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Rtmb

tmb与免疫检查点抑制剂疗效相关,而TCGA数据库中的tmb可以通过TCGAmutations包来# ==============================================

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RGCAT含

这个包主要是处理基因组的一些序列信息,包括:序列翻译、DNARNA互转、统各个碱基的含、三连字母的含.....这些都是一行命令可以解决的。今天就先来教大家怎样GCAT含。? 安装完毕,只需敲几行代码,就可以实现GCAT含可视化。#序列文件储存路径filepath

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    R 线性混合效应模型实战案例

    另一个常见的需求是提取残余标准误差,这是效果大小所必需的。 使用模拟和图来探索随机效应一种常见的经济学方法是创建所谓的集团级术的经验贝叶斯估。不幸的是,关于什么构成随机效应项的适当标准误差甚至如何一致地定义经验贝叶斯估,没有太多的一致意见。 ,X2估的平均,中位数和估的标准差。 ----参考文献1.基于R的lmer混合线性回归模型2.R用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)3.R线性混合效应模型实战案例4.R线性混合效应模型实战案例 25.R线性混合效应模型实战案例6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样7.RLME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度8.R中基于混合数据抽样

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    PythonIV的示例讲解

    在对分箱后,需要的重要性,IV是评估区分度或重要性的统之一,pythonIV的代码如下:def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0 ) iv_df = pd.DataFrame({Var: names, Iv: ivlist}, columns=) return iv_df其中,df是分箱后的数据集,Kvar是主键,Yvar是y 取前N个元素,也就是索引为0-(N-1)的元素,可以用循环: r = )... r对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。 因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串: ABCDEFGABC ABCDEFGEFG ABCDEFGACEG在很多编程中,针对字符串提供了很多各种截取函数,其实目的就是对字符串切片。 在Python中,迭代是通过 for … in 来完成的,而很多比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码:for (i=0; i

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    WOE与IV

    WOE和IV是评分卡模型的一个重要环节,之前没有仔细研究过,但总觉得他们既然可以放在评分卡模型中去解决相应的问题,那应该也可以放在其他模型中解决相似的问题,所以还是很得研究一下。 总7003001000统好后,就可以进行WOE,WOE公式如下:? WOE没有考虑分组中样本占整体样本的比例,如果一个分组的WOE很高,但是样本数占整体样本数很低,则对整体预测的能力会下降。因此,我们还需要IVIV(Information Value)IV考虑了分组中样本占整体样本的比例,相当于WOE的加权求和。具体公式如下:? -0.70660.027A6442648-1.0990.044A6515132183-0.7040.077总70030010000.197 R实现针对此特定数据集,编写了如下函数,WOE与IV

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    R:data.table句批生成

    我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察提取出某一特定的字段,而后生成一系列,这些的观测只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。

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    Golang情怀-第56期 Go 标准库翻译 cryptocipher

    import cryptociphercipher包实现了多个标准的用于包装底层块加密法的加密法实现。 (block Block, iv byte) Streamfunc NewCTR(block Block, iv byte) Streamtype StreamReaderfunc (r StreamReader ,初始向iv必须和加密时使用的iv相同。 func NewOFBfunc NewOFB(b Block, iv byte) Stream 返回一个数器模式的、底层采用block生成key流的Stream接口,初始向iv的长度必须等于block ----参考资料:Go中文文档http:www.golang.ltdGo官方文档 https:golang.google.cn

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    C | 改指针

    例35:C编程实现改指针。解题思路: 指针p的是可以化的,printf函数输出字符串时,从指针p当时所指向的元素开始,逐个输出各个字符,直到遇‘0’为止。 而数组名虽然代表地址,但是它是常,它的是不能改的。 源代码演示:#include头文件 int main()主函数 {  char *p=I love C program language;定义指针且赋   p=p+7;指针p指向字符串的第8位 不能改。 p=p+7;虽然是+7,但是在C中,下标是从0开始的。C | 改指针更多案例可以go公众号:C入门到精通

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    R中的因子型

    因子与因子水平R的数据类型中,因子(Factor)型比较特殊,也让许多初学者感到难以理解。 其实就像整型用来存储整数、字符型用来存储字符或字符串类似,因子型是用来存储类别的数据类型,因子型因此是离散。 eg:五个用户月均通话次数分别是(15, 1, 63, 19, 122),存储在calls_num中。此时calls_num是一个数,有五个,且理论上每个的取范围是0到+∞。 因子水平(Level)表示因子的域,因子的每个元素只能取因子水平中的或缺失。上例中,因子水平就是(低频,中频,高频)。 R实现创建因子R中,通过factor()函数建立因子型。 随硬件能力的提升,人们现在不太关注用因子型来提高存储效率,但R保留了这个方式。2、因子型为离散,可通过定义因子型区分离散

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    R经典实例3】基本统

    问题如何使用R软件下列统:均、中位数、标准差、方差、协方差和相关系数。 R软件中,用简单的函数便能完成标准差和其他基本统。 cor函数以及cov函数分别间的相关系数与协方差:> x y cor(x,y) 0.9068053> cov(x,y) 11.49988上述函数对于是否存在缺失(NA)很敏感。 某个中的一个缺失就有可能导致函数返回NA结果,甚至可能造成机在过程中报错:> x mean(x) NA> sd(x) NA虽然R软件对于缺失的敏感程度有时会造成用户的不便,但这种处理方式也是合情合理的 每个数对应着对数据框中一列数据的结果(一般地,R软件会以一个包含三个元素的向返回结果,其中每个元素的names属性由数据框中各个列的名称得来)。

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    评分卡模型开发-定性指标筛选

    指标是数型的,我们还可以用回归的方法来筛选,那么定性的指标怎么办呢? R里面给我们提供了非常强大的IV法,通过引用R里面的informationvalue包,来各指标的IV,即可得到各定性指标间的重要性度,选取其中的high predictive指标即可。 有很多小伙伴不知道informationvalue是什么: 我大概说一下,IV两个名义(其中一个是二元)之间关联性的常用指标。

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    K均R代码

    今天给大家简单的介绍经典的聚类学习法,K均法。 K均法的R代码# 加载R包library(tidyverse) # data manipulationlibrary(cluster) # clustering algorithmslibrary

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    R入门】R中的与基本数据类型

    通过本篇的学习,你将了解到:R 有哪些基本操作什么是,以及如何给R 有哪些基本数据类型,如何确定的数据类型R 的基本操作R 的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令, 这时我们便需要使用来存放得到的中间结果。 R 中的赋符号是 ->,虽然也可以使用 = 进行赋,但强烈建议不要这样做,这样不仅显得不专业,而且在一些情况下会出现问题。> x x x x 9R 中的不需要事先声明,直接使用即可。 复数型(Complex)R 是支持复数的,复数也是 R 的基本类型之一。> c1 class(c1) complex> c2 class(c2) complex6. 的基本数据类型能有一个整体的掌握,别忘了回顾一下之前的问题,这些你都了解了吗:R 有哪些基本操作什么是,以及如何给R 有哪些基本数据类型,如何确定的数据类型之后的篇章中,将会继续介绍

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    风控建模中的IV和WOE

    在风控建模中IV(信息价)和WOE(证据权重)分别是筛选和转换中不可缺少的部分。很多文章已经讨论过这两个,本文在吸收前人优秀成果的基础上,希望用通俗易懂的让大家快速理解这两个。 woe IV = ((d3-d3)*d3).sum() #15 iv d3 = (d3-d3)*d3 #16 IV d4 = (d3.sort_values(by=min_bin)). 单个的调用句如下:IV,cut,WOEi,d4 = bin_frequency(df, df)我们来看下得到的结果IV:0.39747左分箱cut:各组别的WOEi:d4:? 多个的循环调用句如下:columns_iv = ivs=, df) print(IV=, IV) ivs.append(IV) print(d4)3.3 转换阶段根据业务逻辑调整切割阈 woe IV = ((d3-d3)*d3).sum() # iv d3 = (d3-d3)*d3 d4 = (d3.sort_values(by=min_bin)).reset_index

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    GLSL ES 类型

    布尔类型:true和false两个布尔常。注意:GLSL ES 不支持字符串类型。名需要符合下面规则:只包括 a~z, A~Z, 0~9 和下划线(_)。名的首字母不能是数字 。 不能是 GLSL ES 中的关键字和保留字,但你的的一份可以是它们。GLSL ES是强类型GLSL ES 要求你具体指明的数据类型: 如 vec4 a_position。 基本类型类型描述float单精度浮点数类型int整型数bool布尔下面是声明基本类型的例子:float klimt; 为一个浮点数int utrillo; 为一个整型数bool doga; 为一个布尔和类型转换使用等号(=)可以将赋给,GLSL ES 是强类型,在义上 8 和 8.0 是一个,但是,将 8 赋给浮点型时会出错。 要将一个整型数给浮点型,需要将整形数转换成浮点数,这个过程称为类型转换。

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    R医学分析:选择

    的筛选逐步回归 ? - ? - ? - ? - 筛选可以通过多个阶段完成(比如,先根据单分析结果筛选,符 合某些条件的进入多分析继续筛选),但是不是必须 筛选完成后,检查一下回归系数是否符合临床常识(下一节还会回到 这一点)除了通过统方法筛选 ,允许人为增加删减(筛选结果,需 要得到临床专家的认可)从备选中选择最终的rm(list = ls()) ## install packages install.packages(glmnet

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    R系列第三期:②R多组汇总及图形展示

    ①当处理分组数据的时候,你会希望得到一些按组别分类的不同统,比如均和标准差等形成的一张表格。这里可以使用tapply()函数。 因此,组成的数据框中每个的均可以如下操作:> lapply(thuesen,mean,na.rm=T)$blood.glucose 10.3$short.velocity 1.325652 ,根据ventilation分组,然后对每一组。 这里的对象是第一个参数。 《R入门(第二版)》 人民邮电出版社  Peter Dalgaard著2. 《R初学者指南》 人民邮电出版社  Brian Dennis著3.

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    【爬虫系列】0. 无内鬼,破解前端JS参数签名

    ----前: body 加密嗯?请求Body是这一串东西?嗯?时隔三年,神奇海螺又出现了? ----一点都不高能的预警先说一下思路:捞出核心JS文件读懂加密过程,捞出关键参数用其他实现涉及到的加密函数对比加密结果是否一致,尝试去伪造请求----捞JS首先这货的微信浏览器的,所以没办法使用浏览器开发者工具 Y), P = Object(h)(j, Y); T = { encryKey: Object(h)(Y, h), data: j, sign: P, timestamp: O } }这里可以看出每个是怎么来的 获取当前时间戳 O生成随机字符串 Y把传入的b(body)和时间戳组合到一起,设定IV为Y,使用AES 加密把密文 j 和 Y进行SHA256签名最用把Y也用AES 加密,这个时候加密IV为h换个人话写死了一个 iv,随机生成一个16位的key,从iv对这个Key加密,用这个Key作为另一个iv对请求体Body加密,然后把上面一堆东西做一个sha256的签名。

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    R实现并行

    Python作为多线程的编程在并行方面相对于R有很大的优势,然而作为占据统分析一席之地的R自然不能没有并行的助力。 那么我们来看下在R中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环) 所谓显式并行也就是基于并行的编程编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行。当然,在R核心功能中也是带有了相关的并行的基础包parallel。 我们不需要再安装这个包,可以直接进行相关的。首先我们看下里面的几个核心的函数:1. detectCores() 发现PC终端有多少个核。所谓核就是CPU的性能体现,越多越好。

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    R:各种距离

    本文系改编的,利用R各种距离 MATLAB 版本的 http:blog.csdn.netsinat_26917383articledetails52101425PYTHON版本的 http: 两个n维向a与b间的欧式距离: d=(a−b)T(a−b)−−−−−−−−−−−−√2 d = sqrt{(a-b)^T(a-b)} 用R距离主要是dist函数。 两个n维向a(a1;a2;…;an)与 b(b1;b2;…;bn)间的曼哈顿距离d=∑k=1n|ak−bk| d = sum_{k=1}^{n} |a_{k} - b_{k}|R曼哈顿距离> 这里先复习点统学知识吧,假设样本集X的均(mean)为m,标准差(standard deviation)为s,那么X的“标准化”表示为:   而且标准化的数学期望为0,方差为1。 而样本A与B的杰卡德距离表示为:J=pp+q+r J = frac{p}{p+ q+r}R代码:library(proxy)> x x TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE

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