r语言ggplot2 第118页

应用回归分析第五版电子书_应用回归分析 R语言版_何晓群著_2017年

基本信息书名:应用回归分析(R语言版)原价：42.00元作者:何晓群编著出版社：电子工业出版社出版日期：2017-07-01ISBN：9787121316524页码：284版次：1内容提要回归分析是统计学中一个非常重要的分支

weixin_39752828·2022-11-25 19:28

基于R语言地理加权回归、主成分分析、判别分析等空间异质性数据分析

从局部加权回归开始，详细讲述了基于R语言的空间异质性数据分析方法。【特色】：1.原理深入浅出

WangYan2022·2022-11-25 19:17

基于R语言的贝叶斯网络模型、现代贝叶斯统计学方法

基于R语言的贝叶斯网络模型实践技术应用贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。

WangYan2022·2022-11-25 19:17

R语言的分位数回归

回归是科研中最常见的统计学研究方法之一，在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制，包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差；(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求，如果数据不符合指定的分布，结果同样是不可信的；(3)只能估计因变量的条件均值，不能估计自变量对因变量分位点的不同影响。分位数

AIzmjl·2022-11-25 19:14

R语言的现代线性回归

一、线性回归1.线性回归模型与模型假定2.最小二乘法方法与性质3.方差估计与模型效用4.决定系数与拟合优度5.假设检验二、多元回归1.系数估计与模型拟合2.交互作用模型3.二次模型4.预测与外推的陷阱三、模型构建1.定量与定性自变量2.定性自变量回归3.模型选择4.逐步回归四、稳健估计1.共线性与方差膨胀2.奇异值与强影响数据：失效点分析3.稳健估计量4.稳健回归的自助标准误五、通向广义线性回归1

AIzmjl·2022-11-25 19:43

Antv | G2-Plot图表在vue项目中的使用

PlotG2Plot是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库，基于图形语法理论搭建而成，"G2Plot"中的G2即意指图形语法(theGrammaofGraphics)，同时也致敬了ggplot2

星野寄月·2022-11-25 15:12

R语言-数据导出

1、导出文本文件1）write.table函数语法：write.table(x,file="",sep="",row.names=TRUE,col.names=TRUE,quote=TRUE)x：需要导出的数据file：导出的文件路径sep：分隔符，默认为空格（""），也就是以空格为分割列row.names：是否导出行序号，默认为TRUE，也就是导出行序号col.names：是否导出列名，默认为T

hs6605015·2022-11-25 15:36

R语言plot(lm)绘图结果解读

在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value，也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。在这之后，还要清楚一个线性模型是建立在以下五个假设的基础上的。如果不满足以下五个假设，那么模型即使通过了t-test和F-test，其预测效果也大打折扣。同时，也可以通过对这五个指标的研究，进一步优化模型（比如使用其他非参数统计方法，Box-Cox等

AlphaJun_zero·2022-11-25 15:31

Windows10 安装Anaconda

Anaconda具有如下特点：▪开源▪安装过程简单▪高性能使用Python和R语言▪免费的社区支持其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：▪conda包▪环境管理器▪1,000+开源库二、Anaconda

慢慢_user·2022-11-25 14:18

R语言本地安装plsdepot包

去档案库里下载源文件，http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/我放在了桌面，install.packages(“C:\Users\Jack\Desktop\plsdepot_0.1.17.tar.gz”,repos=NULL)

users_csdn·2022-11-25 13:09

跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录因子分析

转录因子分析也是单细胞转录组常见的分析内容，R语言分析一般采用的是SCENIC包，具体原理可参考两篇文章。

TS的美梦·2022-11-25 13:06

IF：4+ 铁代谢和免疫相关基因标记预测三阴性乳腺癌的临床结局和分子特征

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你130篇原创内容公众号桓峰基因的教程不但教您怎么使用

桓峰基因·2022-11-25 11:35

RNA 23. SCI文章中表达基因Cox模型的风险因子关联图（ggrisk）

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你130篇原创内容公众号桓峰基因的教程不但教您怎么使用

桓峰基因·2022-11-25 11:35

IF: 8+ m6A调控因子与m6A相关的lnc/mRNA作为结直肠癌预后因子的综合性分析

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你86篇原创内容公众号这期分享21年12月发表在MolecularTherapy

桓峰基因·2022-11-25 11:34

二分类资料的决策曲线DCA绘制

本文首发于公众号：医学和生信笔记“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

医学和生信笔记·2022-11-25 11:20

CSDN ARIMA R语言_R语言时间序列分析（十二）：ARIMA

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南

weixin_39530269·2022-11-25 10:19

r语言pls分析_基于R语言的PLS算法的实现解读.pptx

基于R语言的PLS算法的实现及研究目录使用的开发工具偏最小二乘的设计思想基于R语言、MATLAB的偏最小二乘的实现通径分析测定系数实验分析使用的开发工具R语言(R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

weixin_39747615·2022-11-25 07:30

2022.08.24【R语言】|pheatmap外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg10)报错问题及解决方案

目录项目场景问题描述原因分析解决方案总结项目场景差不多接近4个月没有写博客，不能说个人没有学习新的知识，由于疫情反复，防疫政策让整个人也比较浮躁。最近部门有新同事入职，自己也接了新的业务，忙起来反而觉得该把遇到的问题整理记下，帮助新人学习。今天就把16S里面绘制物种丰度的热图报错进行整理问题描述在已确认脚本没有问题、已经绘制过多个16S物种丰度项目热图的情况下发生报错。Errorinhclust(

穆易青·2022-11-25 01:56

WGCNA总结笔记：深入研究算法及其实现原理（1）

本文研究的是R语言WGCNA包的算法、计算、实现过程等，其中涉及到了关于图论、线性代数等数学知识

10sir·2022-11-25 01:24

R语言安装WGCNA包

R语言安装WGCNA包保证R和Rstudio是最新版，这点可以把自己的版本和R官网的版本比较一下。

小丑尽欢·2022-11-25 01:54

用R语言做WGCNA分析全步骤二（附代码解读）【转载】

代码逐句分析一、文章来源二、关联模块与临床特征1.量化module-trait(模块-特征)关系2.网络可视化一、文章来源初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~原文链接：WGCNA简明指南二、关联模块与临床特征1.量化module-tra

新客草草·2022-11-25 01:50

用R语言做WGCNA分析全步骤

加权基因共表达网络构建安装WGCNA包准备基因表达矩阵离群样本检测安装WGCNA包首先最好下载R4.1.3版本，然后按照这位博主的的方法安装好WGCNA包：WGCNA包安装当你输入library(WGCNA)没有提示错误时，说明安装成功准备基因表达矩阵在做xx（后面以水稻为例）加权基因共表达网络之前，我们需要先获得若干水稻样本中各基因的表达情况，即基因表达矩阵，类似如下图（后期我会开放下载渠道，记

新客草草·2022-11-25 01:19

ggplot2各种注释添加和调整

1、添加注解1.1添加文本注解可以使用annotate()函数对图像进行添加注解：annotate(geom="",x=,y=,label=’’,family=’’,fontface=’’,colour=’’,size=#)geom表示添加注解的类型，可以为’text’文本类型等；其他类型查看?annotatex、y是给注解在图中赋予一个坐标label为要注释的内容family、fontface、

awk_bioinfo·2022-11-25 00:18

生信学习——GEO数据挖掘

步骤STEP1：表达矩阵ID转换STEP2：差异分析STEP3：KEGG数据库注释完整代码写在前面——按照生信技能树的学习路线，学完R语言就该学习GEO数据挖掘了。

Dzfly..·2022-11-25 00:47

R语言---ggplot绘图

散点图堆积柱形图library(ggplot2)ggplot(mtcars,aes(mpg,wt))+geom_point()簇状柱形图library(ggplot2)ggplot(mtcars,aes

临风暖阳·2022-11-25 00:46

R语言中给数据框增加分组/根据样本名称添加分组的代码

因为在工作中常常会遇到，需要根据样本名称，新建分组情况划分treat或者control组，有多种代码方式，在这里总结记录一下，以备不时之需求。目的：根据样本名划分分组比如这样的数据，必然要根据title划分control或者treat组期待效果应该是这样的先建立数据框，方便练习，给出代码group1且b1°$b1°$b<0.05deg$x<-ifelse(k1,"down",ifels

18kkk·2022-11-25 00:46

用R语言做WGCNA分析全步骤一（附代码解读）【转载】

代码逐句分析一、文章来源二、基因共表达网络构建及模块识别1.数据导入、清洗及预处理2.检查过度缺失值和离群样本3.聚类做离群样本检测4.载入临床特征数据三、自动构建网络及识别模块1.确定合适的软阈值：网络拓扑分析2.一步构建网络和识别模块一、文章来源初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的

新客草草·2022-11-25 00:43

python的panda是什么库_在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

weixin_39830175·2022-11-24 22:22

R语言基础 | t检验、F检验

专注系列化、高质量的R语言教程推文索引|联系小编|付费合集本篇来介绍两种常见的统计检验方法：t检验和F检验。

R语言学堂·2022-11-24 19:19

【R语言】他说每个生存曲线一定要看到p值，不能0.05，0.01，0.001

前言起初听到这个我是不理解的，这不是统计学常识吗？划分三个程度：*，**，***。头儿咋还要精确到小数位，不是画蛇添足吗？不了解归不了解，该干还是要干。一、P值关于显著性检验偷懒，找到一篇很典型的抛硬币可以回顾或预习，浅谈p值（p-value是什么）P值P值解释统计意义>0.05碰巧出现的可能性大于5%，不能否定原假设无统计学差异<0.05碰巧出现的可能性小于5%，可以否定原假设有统计学差异<0.

Senoh.·2022-11-24 16:09

【R语言】用str_detect函数和mutate函数给样本矩阵分组

前几天又一个刚入门生信的学生问了我，机缘巧合下又在问答区见到相似的问题，固此作以相互学习。一、合并矩阵学生还问到这个，简单的记录一下#这里取iris数据作演示data<-irisdata#分别取5行作为矩阵a和矩阵ba<-iris[1:5,]b<-iris[51:55,]#合并矩阵，cbind是合并列，rbind是合并行dat1<-rbind(a,b)dat2<-cbind(a,b)二、给矩阵分组

Senoh.·2022-11-24 16:09

【R语言】（全代码发放）调用腾讯地图API检索四种相关地标信息

一、前言这几天用R和MATLAB在学机器学习的时候尝试调用了API，无意间发现了腾讯地图的API，开源的，就折腾了个半个多小时，花十分钟来记录一下，以下出现的建筑名仅供参考学习（脑海里第一时间浮现的，并无他意），R版本是4.2.1二、准备工作2.1注册右上角控制台，注册一个WebServiceAPI的用户，选个人开发者即可地址：https://lbs.qq.com/webservice_v1/in

Senoh.·2022-11-24 16:56

怎么用python编写程序计算标准差_自学生信Python（第五天）|如何计算标准差？...

了解到生物信息学要有编程基础，尤其是要会一门编程语言，例如：R语言、Python、Perl等，还要熟悉Linux系统，作为生信小白，听说Python挺简单的，于是就自学了Python，花了两天时间了解了

今融道·2022-11-24 15:21

matlab自定义函数拟合曲线,Plotly自定义函数曲线拟合实例

先来看一眼Plotly能绘制怎样的专业图形：以上三幅图是plotly官方给出的示例，用户可以下载每张图的数据，以及绘制这些图的Matlab、Python和R语言的代码，非常具有共享精神啊！

朵拉陈·2022-11-24 14:59

java 词云 txt文件_R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包

wordcloud2函数说明wordcloud2(data,size=1,minSize=0,gridSize=0,fontFamily=NULL,fontWeight='normal',color='random-dark',backgroundColor="white",minRotation=-pi/4,maxRotation=pi/4,rotateRatio=0.4,shape='circ

靳培·2022-11-24 11:57

R语言|plot和par函数绘图详解，绘图区域设置颜色设置绘图后修改及图像输出

plot()函数plot()函数是R中最基本的绘图函数，其实最简单、最基础的函数，这也就意味着其具有更多的可操作性。plot(x,y,...)在plot函数中，只需指定最基本的x和y轴对应数据即可进行图像的绘制，x和y轴数据分别为两个向量或者是只有两列的数据框（第一类为x轴，第二列为y轴）。require(stats)plot(cars)plot绘图默认为散点图，可以通过type参数修改绘图的类型

科研小白新人上路·2022-11-24 11:58

ggplot2绘图之基本概念

aes()函数是ggplot2中的映射函数例：最后一行语句为错误的映射关系,在aes中,color=“blue”的实际意思是把”blue”当为一个变量,用这个变量里的数据去关联图形属性中的参数,因为

一个人旅行*-*·2022-11-24 11:22

R语言基本绘图参数

聊一聊R的基本绘图参数2016-03-13砍柴问樵夫R语言除了具有优秀的数据处理能力外，对于数据的展现也具有极其灵活和强大的作用。R语言绘图函数主要包括：低级绘图函数，高级绘图函数，扩展绘图包函数。

Mr番茄蛋·2022-11-24 11:52

R语言实战——基于KNN聚类的时间序列分析预测

---title:"SummaryofReading"author:"ChenWei"date:"2020/6/24"output:word_document---```{rsetup,include=FALSE}knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE) 这一次我阅读的是FranciscoMartinez等著的《TimeSeriesForecastingwithKNN

三只佩奇不结义·2022-11-24 08:54

梯度下降——R语言

GradientDescent一、梯度下降1.一元梯度下降1>绘制方程的图像2>梯度下降3>修改θ\thetaθ2.多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1.批量梯度下降法(BGD)1>R语言编写2>R自带的线性回归

WuRobb·2022-11-24 07:22

Dry+Bean+Dataset R语言数据分析，报告英文

https://download.csdn.net/download/Mrrunsen/86393927IntroductionThisdatasetisprovidedbytheUCIMachineLearningRepositoryatthefollowingwebaddress.https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Dry+Bean+DatasetT

Mrrunsen·2022-11-24 02:45

matlab gabor纹理特征提取,R语言Gabor滤波进行目标图像纹理特征的提取

Gabor特征已广泛用于(字符和面部识别)。(诺贝尔奖获得者，电气工程师和物理学家)使用了以下措辞，我认为在这个小插图中值得一提，“你无法预测未来，但你可以发明它。”在下面的几行中，我将描述GaborFeatureExtractR6类，其中包括以下方法，GaborFeatureExtractgabor_filter_bank()gabor_feature_extraction()gabor_fea

林常润·2022-11-23 19:10

数据挖掘---朴素贝叶斯（naive bayes）分类器

文章目录一、引例二、R语言实现一、引例C1：buys_computer=‘yes’C2：buys_computer=‘no’X=(age<=30,income=medium,student=yes,credit_rating

大柚子8323·2022-11-23 15:14

数据挖掘-朴素贝叶斯算法的R实现

二、代码实现（R语言）1.使用朴素贝叶斯算法计算预测值na

Rr-7·2022-11-23 15:43

R语言LDA线性判别分析

LDA线性判别分析R语言中LDA的实现过程lda()函数理解lda()用法lda()参数介绍lda示例可视化结果应用前景最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析(LDA)。

酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

RMarkdown进阶操作

同时在前面的一篇博客中我们介绍了使用RMarkdown去写LatexBeamer演示文档的方法，RMarkdown是由谢益辉等大神对Markdown、Latex和R语言等常用高级编程语言的结合，使得我们可以同时用这几种语言去构造一个

DechinPhy·2022-11-23 05:32

时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

作者：徐瑞龙，量化分析师，R语言中文社区专栏作者博客专栏：https://www.cnblogs.com/xuruilong100本文翻译自《DemoWeek:TimeSeriesMachineLearningwithh2oandtimetk

R语言中文社区·2022-11-23 03:04

主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南

本文代码领取：后台回复“20210507”下面以R语言自带的iris范例数据集为例，探索一下主成分分析的具体过程。#导入iris数据集data head(d

木舟笔记·2022-11-23 02:13

r语言主成分分析_主成分分析与操作

本文转自原文翻译:ExtractandVisualizetheResultsofMultivariateDataAnalysesrpkgs.datanovia.com引言当变量多于三个时，将其关系可视化就更加困难。幸运的是，在具有许多变量的数据集中，一些变量通常是相关的。这可以通过以下事实来解释：一个以上的变量可能正在测量控制系统行为的相同驱动原理。相关性表明数据中存在冗余。发生这种情况时，可以通

weixin_39825722·2022-11-23 02:10

【数学分析入门】R语言之主成分分析与因子分析的代码实现

降维分析方法主成分分析主成分分析，PrincipalComponentAnalvsis，也简称为PCA，是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关的变量称为主成分。主成分其实是对原始变量重新进行线性组合将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的新的相互独立的综合指标。主成分分析与因子分析步骤1、数据预处理;2、选择分析模型;3、判断要选择的主成分/因子数目;4

如果我是温帅帅·2022-11-23 02:39

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