R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
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2023-06-16 19:49:44
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# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
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2023-08-26 13:10:19
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# 调整p值在统计学中的重要性
在统计学中，p值是用来衡量数据之间差异的显著性的一个指标。通常情况下，当p值小于0.05时，我们认为数据之间的差异是显著的，可以拒绝原假设。然而，在一些情况下，我们可能需要对p值进行调整，以减少假阳性的风险。
## 为什么需要调整p值
在进行多重比较的情况下，原假设的错误拒绝率会增加，导致假阳性的风险增加。为了减少这种风险，我们需要对p值进行调整。常见的调整方
## R语言回归P值
### 介绍
回归分析是统计学中常用的一种方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，P值是一种常用的统计指标，用于评估回归模型的显著性。本文将介绍如何使用R语言进行回归分析，并解释P值的含义和使用方法。
### 回归分析
回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法。它可以用来预测因变量（dependent variable）与自变量（independen
原创
2023-09-15 21:49:36
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置换检验 双样本均值检验的时候，假设检验的方法就是，检查正态性、独立性、方差齐性，分别对应的参数非参数方法进行假设检验，但是，这些方法都要求样本数必须有多少多少，但是，由于试验时，各种条件的限制，导致样本量过小，此时以上方法几乎都会失真，置换检验就应运而生了。 Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算 （computat
在S交互运行时要显示某一个对象的值只要键入其名字即可，如： > x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 这实际上是调用了print()函数，即print(x)。在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote=参数指定字符串输出
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2023-08-25 23:23:24
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这是一篇对R语言中处理缺失值的整理，主要思路搬运自Medium上面一篇Harshitha Mekala写的文章Dealing with Missing Data using R，是我目前搜到的最全的关于missing value处理package的整理，足足五个包。我自己读的时候做了一些其他资料的查阅作为补充。我用了一个上课的时候老师给的完整的dataset，其中的missing value是随机
R语言中的glmer函数用于拟合广义线性混合效应模型。在进行统计分析时，通常会计算各个变量的p值以评估其对结果的影响程度。然而，在glmer函数中，没有直接提供p值的计算结果。因此，我们需要通过其他方式来获取p值。
以下是使用R语言实现“R语言glmer没有p值”这一功能的步骤及相应的代码：
步骤 1：加载所需的包
在使用glmer函数进行分析之前，首先需要加载相应的包。我们可以使用以下命令加
# R语言箱图P值
在统计学中，箱图是一种用于展示数据分布的图表。箱图包含了一组数据的最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。在R语言中，我们可以利用boxplot函数绘制箱图，并使用假设检验来判断不同组数据之间的差异是否显著。
## 绘制箱图
首先，我们需要准备一些数据。假设我们有两组数据A和B，分别存储在向量data\_A和data\_B中。我们
# R语言p值输出函数实现方法
## 简介
在统计学中，p值是用于评估统计假设的一项重要指标。在R语言中，我们可以通过编写一个p值输出函数来实现自动计算和输出p值的功能。本文将介绍实现这一功能的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是实现“R语言p值输出函数”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述
# R语言筛选P值数据
在生物统计学和实验研究中，P值是用来判断实验结果是否具有统计学意义的一个重要指标。通常，P值小于显著性水平（如0.05或0.01）时，我们会认为结果是显著的。在实际的数据分析中，如何筛选和处理P值数据是一个常见的任务。本文将介绍如何在R语言中筛选P值数据，并附带代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 数据准备
在开始筛选之前，我们需要准备一组数据。这可以是来自实
p.adjust()library("fdrtool")https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/1228/11/50153987_717073620.shtmlhttp://www.360doc.com/content/18/0914
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2023-09-09 18:47:34
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R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每个取值水平一个评分；对于每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。读图随遍找一篇文
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2023-09-13 20:19:53
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一：关于P-R曲线： 1:1：何为P-R曲线： P为precision即精准率（查准率），R为recall即召回率，所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall，纵坐标为precision。P-R曲线 1.2：P-R曲线作用： PR
谈谈准确率（P值）、召回率（R值）及F值一直总是听说过这几个词，但是很容易记混，在这里记录一下。希望对大家理解有帮助。首先来做一个总结：准确率（P值）是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。召回率（R值）是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。用公式表达如下：上面还是有点抽象，下面通过例子来解释一下上面说法：1、准确率（P值）假设我此
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图，包括简单分析与操作流程，对比不同方式得到的结果差异，提供脚本代码供练习.PCA分析的原理在处理基因差异表达数据时，有时候需要分析其中因素的影响最大，判断结果的关系，这个时候可以用PCA分析法，之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析，如果有兴趣点击这里查看，今天的笔记主要围绕实际操作过程进行分享。笔者学习时参考易汉博的教程，感
# 使用R语言绘制线箱图及计算P值
在数据分析中，线箱图（boxplot）是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据的分布情况和离群值。而P值（P-value）则是统计假设检验中的一个重要指标，用于衡量观察到的数据与假设之间的差异程度。在R语言中，我们可以使用相关的函数和包来绘制线箱图，并计算P值。
## 绘制线箱图
首先，我们需要准备一组数据用于绘制线箱图。以下是一个简单的示例数据：
``
# R语言对p值log化
在统计学中，P值（P-value）是用来判断统计假设是否成立的一个重要指标。通常情况下，P值越小，表示数据与假设之间的差异越显著。在数据分析中，我们经常需要对P值进行处理，以便更好地理解和呈现数据。
R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包，可以方便地对数据进行处理和分析。其中，对P值进行log化是一种常见的数据处理方法，可以使数据更易于理解和可视化。
# R语言求P分位值
## 引言
在统计学中，P分位值是指将一组数据按照从小到大的顺序排列后，第P个位置上的值。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了多种方法来计算P分位值。本文将介绍使用R语言计算P分位值的步骤和相应的代码。
## 步骤概述
计算P分位值的步骤可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 对数据进行排序 |
| 2 | 计算位次
