应的压缩包 这里以mac为例 ?...mac为例 打开Rstudio，点击右下角的Pakages，Install from选择为P package Archive ? 打开Rstudio 载入刚才下好的压缩包 ?...这个方法对一些有很多依赖包的包可能会很头疼，就怕安装完成，他还说你有其他包没安装，那你只能“将错就错”了！
虽然闰秒的考验已经结束了，不少IT人都为这一秒付出了很大的代价。...讨论比较多的说法是： 这个问题将影响部分开启ntp服务的Linux操作系统——会导致Linux内核Crash！Linux kernel是在2.6.18-164.e15之后的版本中解决了这个问题。...以redhat为例，在不同的版本中，其实还是有一些不同。...20Leap%20Second%20REDER%20%2030JUN2012.pdf 从数据库层面，在Oracle RAC 11.1.0.7版本基于AIX和Solaris时，如果使用了集群，在闰秒问题发生时...(文档 ID 730795.1) 从这一点来看，很多问题和我们都是紧密相关的，处理问题也需要与时俱进，能够前瞻的预见问题和分析排查，就能在出现的问题的时候更加从容一些。
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...3)网络 网络带宽 网络是很重要的一个因素，数据迁移的时候肯定会从别的服务器中传输大量的文件,dump等，如果网络太慢，无形中就是潜在的问题。...的影响 有些外部系统可能为了数据同步，可能会在系统中创建一些物化视图日志，可以和他们做一个确认，删除物化视图日志，减少数据插入的时候物化视图日志的影响， 还有一个问题就是物化视图日志会使rename table...14）constraint级的数据不一致 这种问题存在而且很隐蔽，比如如下的错误。就是not null constraint在源schema中不存在，在导入目标库的时候出问题了。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
但我们首先面临一个问题，究竟是因为药物A的影响，所以生活质量和生存时间均提高了，还是由于患者本身所产生的差异。 此时可以通过寻找另一列病人样本，服用的则是安慰剂对照。...但是在观察性研究中（如队列研究），研究对象是非随机分配的，这就会使混杂因素在两组中分配不均匀，导致处理因素和结局的关系受到混杂因素的干扰。...之前我们平台推出了基于SPSS计算PSM，那我们今天采用R语言计算PSM，测试数据在后台回复"PSM"提供。 今天PSM推荐的包为MatchIt，一听名字就是做匹配用的。...下面进入正题，今天我们看看如何用MatchIt，进行PSM分析： 1. 安装并加载包，关于包的安装，已经讲过多次，直接上代码： ? 2.数据读取： ?...Ok，今天的推文就到这，我们分享了如何在基于R语言的PSM的计算，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家多多交流。 —END—
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
解决R语言排序问题的方法： order from base arrange from dplyr setorder and setorderv from data.table arrange from...## dplyr sort(dd, f = ~ -z + b) ## taRifx dd[with(dd, order(-z, b)), ] ## base R
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site <- "http://random.org/integers/" # 这是一个生成随机数的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
刚给朋友实验读取excel文件出错了，我的电脑却没有问题。...报的错误是： Error in findPerl(verbose = verbose) : perl executable not found....谷歌了下，在这个网页中找到了方案http://stackoverflow.com/questions/10940224/gdata-package-perl-issue，说perl的解释器问题。...在电脑中安装perl后还是有问题，说不存在某个文件。由于耗时太久，我也不好意思霸占着继续我的技术癌。 这里给出我找到的解决方案，供为参考。
一年前我写了一篇文章，关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为（重点是 β ），以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。...with R Examples中），所以我非常感谢这个建议。...我将探讨包支持的不同优化程序。我不会像我在第一篇文章中那样画图，这些图只是为了表明存在的问题及其严重性。相反，我将考察由不同优化程序生成的估计器的特性。...注意估计的参数和标准差？即使对于 1000 的样本大小，估计也与“正确”数字相去甚远，并且基于估计标准差的合理置信区间不包含正确的值。看起来我在上一篇文章中记录的问题并没有消失。...正如 Vivek Rao 在 R-SIG-Finance 邮件列表中所说，“最佳”估计是最大化似然函数（或等效地，对数似然函数）的估计，在上一篇文章中我忽略了检查对数似然函数值。
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