方程的求根大家应该在高中就已深入骨髓，今天给大家介绍下在R语言中如何实现方程的求根以及方程中参数的确定。我们需要借助R包rootSolve开始我们的教程。包的安装就不再赘述了。 直接进入主题，在此包中求根函数涉及以下三个： 1. uniroot 求一个方程式的一个根。 ? 3. multiroot 求多个方程集合的根。 ? 其中主要的就是model构建以及parms参数的输入。 以上结果中： Root指的方程根的位置的x的值； f.root指的方程根位置的y值。 Iter指的迭代的次数。 steady.1D, steady.2D, steady.3D主要是针对1维，2维，3维偏微分方程的求解。 ? 这一块我也是一头雾水，那位大神懂的可以留言，让大家都膜拜膜拜
这种情况下，关注的重点通常在组间的差异性分析，称为方差分析（ANOVA）。 术语 单因素组间方差分析 ? 这里，观测数相同，称为均衡设计，若不同称为非均衡设计。 方差显著性通过F检定来检定。 若两者交互效应显著，说明：（1）焦虑症从周五到周六的改变程度在两种疗法中是不同的。（2）焦虑症在CBT和EMDR中得效果程度在时间跨度上是不同的。 抑郁症也可以解释因变量的组件差异，因此被称为混淆变量（confounding factor）。如果对抑郁症不感兴趣，被称为干扰变数（nuisance variable）。 多重比较可以解决这个问题。 glht(fit,linfct=mcp(trt="Tukey")) plot(cld(tuk,level=.05),col="lightgrey") 评估检验的假设条件 统计中，我们对检验结果的信心程度依赖于检验的数据是否满足条件的假设
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为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图，例如ploty，origin甚至Excel都是可以的。 我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制，同时把图的每一部分都拆开，实现在R语言中任意调整。 对于以上函数我不一一展开赘述了，大家不了解的话自行百度或者查看Help。 然后就是样例程序了。首先我们自己直接生成两组组数据的均值以及标准差并标记两组的组名分别是“Normal”，“Cancer”。 最后一步就是坐标轴了，坐标轴跟随数据的需要四个方向随便摆放，我们以左边的坐标轴为例。其中参数side也就是对应的哪个方向1代表底部，2代表左侧，3代表顶部，4代表右边。 总结，以上只是errorbar的绘制过程，前期的数据处理还是需要自己进行认真处理，最后才能让自己的图更有意义。
编程语言通常有办法允许多次执行代码，或者在“循环”中执行。虽然R语言也有“循环”，但有些函数更直接，例如apply()函数map()族和函数族。 如果你有兴趣了解基本R功能的绘图，查看课程(https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/basic_plots_in_r.html)。 基础包绘图应用越来越少，因为ggplot2与基本R绘图函数相比功能更强大。ggplot2语法需要一些时间来适应，但一旦学会，会发现它非常强大、灵活。 R提供选择png或pdf等格式，选择要存放图片的目录。还提供了决定输出图像大小和分辨率的选项。 第二种方法是使用R函数并将写入文件编码到脚本中。 这种方法允许用户从头到尾运行脚本并自动执行该过程（不需要人工点击操作来保存）。在R的术语中，输出被定向到特定的输出设备，并指示输出文件的格式。
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。 它由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 设计，目前由 R Development Core Team 开发。R 编程语言是 S 编程语言的一种实现。 R 编程语言不仅是一个统计包，还允许我们与其他语言（C、C++）集成。因此，您可以轻松地与许多数据源和统计包进行交互。 R 编程语言拥有庞大的用户社区，并且每天都在增长。 R 目前是数据科学就业市场上最受欢迎的编程语言之一，这使其成为当今最热门的趋势。 R 编程语言的特点 R 的统计特征 基本统计：最常见的基本统计术语是均值、众数和中位数。这些都被称为“中央趋势措施”。 概率分布：概率分布在统计学中起着至关重要的作用，通过使用 R，我们可以轻松处理各种类型的概率分布，例如二项式分布、正态分布、卡方分布等等。
如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。 据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的度量。为此，我们首先拟合我们感兴趣的模型，然后是仅包含截距的null模型。 然后我们可以使用拟合模型对数似然值计算McFadden的R平方： mod < - glm（y~x，family =“binomial”） nullmod < - glm（y~1，family =“binomial ”） 1-logLik（MOD）/ logLik（nullmod） 为了了解预测器需要获得某个McFadden的R平方值的强度，我们将使用单个二进制预测器X来模拟数据， 我们首先尝试P（Y = 1 | 0.96，而单个数据模型的R平方仅为0.12。
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法： 安装R包：Rcpp。当然，我们这次环境是Linux下的。 如果你还不知道Linux下面如何安装R语言，那么参照我们前面的安装过程。 ubuntu环境的下的R语言新版本完整安装教程 R包安装界面如下： ? 出现以下的界面认为安装成功： ? 2. 保存文件，接下来打开R语言，导入R包Rcpp： 载入已经写好的C++程序。
（RinaNutshell） R语言数据科学（R for data science） 高级R语言编程指南（ Advanced R） 这些书每看完一本，都会对R的特性有进一步的理解。 《R语言编程艺术》这本书是买的比较早的了，之前也泛泛地翻过，主要是对R的特点有个相对系统的理解。 本书的特点主要有： 系统知识 实例讲解 扩展案例 第七章是这本书的核心 最主要的特点是有大量的演示案例，虽然大部分的主题在 R语言数据科学 或者R语言核心技术手册均有涉及，但是讲述的方法不同，往往乐意无穷 我觉得第七章<R语言编程结构>是这本书的核心，这也许和目前我的水平有关：开始关注函数的实现与组织。这一章探讨了编程中的控制结构以及函数的实现，环境作用域等，函数编程的基本概念。 在这一章中，我们可以体会到用R语言和会编程其实是两件事。 像编程这样的书籍，读一遍是远不够的，因为我们系要理解的不是人类语言的部分，而是非人的代码部分，不仅要理解更是要能运用。
安装完成之后，你将会看到一个朴实无华的图标，没错，这就是 R 语言本尊了。 ? R 语言简单实例 主要工作已经完成，让我们动动小手，优雅的单击（或双击）R Studio 图标，来感受一下R 语言的魅力。 小结 到此为止，R 语言就已经顺利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一门语言（的 Hello world）了。 【此处应有掌声】 接下来，会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法，目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析，以便能在生活和工作之中有所应用。 加之在大学时就对数据分析感兴趣，也曾经学过 R 语言，现在算是重温和复习吧。
大家应该很熟悉卡方检验，卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据（样本量>40）。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。 1. ⑤计算自由度，即区间数减1，假设显著性α=0.05，得到x2(k-1)α临界值，如果卡方统计量大于临界值，说明理论与实际偏差过大，拒绝原假设 (2)检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率。 ③根据样本，得到实际观测值，计算出卡方统计量 ④列联表自由度为（列数-1）（行数-1），再与显著性α=0.05下的临界值比较，若大于，则拒绝原假设，认为有关。 2. R语言中卡方检验的函数chisq.test() ? 我们主要是需要卡方值以及P-value值。 3. 结果的解释 卡方值越大，代表两者之间存在相关性的可能性越大。 P-value值，众所周知，一般都是认为小于0.05就有统计学意义。
最近在看任坤大神的新作——《R语言编程指南》，其中对于编程语言中非常流行的面向对象编程范式（OOP）在R语言中的实现进行了非常详尽的讲解，强烈推荐各位有志于进阶R语言编程的小伙伴儿进行阅读。 R语言内目前可以实现OOP范式的一共有四套标准：S3、S4、RC、R6，其中关于S3、S4两种范式在早期的各种扩展包中使用比较多，是基于泛型函数而实现的，之前在学习Python的面向对象编程系列时曾经做过粗浅的练习 S3的范式存在很大的隐患，对于类与对象的定义都不够严谨，S4范式在很大程度上弥补了S3的缺陷，但是在实现方式和方法分派上与主流的面向对象语言仍然存在很大的差距，方法分配、类与方法的定义都是割裂独立执行的 ，在封装上非常不方便，而RC以及在RC基础上进一步发展的R6标准已经逐步开始接近主流编程语言中面向对象的实现模式。 RC 是一种具有引用语义的类系统，它更像其他面向对象编程语言中的类系统。 它将所有的类属性及对应方法都封装在一个实例生成器中，通过生成器可以生成需要的实例，进而执行对应的类方法。
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。 如果需要将含有中文字体的图形保存为 pdf 文件，可以使用下面讲到的方案，最新版的showtext已经支持了ggplot2，推荐使用此种方案。 示例 来一个示例，示例后面有各个函数的解释。 学习几个 R 函数 runif()是 R 语言生成均匀分布随机数的函数，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's rounding，即四舍六入五留双规则(wiki)。
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。 如果需要将含有中文字体的图形保存为 pdf 文件，可以使用下面讲到的方案，最新版的showtext已经支持了ggplot2，推荐使用此种方案。 示例 来一个示例，示例后面有各个函数的解释。 函数 runif()是 R 语言生成均匀分布随机数的函数，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限；若省略参数 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's rounding，即四舍六入五留双规则(wiki)。
这次的作业主要是以对一个非常简单的数据分析问题进行实践的形式呈现出来，对于《R语言实战》第一二章的内容已经体现在了对问题的解析的过程中，所以就不再将学习的过程贴出来了。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。 现在，让我们从apply()函数开始 apply() apply() 函数的一般语法可以通过帮助部分获得。只需执行此代码即可获得详细的文档 ? mapply函数最好用例子来解释——所以让我们先使用它，然后再尝试理解它是如何工作的。 首先，让我们看一个通常不以2个列表或2个向量作为参数的函数，例如max函数。 尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。 我鼓励你在更复杂的数据集上尝试更复杂的函数，以充分了解这些函数有多有用。
前面宏基因组与R语言的笔记还未结束，又开始新坑啦，都是要继续的啦！ 1、跑分 直接是代码了。 # 安装跑分包 install.packages(c("microbenchmark","profvis")) library(microbenchmark) # 这个包默认运行程序100次，进行基准测试 在这里插入图片描述 2、安装和加载包的简便快捷方法 # 更新R Windows， 其他系统需要下载或者系统命令更新 installr::updateR() # 批量安装 pkgs <- c('ggplot2 # 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数，方便使用： utils::update.packages(ask=FALSE) 3、R的启动参数 这些启动参数可以添加到R启动命令中, 可以加快R的加载。
《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量 ，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习 我们有一个《R语言公益课程之基础绘图》，虽然说绝大部分入门了R语言的朋友，都实际上根本不需要使用R语言的base函数绘图。 Bioconductor用于分析和理解高通量基因组数据；其在统计上有严谨的方法对设计的实验进行微阵列预处理和分析，并且对生物信息学处理有综合和可重复的方法而获得了很高的可信度。 课程需要的基础知识 需要自行看配套书籍《R语言之书》，理解下面的4个知识点单元： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框 ## S3对象 x <- rnorm(1000, sd=1) y <- x + rnorm(1000, sd=.5) fit <- lm(y ~ x) # 线性回归方程 fit #S3对象 anova(
原文链接：https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用 r语言中使用scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。 如只中心化 scale(x，scale=F) ， r语言中使用sweep(x， MARGIN， STATS， FUN=”-“， …) 对矩阵进行运算。 r语言计算两向量的夹角余弦： y <- scale(x， center = F， scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数 二、层次聚类法 r语言中使用hclust(d， method = “complete”， members=NULL) 来进行层次聚类。 其中d为距离矩阵。
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p r语言中使用scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。 如只中心化 scale(x，scale=F) ， r语言中使用sweep(x， MARGIN， STATS， FUN=”-“， …) 对矩阵进行运算。 r语言计算两向量的夹角余弦： y <- scale(x， center = F， scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数 二、层次聚类法 r语言中使用hclust(d， method = “complete”， members=NULL) 来进行层次聚类。 其中d为距离矩阵。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1. 使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。 > names(d1) = c("ID","F1","y1","y2","y3") r$> head(d1) 结果： 「缺点：」 这种方法，需要找到性状所在的列号，然后还要重命名，比较麻烦。 像这种情况，解决办法有两种： 5.1 绝对引用函数 即使用select时，要用dplyr::select a3 = a2 %>% dplyr::select(ID,F1,y1,y2,y3) 这样也比较麻烦 5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头
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