# R语言中的lmodel2包：简单线性回归的强大工具
在数据分析的过程中，线性回归是一种常用的统计方法。它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测和分析。而在R语言中，`lmodel2`包提供了一种更为精确且实用的线性回归工具。
## 什么是lmodel2？
`lmodel2`包是R语言中专门用于线性模型分析的一个包。它超越了基本的线性回归，提供了多种回归模型的拟合方法，特别是在处理
原创
2024-09-22 05:45:38
94阅读
利用corrgram包中的corrgram()函数,可以用图形的方式展示相关系数矩阵 代码示例options(digits=2)
cor(mtcars)
install.packages("corrgram")
library(corrgram)
corrgram(mtcars,order=TRUE,lower.panel = panel.shade,
upper.panel =
转载
2023-06-13 23:09:51
456阅读
1.R语言介绍R语言是用于统计分析，图形表示报告的编程语言和软件环境。R语言是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman创建的，目前由R Development Core Team开发和维护。R语言的核心是一种解释型的计算机语言，允许使用分支和循环以及函数的模块化编程。 R语言允许与C语言，C++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成，以提高效率
转载
2023-07-07 15:39:43
147阅读
R语言语法基础二重塑数据增加行和列# 创建向量
city = c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver")
state = c("FL","WA","CT","CO")
zipcode = c(33602, 98104, 06161, 80294)
# 组合向量成数据帧
address1 = cbind(city, state, zipcode)
print(a
转载
2024-02-03 22:38:31
97阅读
# R语言 apply 2实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现“R语言 apply 2”的整体流程：
```mermaid
classDiagram
class 开发者{
-经验丰富
-指导小白
}
class 小白{
-刚入行
-学习apply 2
}
开发者 -- 小白
```
原创
2024-05-05 04:24:19
17阅读
1. 什么是ggplot2?ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质
转载
2023-06-21 20:03:24
232阅读
（1）R 语言主要用来 对 数据进行统计分析 （2）R语言可以针对数据 进行绘图 其高级功能如下绘图 R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气
转载
2023-06-13 22:45:49
161阅读
对于glm模型summary()输出的汇总结果，如何解读是非常重要的，它直接影响得出的结论。
例如下面这样一个输出结果，该如何理解呢？
Call:
glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData)
Deviance Residuals:
Min
转载
2023-07-09 17:00:36
65阅读
#ggplot2概述#安装ggplot2包install.packages("ggplot2")#查看ggplot2包的参数和支持包devtools::session_info("ggplot2")#运行上述代码报错后，补充安装提示的包BiocManager::install("desc",ask = F,update = F)BiocManager::install("rprojroot",as
转载
2023-08-30 20:54:20
119阅读
001、plink软件生成raw文件root@PC1:/home/test# ls
outcome.map outcome.ped ## maf过滤，并将基因型数据转换为0、1、2的形式
root@PC1:/home/test# plink --file outcome --sheep --maf 0.01 --recode A 1> /dev/null; rm
转载
2022-09-08 17:07:00
126阅读
安装R和Rstuido软件R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境；Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。1、官网下载R安装包 下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统
转载
2023-06-25 12:48:49
154阅读
R语言基础学习--reshape2包简介1. rehsape2包2. 长宽数据格式函数学习1. melt函数2. cast函数2.1 dcast()函数2.2 acast()函数3. 其他函数3.1 `add_margins()`函数3.2 `recast ()`函数3.3 `melt_check()`函数3.4 `colsplit()`函数参考文件 简介1. rehsape2包reshape2
转载
2023-08-09 21:50:45
240阅读
# R语言中的 `splines2` 包简介
在数据分析和统计建模中，处理非线性关系的能力至关重要。传统线性模型在很多情况下无法有效捕捉数据中的复杂模式，而样条（Spline）回归常常被用于解决此类问题。在R语言中，`splines2` 包提供了一种灵活且强大的实现方法，特别适合于生成各种样条基函数。本文将介绍 `splines2` 包的基本功能，并通过实际代码示例展示如何应用。
## 什么是
R语言基础画图2接上次。1.las参数 坐标刻度标签的方向。0表示总是平行于坐标轴，1表示总
转载
2023-05-16 18:50:03
111阅读
# 如何使用R语言进行Pearson相关系数计算
## 引言
欢迎来到R语言的世界！在这篇文章中，我将向你展示如何使用R语言完成Pearson相关系数计算。作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你完成这个任务。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 计算相关系数 |
| 3 | 输出结果 |
原创
2024-06-12 06:06:17
108阅读
1. 语言和建模文本的机器学习和深度学习模型由计算机执行，但它们是由人类使用人类生成的语言设计和创建的。作为自然语言处理 (NLP) 从业者，我们将对语言是什么以及语言如何工作的假设带入从自然语言创建建模特征并将这些特征用作统计模型的输入的任务中。即使我们没有深入思考语言是如何运作的，或者当我们的理解不成熟或不准确时，情况也是如此。说一种语言与对该语言的工作原理有明确的了解是不同的。我们可以通过提
编者在我们的临床研究中，很难得到高质量的数据。以医院数据为例，普遍存在两个问题：第一，各科室的数据五花八门，难以统一；第二，收集的数据不够完整，存在缺失，这些缺失数据如同鸡肋，食之无味，弃之可惜。总的来说，一是杂，二是缺。存在缺失是正常的现象，即使顶刊也不能做到完美试验，正是因为缺失的存在，才更显得试验可靠。数据缺失并不可怕，重要的是如何处理。本文将从缺失数据的类型开始将其，由浅到深，注重实战，感
这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第十三期：13 ggplot2 在R中进行可视化。我们已经具备了一定的代码基础，现在不妨来了解下数据可视化，从生动的图形中更好地感受数据之美。R是一门统计分析语言，和Python一样，语法简单并且有非常丰富的功能包，其中的ggplot2包便可以用简洁的语法绘制出美观多样的图形。下载和安装如果没有R的话需要去下载并安装，在R的官网中找到下载链接，选择最近的镜像地址
转载
2023-10-31 21:24:43
130阅读
#R语言的学习（第二章) 文章目录2.第二章2.1向量2.1.1例题2.2向量读取2.2.1例题2.3向量运算2.3.1例子2.3.2排序例子2.3.3例题2.4随机数2.4.1均匀分布随机数2.4.2正态分布2.4.3二项分布2.4.4随机抽样2.4.5例题12.4.6例题22.5矩阵2.5.1例题2.5.2矩阵读取2.5.2.1例子2.5.3矩阵运算2.5.4例题12.5.5例题22.6数组
转载
2023-06-25 13:07:01
97阅读
前言ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得的理由：采用“图层”叠加的设计方式，一方面可以增加不同的图之间的联系，另一方面也有利于学习和理解该package，photoshop的老玩家应该比较能理解这个带来的巨大便利适用范围广，拥有详尽的
转载
2024-05-23 07:27:49
57阅读
