# R语言多重校正：数据科学中的统计修正技术
在数据科学和统计分析中，多重校正（Multiple Correction）是一种重要的技术，用于处理多重假设检验问题。当同时进行多个统计检验时，每个检验都有一定的错误率，这可能导致假阳性结果（Type I Error）的增加。为了控制整体的错误率，多重校正方法应运而生。本文将介绍R语言中实现多重校正的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 多重校正
假设检验总体均值的检验一个总体均值的检验大样本的检验z.test(table$PM2.5.,mu=81,sigma.x = sd(table$PM2.5.),alternative = "less",conf.level = 0.95)小样本的检验t.test(table$厚度,mu=5)检验效应量library(lsr)
cohensD(table$厚度,mu=5)两个总体均值之差的检验独立大样
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2023-09-05 18:49:02
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通过综合案例，使学生掌握基本统计分析的各种指标的，掌握统计分析结果的可视化方法。1.调查某大学学生每周学习时间与得分的平均等级之间的关系，现抽查10个学生的资料如student.data文件所示。其中等级10表示最好，1表示最差，试用秩相关检验（Spearman检验和Kendall检验）分析学习时间和学习等级有无关系。（相关性检验）读取并查看文件提出假设：H0：学习时间和学习等级无关系H1：学习时
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2023-06-20 17:33:30
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File descriptor（文件描述符）
fd文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。
一，File对象python的
# 多重检验校正R语言
在统计学和数据分析中，多重检验校正是一个非常重要的概念。当我们对大量的假设进行检验时，可能会出现错误的阳性结果（即拒绝了真实的假设）。为了减少这种错误，我们需要进行多重检验校正。
## 什么是多重检验校正？
多重检验校正是一种统计学方法，用于控制因进行多次检验而导致的错误发现率的增加。当我们进行多次假设检验时，会增加错误发现的风险。例如，在进行A/B测试时，我们可能会
原创
2023-07-19 20:16:57
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qplot 的意思是quick plot，是属于ggplot2包的一部分，使用时需先加载包。qplot参数： qplot(x, y = NULL, ..., data, facets = NULL, margins = FALSE,
geom = "auto", xlim = c(NA, NA), ylim = c(NA, NA), log = "",
main = NUL
1. 方差分析假定：正态性（否则建立广义线性模型），独立性（否则建立混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵），齐次性（否则混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵）2. 单因素方差分析（为什么高级心统老师讲“边际均值比较”更常用？）2.1 安装相关R包，并找出数据（来源“agridat，将数据命名dat）。这里使用devtools下载github上的文件，devtools后面的格式是install_github
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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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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加载数据和R包数据预处理选择模型选择重抽样方法构建workflow运行模型查看结果可视化结果选择最好的模型用于测试集 加载数据和R包首先还是加载数据和R包，和前面的一模一样的操作，数据也没变。suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse))
suppressPackageStartupMessages(library(tidymodels)
校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。 一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距 另外一种是calibration函数重抽样绘制连续的校准图 我们既往文章《手动绘制R语言Logistic回归模型的外部验证校准曲线（Calibration curve）（2）》已经介绍了如何绘
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2023-06-25 09:52:54
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前面介绍了使用tidymodels画校准曲线，不知道大家学会了没？众所周知，tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线！相同类型的mlr3也是不支持的！大家多去github提issue，加速对校准曲线的支持！今天介绍mlr3怎么画校准曲线，还是那句话，校准曲线就是散点图，你非说是折线图也行......加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。library(mlr3ve
文章目录1. 置换检验2. 操作流程3. 实例分析 1. 置换检验置换检验是一种基于重采样技术的统计检验方法，相较于其他统计检验方法，置换检验有着检验精确、不要求多种不同样本、样本变换重组和应用范围广的特点，其思想是统计量的值如果在置换分布中处于非常极端的位置（拒绝域之中）我们就有理由拒绝假设,如图所示。2. 操作流程我们要先知道几个重要的概念：显著性水平 a：估计总体参数落在某一区间内，可能犯
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2023-06-20 14:58:42
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本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。 我们首先解读或者说翻译下这篇论文。 论文公布的时间是2005年了，已经是比较久远的了，我第一次看到该论文大概是在2014年，后面在2016年
#************************************************************ FDR校正 #************************************************************ single setwd("E:/res ...
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2021-10-09 15:51:00
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# 如何在R语言中进行非线性回归拟合 校正混杂
## 流程概览
以下是在R语言中进行非线性回归拟合并校正混杂的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---------------------------------------------------|
| 1.
# 用R语言做逻辑回归分析校正性别年龄
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计方法，它可以用来预测二元输出变量的概率。在实际应用中，有时候我们需要校正性别和年龄这些因素对逻辑回归分析结果的影响。下面我们将介绍如何使用R语言进行逻辑回归分析，并校正性别和年龄的影响。
## 数据准备
首先，我们需要准备一些数据来进行逻辑回归分析。假设我们有一份包含性别、年龄和是否购买产品的数据集，我们的目标是根据
R语言中进行多重检验的校正是非常重要的，因为在进行多个假设检验时，可能会出现假阳性（即错误地拒绝真实假设）的情况。为了控制这种错误，我们需要对所得到的p值进行校正。
一种常见的多重检验校正方法是Bonferroni校正。Bonferroni校正是一种简单而直接的方法，它将显著性水平除以进行的总假设检验数。代码示例如下：
```{r}
# 模拟数据
set.seed(123)
data
# 项目方案：R语言多重比较校正及带标题调整
## 1. 简介
本项目方案旨在介绍如何使用R语言进行多重比较校正，并在结果中添加标题。多重比较校正是在进行多个比较时，控制假阳性率的一种方法。本方案将引导您了解多重比较校正的原理，并提供相应的R代码示例来展示如何执行多重比较校正并添加标题。
## 2. 多重比较校正方法
常见的多重比较校正方法有Bonferroni校正、Benjamini-Hoc
目录一、多重假设检验问题 二、方法1、Bonferroni校正2、FalseDiscovery Rate (FDR校正)参考链接：一、多重假设检验问题举一个具体的实例：我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量，求其中的差异基因，具体做法：（1）首先做ANOVA，确定这M个基因中有哪些基因至少出现过差异（2）5个时间点之间两两比较，一共比较5*4/2=10次，则多重假设
