回归问题Machine Learning目标：通过对数据的学习，对于新来的x给出符合实际情况的y自然界的y有两种类型：discrete（离散的）continuous（连续的）Continuous Prediction(连续值预测)给定x（输入的数据），在经过模型的结构f，以及模型的参数以后，能给出一个响应，这个响应就标记为。我们希望它能逼近真实的值y。y叫real data, ground-tru
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2024-10-23 11:21:33
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差异分析完整解决方案写在前面最初这份脚本是这样的：R语言一键批量完成差异统计和可视化，当时我们发布的，但是我封装的比较严重，每个步骤不能分开跑，只能按照流程从一而终，后来我做升级版：查看升级版本，将多重比较方法和可视化进行了丰富，再后来我发现正态分布函数错误，所以又进行了更正：查看更正版本，最后就是咱们这篇教程了.前一段时间推出了包存在一些细节问题：譬如：非参数检验无字母标注混乱。其次，由于我在做
## R语言中的组间直方图
直方图是统计学中常用的一种数据可视化方式，用于展示数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用`hist()`函数来绘制直方图。而在绘制组间直方图时，我们可以通过指定不同的颜色或填充模式来区分不同组的数据。本文将介绍如何在R语言中绘制组间直方图，以及如何通过代码示例来实现。
### 组间直方图代码示例
下面是一个简单的R代码示例，用于绘制两组数据的组间直方图，并使用不
原创
2024-05-05 04:23:59
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我们从SEER数据库或其他公共数据库下载到数据后，一个很重要的步骤就是把数据集随机分为训练集和验证集，一般来说70%用于数据建模，即训练集，30%的数据进行验证，即内部验证。因为我们想要找到类似的数据进行外部验证比较难，因此只能对数据进行拆分来验证。本文案例：一篇基于logistic回归构建预测模型的文章，就采用了内部验证的方法，将数据按7:3进行拆分。今天我们分别用R语言和风暴统计免费在线平台对
批量字符替换、数值大小比较并重新赋值起初的循环与嵌套函数的完善和修改compare_revalue的实际应用 俗话说的好， “包” 治百病。先前帮师兄处理数据（对数据集的数值比较大小并重新赋值）时写了一个小函数（ Function）。经过考虑，为了完善函数把字符型、因子型等情况也纳入进来（可以做批量字符替换），并制作成R包，这便于自己使用。但是，今天不打算与大家分享如何制作R包，而是与大家
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2023-06-22 21:07:15
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纯粹就是记录下如何在Window下少写代码完成RNA-seq,并没有详细讲解转录组分析的原理和每一步背后的含义。想深入了解可以翻生信技能树，生信宝典，组学大讲堂等等公众号。本文里的命令都是用powershell执行的，cmd当然也可以。 本文主要参考CJ写的完结 | TBtools RNA-seq 数据分析系列插件 从下载数据开始到完成初步结果大概花了15个小时，大致为11步。 本文是从0开始RN
# R语言计算组间相似性
在数据分析中，我们经常需要计算不同组别之间的相似性，以便对它们进行比较和进一步的研究。R语言作为一种功能强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来计算组间相似性。本文将介绍如何使用R语言计算组间相似性，并提供相应的代码示例。
## 什么是组间相似性
组间相似性指的是不同组别之间的相似程度。在数据分析中，我们通常需要比较不同组别的数据，了解它们之间的相似性或差异性。计
原创
2024-05-02 06:15:35
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问题：实证分析中，经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如，在公司金融领域，研究薪酬激励是否有助于提升业绩时，模型设定为：关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组，继而比较 和 是否存在差异。通常认为，民营企业的薪酬激励更有效果，即 。如果两个
# R语言中的箱线图与两组间比较
## 引言
在数据科学中，高效可视化数据是挖掘潜在信息的关键。而箱线图（Boxplot）是一种便捷且直观的工具，能够帮助我们理解数据的分布特征，特别是在比较不同组的数据时。本文将探讨如何在R语言中绘制箱线图，并通过示例展示如何比较两组数据。
## 什么是箱线图？
箱线图是一种用于显示数据集分布的图形，通常用于标识数据的中位数、上下四分位数（Q1和Q3）和极
原创
2024-10-24 05:23:27
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stata编程初步+时间序列导入本讲主要内容掌握编程的循环语句应用循环语句进行简单的编程时间序列的设定时间序列差分检验上节内容回顾知识与思维的层次数据与数据集变量分类与运算数据的运算我们面临这样一个问题。需要模拟一个100人原始部落的生产函数行为。人们每天出去狩猎，但获取的产出服从1-100之间的随机数，由于每个人营养摄入不能低于0.1，所以当出现入不敷出的情况，将会有有人死去，这样部落将减员。下
# 如何实现“组间相关性分析R语言代码”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算相关性]
B --> C[绘制相关性热图]
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 计算相关性
计算相关性 --> 绘制热图
绘制热图
原创
2024-03-15 05:12:26
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题目题目描述 先输入一组数，然后输入其分组，按照分组统计出现次数并输出，参见样例。输入 输入第一行表示样例数m，对于每个样例，第一行为数的个数n，接下来两行分别有n个数，第一行有n个数，第二行的n个数分别对应上一行每个数的分组，n不超过100。输出 输出m行，格式参见样例，按从小到大排。样例输入 1 7 3 2 3 8 8 2 3 1 2 3 2 1 3 1样例输出 1={2=0,3=2,8=1}
Chapter 5：基本结构化API操作前言见《Spark 权威指南》学习计划Schemas (模式)我这里使用的是书附带的数据源中的 2015-summary.csv 数据scala> val df = spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("data/2015-
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2024-08-07 10:38:34
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先概括一下：本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验（单比率检验，双比率检验），统计功效，以及何通过显著性水平还有统计功效反实验所需选样本量。使用python对着三个功能进行实现，并封装成类，方便直接调用。如果A/B test中包含多组人群，可以两两进行比较，也可以直接利用方差分析判断不同组间是否存在差异（方差分析建立在样本独立，正态分布和方差齐性假设上，但实际上随机抽样时，样本独立，方差
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2024-04-18 21:31:00
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可以用的方法有----1。 比较两个回归系数之间差别的公式为:(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的JoinStandardError(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布(其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个)。可是，在SPSS(其实是任何OLS回归)中，你如果将男女分成两个样本分布做回归可以得到b1和b2，却得不到联合标
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2023-12-23 20:56:23
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# 使用R语言建立亚组logistic回归森林图
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用R语言建立亚组logistic回归森林图。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 动作 |
| -------- | -------- |
| 步骤 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 数据预处理 |
| 步骤 4 | 构建亚组logistic回归模型
原创
2023-08-25 07:34:02
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R语言-组间差异的非参数检验7.5 组间差异的非参数检验如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转而使用非参数方法。举例来说，若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系，那么你可能会希望使用本节中的方法。7.5.1 两组的比较若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人...
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2017-06-01 10:12:00
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。从文献计量
R语言-组间差异的非参数检验7.5 组间差异的非参数检验如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转而使用非参数方法。举例来说，若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系，那么你可能会希望使用本节中的方法。7.5.1 两组的比较若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人...
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2017-06-01 10:12:00
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参考数据挖掘与R语言 一、rpart包中，有建立回归树模型的指令：rpartrt<-rpart(formula, data)有关formula的一些注记~分隔，使响应变量在左边，解释变量在右边，例如y=x+y+w可表示为y~x+y+w+分别表示解释变量：表示交互式变量，例如y=x*z可表示为y~x：z*几个变量间的所有交互式表达式y=x+w+z+x * w+x * z+z * w+x * w
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2023-08-13 21:09:44
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