前面我们学习了怎么往ggplot2图形上添加显著性差异的P值。R语言统计与绘图：基于ggplot2包绘制带误差线的线图和条形图R语言统计与绘图：在ggplot2图形上添加显著性差异注释今天来学习一个新包，使用这个新包可以往ggplot2图形上更简单快速的添加P值。ggpval包可以执行统计检验，并且自动往ggplot2图形上添加相应的P值，P值可以显示为数字或者星形符号，也可以显示为文本注释。1.
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2023-09-15 09:11:20
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Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，ggplot2的部分语法是很晦涩的。为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。安装及加载ggpubr包
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2024-07-30 13:56:18
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本发明涉及转录组测序领域，具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。背景技术：miRNA是一类由内源基因编码非编码单链RNA分子，在动植物中参与转录后基因表达调控。多数miRNA以单拷贝、多拷贝或基因簇的形式存在于基因组中。miRNA在很多物种中被广泛发现，且在进化进程中高度保守，因此研究miRNA的确切功能、目的靶基因、以及其作用机制，是转录组
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2024-08-25 21:38:36
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2022年10月11日显著性符号的意义 SymbolMeaningnsP > 0.05*P ≤ 0.05**P ≤ 0.01***P ≤ 0.001**** P ≤ 0.0001 参考：What is the meaning of * or ** or *** in reports of statistical significance from P
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2024-04-10 23:23:31
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本篇文章介绍基于R语言的相关性分析、相关系数的显著性检验及可视化，该教程为个人笔记，大家也可参考学习，不足之处也欢迎大家批评指正！相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联，能通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接联系。相关系数是对变量之间的相关程度的定量描述，相关系数值介于-1~1之间，越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高；正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关。当数据
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2023-12-25 13:45:37
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绘制显著差异柱状图导入相关的R包library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
library(ggbreak)导入数据setwd("D:\\BioinfoFile\\小杜的生信笔记\\2024\\20240430_差异箱线图绘制")
#data <- read.csv("**.csv",header = T, row.names = 1
# R语言 Hetamap带有显著性星号的热图
## 介绍
热图是一种常用的数据可视化方法，用于展示数据的模式和趋势。在R语言中，我们可以利用Hetamap包来创建热图。Hetamap包提供了许多功能强大的函数和选项，可以让我们自定义热图的外观和行为。本文将介绍如何使用Hetamap包创建带有显著性星号的热图，并提供相应的代码示例。
## 安装Hetamap包
首先，我们需要安装Hetama
原创
2023-09-09 10:20:52
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wentao2020/11/27写在前面有些事情做了很痛苦，但是不做更难受。比如今天谈到的这件事情，我花了一天加一个晚上时间才写了一个这个功能：science组合图表的实现。这部分一共写了三个函数，一个门特尔检验，一个ggplot版本的相关热图绘制，还有连线图形绘制。为什么我花费了这么多时间呢？一方面这个功能的实现要想做的灵活点，就必须有一个ggplot版本的相关热图轮子，公开的轮子不好用，所以我
# 用R语言计算Spearman相关系数的显著性
在统计学中，相关系数用于衡量两个变量之间的关联程度。Spearman相关系数是一种非参数统计量，用于度量两个变量之间的单调关系。在R语言中，我们可以使用`cor.test()`函数来计算Spearman相关系数的显著性。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行这一计算，并展示代码示例。
## Spearman相关系数的显著性
Spearman相
原创
2024-03-17 06:08:42
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第三章 假设检验区间估计与假设检验的基本区别？上一章中讨论了置信区间的估计方法。它是利用样本数据，以抽样总体的分布为理论基础，用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围。特别值得注意的是：在作区间估计之前，我们对所要估计的参数是一无所知的。§ 而在这一章中，我们所要做的工作是，先对要研究的参数作一个假设，然后去检验这个假设是否正确。因此假设检验对于所研究的参数总是先有一个假设的值
数据可视化——R语言为ggplot图形添加P值和显著性水平准备安装和加载R包示例数据均值比较的方法用于添加P值的R函数compare_means()stat_compare_means()独立双样本组间比较配对双样本组间比较多组样本的组间比较多个分组变量其他绘图方式 本文对一篇英文博客进行翻译，博客原文链接：Add P-values and Significance Levels to ggpl
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2023-09-07 11:26:17
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这个网站的主题越来越好了，markdown写作真的会上瘾，加上这么好的编辑器，真的是不要太爽喔！「知乎，微信公众号编辑器推荐：」 https://mdnice.com/下面是正文，写这个主题是因为我想计算一下相关系数和显著性，发现自己也忘记怎么操作的了。所谓最好的记忆方法就是写篇博客，如果还没学会的话，就写一本教程吧(参考我学习DMU的故事，从入门到秃头！)。我之所以写这么多字，一来公众号原创需要
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2024-08-01 15:27:20
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在数据分析和统计学中，我们常常需要对不同组之间的差异进行检验，以确定这些差异是否显著。在Python中，我们可以使用星号（*）来标注显著性水平，以便直观地展示结果。同样也有许多方法和库可以帮助我们实现这一点。
## 版本对比
随着时间的推移，Python数据分析库，尤其是`matplotlib`和`seaborn`，也在不断地迭代更新。以下是相关版本特性的对比：
| 版本 | 日期
# R语言相关性显著性的实现流程
## 1. 引言
本文将介绍如何使用R语言来实现相关性显著性的计算。相关性显著性是用来确定两个变量之间是否存在显著的相关性的统计方法。在实际数据分析中，了解变量之间的相关性对于揭示数据之间的关联和预测模型的构建非常重要。
## 2. 流程概述
下表展示了实现相关性显著性的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 导入数
原创
2023-12-27 09:30:00
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R语言是一种非常强大的统计编程语言，它提供了丰富的统计分析和数据可视化的功能。在实际应用中，我们经常需要计算样本的显著性范围，以判断样本的差异是否显著。本文将介绍如何使用R语言计算显著性范围，并通过代码示例进行演示。
首先，我们需要明确什么是显著性范围。在统计学中，显著性范围通常用来衡量两个样本之间的差异是否显著。具体来说，我们可以计算两个样本的均值差异的置信区间，如果零值不在置信区间内，则可以
原创
2024-01-24 11:06:58
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# R语言斜率显著性检验
在统计学中，斜率显著性检验是一种常用的方法，用于判断回归模型中自变量对因变量的影响程度是否显著。尤其在进行线性回归分析时，斜率的显著性对于理解变量之间的关系至关重要。本文将介绍R语言中如何进行斜率显著性检验，并提供相关的代码示例。
## 什么是斜率显著性检验？
当我们建立一个线性回归模型时，通常形式为：
\[ y = \beta_0 + \beta_1 x + \
# R语言线性显著性检验入门指南
线性显著性检验是统计分析中一个重要的步骤，可以帮助我们判断自变量与因变量之间的关系是否显著。在R语言中实现这一过程不会很复杂，但对于初学者来说，可能会感到有些困惑。本文将为您详细讲解线性显著性检验的整个流程，并附上具体的代码示例。
## 流程概览
以下是实现线性显著性检验的一般步骤：
| 步骤 | 描述
其实该功能的实现直接用EasyStat就可以，集成的包，一键出图比我这还方便得多（但是好像得手动自己选择检验方式，但它可以快速做显著性和齐性判断，也很快，统计方法的选择也很多），但我写这个代码的时候还没有发现EasyStat...否则我200%不会浪费这个时间的...用SPSS也是很好的，可以多选几个检验方法，但我又懒又手拙眼拙怕哪里弄错...若各个样品都正态，且满足方差齐性，用Tuk
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2023-09-04 11:28:30
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先对这一系列做个简单说明：本系列旨在通过R语言编程，实现数据的各种可视化！其中主要用到的R包为ggplot2，不会再讲解R语言自带的基础函数，如plot、barp
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2024-04-15 20:25:58
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如何判断我们的线性回归模型是正确的？1、回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE)fit <- lm(weight ~ height, data = women)
par(mfrow = c(2, 2))
plot(fit)
par(opar)为理解这些图形，我们来回顾一下OLS回归的统计假设。 (1)正态性（主要使用QQ图） 当预测变量值固定时，因
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2023-09-07 11:19:02
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