今天给大家介绍一个来预测DNA结构的R包DNAshapeR，其从基因组测序数据中以超高速、高通量的方式预测DNA形状特征。该软件包以核苷酸序列或基因组间隔作为输入，并生成各种图形表示，以供进一步分析。...DNA预测使用滑动五聚体窗口，其中512个不同五聚体中的每一个都有独特的结构特征，从而在每个核苷酸位置（周向）定义了小沟宽（MGW），滚动，螺旋桨扭曲（ProT）和螺旋扭曲（HelT）的向量（周 等人，...序列的结构预测 library(DNAshapeR) fn <- system.file("extdata","CGRsample.fa", package = "DNAshapeR") pred <-...利用公共的平台去检索对应的基因序列做结构预测,当然，我们参考的这个平台的包需要连接外网。...预测CpG甲基化背景下的DNA形态特征，可以制备一个FASTA序列文件，其中符号Mg: M表示前导链上甲基化CpG的胞嘧啶，符号g表示后随链上甲基化CpG的胞嘧啶。
1.2数据说明 这里我使用的是R语言里面数据集diamonds,如果看这本《ggplot2:数据分析与图形艺术》应该对这个数据都不会太陌生。该数据集收集了约54000颗钻石的价格和质量的信息。...1.3数据加载到R中 由于数据集是R语言自带的，所以我们只要输入下面的命令行查看数据前六行。 head(diamond) ?...1.7获取预测模型 因为我们主要是的研究目的是预测，预测测试数的钻石价格；不过从数据结构和数据分布上来看，我们可以使用回归模型和随机森林两类预测模型模型；在回归类的模型中我们可以考虑使用多元线性回归和回归决策树两种模型...，到时候我们在建立一个评估模型的函数看哪个模型的预测误差小 1.7.1多元线性回归 这里我们使用Lm函数对数据进行拟合，预测变量是价格，因此我们先初步对多元线性回归模型的一个探索先 lm_model <...，R会生成一组辅助变量，对每一个有K个水平的因子变量，R会生成K-1个辅助变量，辅助比那辆的值为0或者1，当辅助变量的值为1，表示该因子出现，同时表明其他所有辅助变量值为0，以上结果汇总；所以从上图结果我们可以看得出来
建立非线性模型 首先对y画出关于时间t的散点图，对应的R语言程序为： X=read.csv("D:\\shanghaifangjia.csv") attach(X) plot(t,y) 得到图一： ?...R语言程序为： y1=log(ym) a1=log(a) reg=lm(y1~t) summary(reg) 得到结果如下： ? ?...R语言程序为： a1= -3.281e+02 a=exp(a1) b= 1.681e-01 yy=a*exp(b*t) plot(t,ym) lines(t,yy) 得到如图： ?...回归方程的检验 ? 模型的建立 ? ? 模型的求解 ? 得到散点图如下： ?...首先对七个变量建立多元回归方程的R语言程序为： reg1=lm(ym~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) summary(reg1) 得到如下结果： ?
以下用R代码讲解一下极限学习机 ###训练过程如下： 训练过程4步即可。...} } } } } } } } ########4.进行预测的值计算...，即Y（预测）=AX TY = t(t(HTest) %*% outweight) predictions <- t(TY) } predictions } 通过R讲述了极限学习机的内部构造...，以下是R自带的示例：通过极限学习机预测 library(elmNN) set.seed(1234) Var1 <- runif(50, 0, 100) sqrt.data <- data.frame
预测算法种类很多，不论是为实际问题选择更好的分类器，还是模型优化中判断模型效果，都需要比较不同算法之间的优劣。本文我们将借助样本数据，演示从数据处理－训练－预测－模型比较全流程的操作实例。...构建好随即森林分类器后，继续将逻辑回归及svm分类器构建完毕，然后将三个分类器分别对测试集进行预测。 step3 通过roc曲线比较三个分类器效果。在本例中，随即森林效果最好，逻辑回归效果最差。
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...参考链接是 https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph 首先是模拟一份数据集...题外话：有读者在公众号留言说R语言做出来的图有锯齿，应该是在Rstudio那个图形显示界面就是这个，如果导出图片后就会变得清楚了，这里为什么在Rstudio的图形显示界面会不清楚 我也不知道 如果要显示...~ x, df); eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y
详情点击：R语言系列五：②R语言与逻辑回归建立 但是模型建立起来之后，是用来做什么的？...(pre.obs$prob),] # 我们把所有预测和实际值对子按照预测概率的大小由小到大排序 > n<-nrow(pre.obs) # 计算总行数，就是总的观测数 > tpr<-fpr<-rep(0,...另外，R里也有专门的ROC绘制包，比如ROCR包（不做详细解释，直接套用就可以了，这个包会直接给出来AUC值，即曲线下面积的大小。...关于逻辑回归的建立，预测和诊断我们都已经介绍完了，下面就是关于生存分析的部分了。敬请期待。 参考资料： 1.《R语言统计入门（第二版）》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2....《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著 3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky
对于付费用户预测，主要是思考收入由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出付费预测。这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。 流失预测。...问题描述 我们尝试并预测用户是否可以根据数据中可用的人口信息变量使用逻辑回归预测月度付费是否超过 50K。...构建Logit模型和预测 确定模型的最优预测概率截止值默认的截止预测概率分数为0.5或训练数据中1和0的比值。但有时，调整概率截止值可以提高开发和验证样本的准确性。...其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。...基于此用户规模预测模型，结合用户的人口信息，即可粗略预估产品在一般情况下的收入情况, 从而判断就得到了付费用户预测模型，如果把收入分类转换成流失用户和有效用户，就得到了流失用户预测模型。
本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：...数据共包含21个变量，最后一个变量label是需要我们进行预测的变量，即性别是男或者女 前面20个变量都是我们的预测因子，每一个都是用来描述声音的量化属性。...但是我们更关注的是，预测因子之间是不是存在高度的相关性，因为预测因子间的香瓜性对于一些模型，是有不利的影响的。...因此，我们将我们的数据集的70%的数据用来训练模型，剩余的30%用来检验模型预测的结果。...因为原生的R只支持单进程，通过我们的设置，可以将四个核都使用起来，可以大为减少我们的计算时间。 我们最后的一个步骤就是要将三个模型进行比较，确定我们最优的一个模型： ?
本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周收益率为例建立模型。 首先我们可以绘制这三个时间序列。 在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。...---- 斯皮尔曼相关性 肯德尔相关性 对相关性建模，考虑DCC模型 对数据进行预测 > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200） 我们已经完全掌握了多元...GARCH模型的使用，接下来就可以放手去用R处理时间序列了！
(date = floor_date(as_date(date), "month")) %>% # 将日期转换为年月格式 mutate(date = yearmonth(date)) 构建预测数据...❝用bsts函数对avg_price进行拟合和预测。...bsts包是用于Bayesian structural time series模型的R包，它可以用于时间序列数据的分析和预测。...# 创建预测数据框 df_forecast % # 添加预测值 add_draws(predict...8,color = "black"), axis.title.y = element_text(size = 8,color = "black", margin = margin(r
我们今天介绍一个和拷贝数评估相关的R包CNAnorm。...首先是R包的安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("CNAnorm") 接下来我们看下具体的实例： 我们利用包自带的数据：...如果我们的数据是dataframe格式的数据我们需要使用R包自带的函数dataFrame2object进行处理。
在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？...最后，我们交叉检查我们的预测值是否与实际值一致。 使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。...我们的目标是从断点开始预测整个收益序列。我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。...结论 最后，在本文中，我们介绍了ARIMA模型，并将其应用于使用R编程语言预测股票价格收益。我们还通过实际收益检查了我们的预测结果。...---- 本文选自《R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列》。
model1=auto.arima(Y) acf(residuals(model1),120) 我们将这个模型保存在工作空间中，然后查看其预测。...对模型进行预测 plot(y,type="l",xlim=c(0,n ) abline(v=k,col="red") lines(pre4,col="blue") ?...我们将在第一个m值上校准我们的四个模型，然后比较下111个值（和真实值）的预测组合， ? 我们使用前200个值。...然后，我们在这200个值上拟合4个模型 然后我们进行预测 y1=predict(model1,n.ahead = 111)$pred, y2=predict(model2,n.ahead = 111...a=rep(1/4,4) y_pr = as.matrix(DOS[,1:4]) %*% a 因此，我们可视化这4个预测，它们的线性组合（带有等权重）及其观察值 为了找到权重的“最佳”值，
在该过程中，我们应用标准普尔500指数的历史数据来预测未来的指数变化。因此我们的预测模型将包含进一个交易系统中，该交易系统应用模型的预测结果来生成决策。...这意味着，预测未来某个特定时间t+k的报价可能不是最好的方法。事实上，我们需要预测的是在未来k天中价格总的动态变化，并不是预测某个特定时间的一个特定价格。...<-matrix(NA,ncol=n.days,nrow=NROW(quotes)) + for(x in 1:n.days) r[,x] <-Next(Delt(Cl(quotes),v,k=x)...,x) + x tgt.margin | x < -tgt.margin])) + if (is.xts(quotes)) xts...该函数的返回值是一个绘图函数.这意味着可以像调用R的其他函数一样来调用对象addT. ind和对象acidAvgPrice。
p=4698 介绍 顾名思义，排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论，主要用于运营，零售分析领域。 到目前为止，我们已经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间事先已知的情况。...排队论中使用的概念 肯德尔的记谱法 感兴趣的重要参数 小定理 案例研究1使用R 案例研究2使用R. 什么是排队论？ 如上所述，排队理论是对用于估计队列长度和等待时间的长等待线的研究。...它使用概率方法进行运筹学，计算机科学，电信，交通工程等领域的预测。 排队论最早是在20世纪初实施的，用于解决电话呼叫拥堵问题。因此，它不是任何新发现的概念。...Lambda = 20 Mue = 4 这是一个R代码，可以找出每个服务器/代表数量值的等待时间。...---- 点击标题查阅往期相关内容 用R语言模拟M / M / 1随机服务排队系统 左右滑动查看更多 01 02 03 04 案例研究2 让我们来看一个更复杂的例子。
散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗？还真不一定！...一 载入 R包 使用内置数据集 library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(dplyr) #加载dplyr包 library(ggpmisc) #加载ggpmisc包 #展示
p=17725 主要观点 巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。 该模型的主要思想来自两个来源： 消费者不受社会影响的产品意愿。...Bass模型显示了如何使用销售数据的前几个时期的信息来对未来的销售做出相当好的预测。可以很容易地看出，虽然该模型来自营销领域，但它也可以很容易地用于对现金流量的预测进行建模以确定初创公司的价值。...例如，请参见下图所示的80年代VCR的实际与预测市场增长情况。 ? ? 基本思想 将单个人从零时间到时间tt购买产品的累计概率定义为F（t）。...因此，如果我们可以找到某产品的p和q，则可以预测其随着时间的采用，从而生成销售的时间路径。总结一下： p：创新系数。 q：模仿系数。 求解F（t）的模型 我们重写方程： ? 并注意F（0）= 0。...iPhone销售预测 例如，让我们看一下iPhone销量的趋势（我们将季度销量存储在一个文件中并读入文件，然后进行Bass模型分析）。
神经网络包括： 输入图层：根据现有数据获取输入的图层 隐藏图层：使用反向传播优化输入变量权重的图层，以提高模型的预测能力 输出图层：基于输入和隐藏图层的数据输出预测 ?...以美元计） income_growth：过去一年的盈利增长（％） de：债务与权益比率 mcap：股票的市值 current_ratio：流动比率（或流动资产/流动负债） 我们首先设置目录并将数据加载到R环境中...这涉及将数据调整到共同的比例，以便准确地比较预测值和实际值。无法对数据进行标准化通常会导致所有观察结果中的预测值保持不变，而与输入值无关。...function（x）{ return（（x - min（x））/（max（x） - min（x））） } 然后，我们使用lapply在我们现有的数据上运行该函数（我们将数据集称为加载到R中的数据集为...＃训练和测试数据训练集 trainset <- maxmindf[1:160, ] testset <- maxmindf[161:200, ] 用神经网络训练神经网络模型 我们现在将神经网络库加载到R.
将数据做完清洗整理后，存做csv格式，数据输入R中，并查看数据基本结构如下： [plain] view plaincopy beijing <-read.csv("BeiJing.csv",header...因为R中周期性的时间序列数据需要每期数据项相同，但是这里2011年-2014年每年的数据项都不同（天气篇中开篇讲到了分别是354、366、365、365），所以我把这个时间序列的周期定为360，按顺序取数据的话...接下来对这两个时间序列做预测。要用到forecast包，定义预测150天的气温。...这个是预测的最高最低气温的图，但是到底预测结果可信度高不高呢？...开玩笑，重合是不太可能的，从上面两个最高气温和最低气温的预测值与观察值的图都能看出来预测值比实际值都有些偏低。但是预测结果与实际结果相比相差不大，并且整个变化趋势还是接近的。
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