R语言入门系列课程（2） 上节课我们学习了R语言以及R语言相关软件的安装、启动以及常用命令和软件、软件包package的更新，大家应该都已经把软件安装好等着上机练习了，这节课将教大家学习如何编程，以及R语言编程的基本语法。编程秘籍1.程序的基本编写方法2.编程解决问题六部曲3.温度转换实例庖丁解牛——筋肉1.{} 和注释2.变量及命名3.保留字4.数据类型庖丁解牛——骨1.表达式2.赋值语句3.分
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2023-10-13 21:54:33
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# R语言rms编程包介绍及示例
## 引言
在数据分析和统计建模领域，R语言是一种常用的编程语言。RMS（Regression Modeling Strategies）是R语言中一个非常有用的编程包，提供了许多用于拟合线性和非线性回归模型、进行变量选择和模型评估等功能。本文将介绍RMS编程包的基本用法，并通过示例代码来说明其功能和使用方法。
## 安装rms包
首先，我们需要在R中安装rms
原创
2023-12-15 11:00:23
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上一篇博客已经介绍了R和RStudio的安装，这篇博客将介绍RStudio的使用。RStudio是R的一个集成开发环境（IDE）。不知道IDE的可以百度一下，IDE的目的就是要让开发更加快捷和方便。如果你还没有安装RStudio，可以参考我上一篇博客**《R语言初级教程(01)：R编程环境的搭建》**进行安装。注意：安装Rstudio前一定需要先安装R。Rstudio 的好处很多，就不再一一赘述了
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2023-06-21 18:47:14
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）的 教程。但是前者有一些过时，后者是全英文的，所以我这里记录一下比较简单的过程，给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序，想塞到去一个自创的 R 包中，那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
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2023-09-02 15:12:54
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R语言编程入门写在前面的上期推文介绍了如何使用R语言编程进行样本间相关性分析，主要涉及了R语言矩阵、循环、统计分析函数、ggplot2、corrplot等函数包的使用，涉及的知识面较多，如果不是经常做生物信息或者是编程出家，很难在短时间内适应编程模式。其实，一旦适应了编程，很多问题都能轻松迎刃而解。毕竟计算机语言也是一门语言，和人与人之间打交道一样，人与计算机打交道也是很容易的。本次推文以引导大家
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2023-08-11 16:52:26
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直接跳到末尾 去评论区领书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
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2024-08-23 17:58:33
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导读本文整理了R语言绘图中使用频率较高的程序包，每个程序包都附载相应的参考来源链接（链接里有实现绘图的脚本）和下载链接。另：茗创科技为大家提供免会员极速下载服务，需要相应程序包的小伙伴可以私信茗创科技周翊工程师，微信号MCKJ-zhouyi或17373158786。gganimate：在R中绘制动态图gganimate在CRAN上可通过install.packages('gganimate')来安
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2023-11-05 19:59:46
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R语言利用ALL数据集作柱状图和热图#下载数据包
#BiocManager::install(“ALL”)
#BiocManager::install(“Biobase”)#加载数据包
library(“ALL”)
library(“Biobase”)#载入数据集
data(“ALL”)#查看相关消息
ALL‘筛选数据子集，并且将数据存入case1内，条件一：BT列数据在前五行的集合内
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2023-08-09 20:55:45
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另外再推荐一个在线绘制venn图的网站（除了广告较多都挺好的）：https://www.meta-chart.com/venn具体包括下面三个包： limma、venneuler、VennDiagram。总的来说，三个包都有着各自的不足。下面会一一进行说明，这里先放上结论：综合方便程度以及函数的多样性而言，VennDiagram > venneuler > limma。limma首先针
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2024-01-25 16:49:11
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数据挖掘主要分为4类，即预测、分类、聚类和关联，根据不同的挖掘目的选择相应的算法。R语言博大精深，吸纳了来自各方的挖掘算法包，这些包都是由统计学家或是算法研究人员提供，我们可以站在这些伟人的肩膀上实现算法的应用。下面对常用的数据挖掘包做一个汇总：连续因变量的预测：stats包stats包stats包rpart包RWeka包adabag包adabag包randomForest包e1071包kernl
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2023-06-21 18:36:04
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2.3.6 导入 SPSS 数据
IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc
包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装，它可以为你自动设
置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。
首先，下载并安装Hmisc包（foreign包已被默认安装
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2024-02-28 10:47:41
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R 2.14.0版本以后，parallel包被作为核心包引入R，这个包主要建立在 multicore 和 snow 包的工作基础之上，包含了这两个包大部分功能函数，以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说，并行化可以在不同的层级上实现：比如，在最底层，现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算（比如整数和浮点算数）； 高级一点的，一些扩展BLAS包使用多线程并行处理向量和矩阵的操作，甚至有些R扩展
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2023-12-09 12:17:34
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转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度，改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用，只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用，例如蛋白质组多肽计数数据。可用性：程序包在遵循LGPL许可证下可
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2023-11-03 09:45:11
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1. vim 删除一列先使用ctrl + v，移动方向键，选择矩形区域，然后按 d 进行删除如果要在每一列前面加一个“{ ”------>修改列为特殊字符（ctrl + v选好后使用r替换成特殊字符），然后使用:%s替换命令如果要在每一列后面加一个“},” ------> 1. 修改最后一个字符为特殊；2. 使用命令“:%s /,\r/
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2024-08-20 20:02:48
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qgg包：一款大规模数量遗传和基因组分析的R包一、概述该包基于：假设基因组特征可能会富集影响性状的因果变体。根据以往的研究和不同的信息来源，可以分成几种基因组特征,如基因、染色体或生物途径。1、核心功能拟合线性混合模型 构建基因组关系矩阵 估计遗传参数(遗传性和相关性) 基因预测 单标记关联分析 基因集合富集分析2、qgg利用以下处理大规模数据使用openMP的多核处理 在BLAS库(如OpenB
目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）rugarch简单实验rugarch 参数估计的行为极端大样本结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型
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2024-07-25 14:27:45
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一、一些函数包大汇总时间上有点过期，下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面要综述的包主要分为以下几个部分： 1） 多元数据可视化（Visualising multivariate data）： 绘图方法： 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数
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2023-11-22 15:34:57
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KNN 算法是 Cover 和 Hart 于1968 年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。等于就是把先数据通过特征空间属性，主要就是计算欧式距离，分为K个相近类别，后面的数据根据自己的属性划分到和自己属性最相似的类别上。我们通过R语言来演示一下近邻分析（KNN），先导入我们的R包和数据，library(class)
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2023-11-24 21:21:11
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ggplot2的优点 ggplot2可以让作图者根据ggplot2的作图语法来控制一下作图中的重要的因素，用起来可以说神通广大 ggplot2的主要元素： 1.data:数据 2,Aesthetic mapping：颜色、形状、点的大小与线的粗细 3,Statistical transformations:将数据做统计转换，比如概率密度，计数等等 4，Coordinate system:坐标轴的调
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2024-04-14 21:04:35
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tidyr包
类似于上图成行成列的表数据是干净数据(tidy data)，一般每一行表示一条观测记录，每一列表示一个字段(变量) tidyr包是用来操作tidy data的包，主要的功能有数据变形(Reshape Data)分割数据(Split Cells)处理缺失值数据(Handle Missing Values)数据变形(Reshape Data)数据变形(Reshape Data)可以重构数
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2023-08-22 11:37:51
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