p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...这次，除了绘制新样本和计算预测值之外，我们还将在每次绘制中添加噪声，我们获得可能的值。...] 5297.8 2013.6 76.9 33.7 14.5 39.3> sum(base$py[is.na(base$y)])[1] 2481.857 我们获得与通过Chain Ladder方法获得的结果略有不同
p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2) lines(0:30,U[,3],col=...这次，除了绘制新样本和计算预测值之外，我们还将在每次绘制中添加噪声，我们获得可能的值。...5297.8 2013.6 76.9 33.7 14.5 39.3 > sum(base$py[is.na(base$y)]) [1] 2481.857 我们获得与通过Chain Ladder方法获得的结果略有不同
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...OR 值大于 1 表示基因变异和疾病间存在正相关，即该变异可能增加患病的概率；OR 值小于 1 则表示基因变异和疾病之间存在负相关，即该变异可能减少患病的概率。...一般情况下，OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。 在二分类 GWAS 分析中，通过计算每个基因变异的OR值，可以评估其与疾病之间的关联程度，从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下： R语言的解决方案： m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...(mod) 结果： 手动计算OR值： 一步到位的OR值和置信区间：
在学习JavaScript的过程中，原型是如何也绕不过去的一个知识点。...虽然在现在ES6已经非常普及的现在，许多js的程序员都已经不再用原型的知识点来编写代码了，但是充分的理解原型也是很有必要的，尤其是在阅读他人优秀的js代码时，理解原型能帮助我们更好的理解早期代码。...这三个访问器就是prototype、getPrototypeOf和__proto__，从名字上可见这三个访问器都是对prototype这个单词做了一些变化，生成这样的属性方法名。...User类的构造函数，接收两个参数，一个是用户名name，一个是密码的hash值，并且类中有两个方法toString以及checkPassword用来输出用户信息和检查密码。...如果这个时候我们打印这三个原型方法的日志会得到一样的结果 var u = new User('Lix', '123456'); console.log(Object.getPrototypeOf(u)
容器化的主要优势之一是它允许开发人员将他们的程序与在任何 Linux 发行版上运行所需的所有依赖项捆绑在一起。这消除了手动安装每个要求的需要。 多个容器，每个都基于相同或不同的图像，可以同时运行。...这将启动一个与由图像启动的容器的 shell 会话。如果未指定标签名称，Docker 将使用最新版本的映像。之后，图像应该出现在结果中。...] 现在可以通过添加 -t 标志为新图片标上名称： docker build -t simpli image 构建 Docker 镜像后，您可以通过运行以下命令来验证它： docker images 结果应该显示...它们不同于主机和主机上运行的任何其他实例。尽管它们有所不同，但虚拟机和容器是相当等价的。 执行 Docker 映像时，它会创建一个隔离的安全存储库。Docker 容器可以启动、停止、操作和删除。...结论 使用容器和图像，用户可以指定应用程序依赖项和配置，以及机器运行该程序所需的一切。然而，容器和图片的生命周期并不相同。
win和linux的php异或运算结果不同 作者：matrix 被围观: 3,383 次 发布时间：2015-06-17 分类：兼容并蓄 零零星星 | 3 条评论 » 这是一个创建于 2633...一个获取key的函数（模拟js的php代码）在本地测试成功，而在服务器上失败。 逐行die()之后发现问题在于b ^=4294967295;之前获取的b都没问题，可到了这里就结果完全不一样。 真是狗日的xor仙人板板。为什么换成xor结果和^又不同。 难道xor不是异或。。。 Q1：幸好我不是第一个发现。...php开启了GMP：gmp_xor()进行xor运算 Q2：无解 将^ 换成xor运算win和linux的结果都一样。...但是为毛线它又和^的结果不同。。。 应该也是整数溢出吧。。。
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！ 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言，尤其适合于统计可视化。...它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...集成统计方法：Seaborn提供了方便的函数来集成统计方法，如拟合回归线、绘制置信区间和展示数据的分布。 总的来说，各有各的优点，没有最好的，只有最适合的！...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
Sass和SCSS之间的不同之处 这是2014年4月28日发布的文章的更新版本 我已经在(http://www.sitepoint.com/author/hgiraudel/) 里写了很多关于Sass，...同时，Sass（预处理器）允许两种不同的语法: Sass, also known as the indented syntax SCSS, a CSS-like syntax Sass的历史 最初，Sass...是由Ruby开发人员设计和编写的另一个名为[Haml]（http://haml.info/）的预处理程序的一部分。...因此，Sass样式表使用的是不带括号、不含分号和严格缩进的Ruby类语法，像这样： // Variable !...即使你是一个Sass（预处理器）的用户，你可以看到这与我们通常的习惯是非常不同的。可变符号是“！”而不是“$”,分配符号是“=”而不是“：”。很奇怪。
渐进增强和优雅降级之间的不同 1、渐进增强 .transition{ -webkit-transition: all .5s; -moz-transition: all .5s;...渐进增强（progressive enhancement）：针对低版本浏览器进行构建页面，保证最基本的功能，然后再针对高级浏览器进行效果、交互等改进和追加功能达到更好的用户体验。...（从被所有浏览器支持的基本功能开始，逐步地添加那些只有新式浏览器才支持的功能，向页面添加无害于基础浏览器的额外样式和功能。当浏览器支持时，它们会自动地呈现出来并发挥作用。） ...由于IE独特的盒模型布局问题，针对不同版本的IE的hack实践过优雅降级了，为那些无法支持功能的浏览器增加候选方案，使之在旧式浏览器上以某种形式降级体验却不至于完全失效。） ...区别：优雅降级是从复杂的现状开始，并试图减少用户体验的供给，而渐进增强则是从一个非常基础的、能够起作用的版本开始，并不断扩充，以适应未来环境的需要。
p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。 ...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...R结果 SPSS结果 Mplus结果 这次，我们在WITHIN语句中包括了两个潜在的斜率变量，以将Extrav和Sex指定为随机因子。...与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。...总体而言，我们发现SAS，Stata（带有reml选项），HLM，R和SPSS产生的实际估计值之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML，这导致其估算值与其他估算值有所不同。
因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...， 一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit),+ 30,exp(P2$fit...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析...（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6....使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
articles/s41467-022-31113-w 本地pdf s41467-022-31113-w.pdf 数据代码链接 https://github.com/PlantNutrition/Liyu 今天的推文我们重复一下论文中的...Figure2c image.png 首先是输入数据的格式 image.png 第一列是所有的基因名，读取数据后要将其转换成行名 后面每一列是数据分组，如果这个基因存在于这一组，就标识为1，如果不存在就标识为...query.name = "ABC")) upset(dat01, queries = queries) image.png 接下来是论文中提供的数据和代码...= TRUE, row.names = 1, sep = '\t') head(otu_RA) otu_RA[otu_RA > 0] <- 1 head(otu_RA) 他这里把otu表格里有数值的就变成...main.bar.color = "#2a83a2", sets.bar.color = "#3b7960", queries = queries) image.png 示例数据和代码可以到论文中去下载
， 一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit), + 30,exp(P2$fit...通过两种不同的方法获得的数量在这里非常接近 > exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit) 1 138.8495 > P1$fit-1.96*P1$se.fit 1 137.8996 > exp...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- ---- 本文选自《R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间...）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS...软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型
我们在做表达谱数据分析的时候，经常需要检测基因两两之间表达的相关性。特别是在构建ceRNA网络的时候，我们需要去检查构成一对ceRNA的mRNA和lncRNA之间的表达是否呈正相关。...前面给大家分享过R计算多个向量两两之间相关性，今天小编就给大家分享一个实际的应用案例，用R去批量的检测大量mRNA跟lncRNA之间表达的相关性，并绘制散点图。...RNA的名字 rownames(rnaExpr) <- genes #设置表达谱的列名为样本的名字 colnames(rnaExpr) <- samples #构建所有mRNA和lncRNA的组合 combination...as.numeric(rnaExpr[pc,])) score=c(pval=result$p.value,result$estimate) return(score) }) #将lncRNA，mRNA的名字和相关性检验的结果合并起来...参考资料： R计算多个向量两两之间相关性
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...RFE 和 Boruta 都使用提供特征重要性排名的监督学习算法。这个模型是这两种技术的核心，因为它判断每个特征的好坏。这里可能会出现问题。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...RFE 和 Boruta 都使用提供特征重要性排名的监督学习算法。这个模型是这两种技术的核心，因为它判断每个特征的好坏。这里可能会出现问题。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。
索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...Wrong # 注意是双方括号 df[[needed_column]] ## [1] 1 2 3 4 5 ggplot2绘图中指定所需的列信息 ggplot绘图时，可以直接提供列名字（如下面的A和B...分别指定为x轴和y轴）指定绘图属性，但如果列名字是一个R对象呢？...sym把一个R字符串对象转换为一个symbol。 (bang-bang操作符)!!则把symbol再转回R字符串对象，等同于直接写这个对象。...兜兜转转，2步转换把想传的值传进去了。 # 注意sym和!!
在R中进行自助法是利用boot扩展包，其流程如下： 编写一个求取统计量的自定义函数 将上面的函数放入boot（）函数中进行运算，得到自助法的结果 用boot.ci()函数求取置信区间 让我们用mtcars...其中我们感兴趣的是判定系数R-square，希望用自助法求它的95%置信区间。...------------------ 载入boot扩展包，将随机种子设为1234，以方便得到相同的结果，再利用boot函数得到结果results，其中R表示重复抽样得到1000个样本 -------...results这个数据结构中包括了原始样本的统计量(results$t0)和再抽样样本的统计量(results$t0)，上图左侧的直方图表示了再抽样样本的统计量的经验分布，其中的虚线表示了原始样本的统计量...下面我们用boot.ci函数从结果中提取置信区间。
今天开发的同事问我一个问题，说有一个sql语句，在weblogic的日志中执行没有结果，但是手动拷贝数据到客户端执行，却能够查到。...这种奇怪的问题一下子就能引起我的好奇心，从我知道的原因来看啊，可能是存在不可见字符造成的。 对于不可见字符的问题，有必要先说明一下，可以简单举个例子。...SQL> select *from test where objname='I_USER1'; no rows selected --但是查询的时候却没有任何结果 如果我们在查询中明确的加入那个不可见字符...但是一模一样的语句在两边执行结果却不相同。 肯定是某个地方出了问题，我静下来，仔细的分析日志中的sql语句，按照目前的情况来说，只可能在某处修改了数据导致的，从这个查询语句往前排查，最终发现了线索。...通过数据来说明，就如同下面的情况，我们通过distribute_no修改了status值，再通过status,entity_id来匹配对应的数据行得到的结果就为空，在得到的结果为空后，校验失败，于是事务就回退了
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