多元正态分布的检验多元正态分布mshapiro.test {mvnormtest}mvn {MVN} 多元正态分布 多元正态分布也称多元高斯分布。如同正态分布在单变量分析中的地位类似，在对多个因变量（多元）同时进行分析时，常常假设因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。比如重复测量数据将重复的测量结果（比如各个时间点上的测量结果）视为不同的因变量，可以采用多元方差分析，此时就要求各个因变量的组合
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2023-06-25 15:10:26
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001、rnorm 用于生成符合正态分布的随机数a <- rnorm(10) ## 生成10个均值为为0， 标准差为1的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) a <- rnorm(10, 3, 5) ## 生成10个均值为3，标准差为5的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) 002、runi
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2023-05-23 13:51:19
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正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution）一维正态分布
若
随机变量
服从一个位置参数为
、尺度参数为
的概率分布，且其 概率密度函数为
则这个
随机变量就称为 正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为 正态分布，记作 ，读作
Recursive network（递归神经网络）摘要：这节课学习了Recursive network，RNN是Recursive network的特殊情况。主要以句子的情感分析为例，讲了Recursive network是如何对句子进行分析的。对于recursive network中的f函数，有几种不同的做法：1.recursive neural tensor network：将两个w
4. 因子 因子提供一种简单而又紧凑的形式来处理分类数据。因子用level来表示所有可能的取值。对于数据集中取值个数固定的分类数据，因子特别有用，图形函数和汇总函数就充分利用了因子这种优点。 R软件内部以数值编码方式来存储因子值，这
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2023-06-25 15:24:18
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R的基本运算a = c(1,2,3,4)
b = c(3,4,5,6)
print(a + b)
print(a ^ b) # a ** b
print(a %% b) # 整除取余
print(a %/% b) # 整除
v <- a # 向左赋值
b -> w # 向右赋值
ls() # 列出所有变量
print( 1 %in% v) # 相当于 in
print
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2023-07-09 17:37:54
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工作空间函数名称功能getwd()/dir.create()显示/创建当前目录setwd("dir")设置当前目录savehistory("file")/loadhistory("file")保存/读取历史命令save.image("file")/load("file")保存/读取工作空间输入输出执行脚本 source("file")
文本输出 sink("file") e.g sink("out
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2023-07-21 20:28:01
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这里总结一下，今天老师上课的内容。我觉得跟着老师，我能学到好多东西。我要消化。我突然觉得自己很卑微，因为有那么多东西需要学习的。但是 复习的侧重点在：什么是自己知道的？什么是自己不知道的？缺什么补什么？R基础知识整理（查漏补缺）S1：identicalidentical(a,i) #既检验数值又检验数据类型
i==m== 仅仅是数值的比较；identical 则同时包括数值和属性的比较；S2: s
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2023-09-08 23:08:28
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聊一聊R的基本绘图参数
砍柴问樵夫 R语言除了具有优秀的数据处理能力外，对于数据的展现也具有极其灵活和强大的作用。 R语言绘图函数主要包括：低级绘图函数，高级绘图函数，扩展绘图包函数。 基本绘图参数。 我们浏览一下R语言中的基本图形参数。 pch：点的符号，指定绘制点时使用的符号。x<-rep(1:5,times=6)
y<-rep(1:6,each=5)
pl
在随机收集来自独立来源的数据中，通常观察到数据的分布是正常的，这意味着，在绘制水平轴上的变量的值和垂直轴中的值的计数时，我们得到一个钟形曲线，曲线的中心代表数据集的平均值。 如果在图中，百分之五十的值位于平均值的左侧，另外五十分之一位于图的右侧，我们就可以统称为正态分布。在R中有四个内置函数来生成正态分布，如下：dnorm(x, mean, sd)
pnorm(x, mean, sd)
qnorm
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2023-05-22 14:26:01
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mega 2560板子在3d打印机中相当于大脑，控制这所有的3d打印配件来完成复杂的打印工作，但mega2560不能直接使用，需要上传（upload）固件（firmware）才可以使用。 1、下载固件——Marlin由于Marlin固件的强大功能和简单易用，所以这里暂时只介绍Marlin固件。Marlin原版下载地址（很多参数都需要自己配置）：我自己配置的Marlin固件大部分参数已经改好：htt
limma 包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法2.normalizeBetweenArrays只能是在同一个数据集里面用来去除样本的差异，不同数据集需要用limma 的 removeBatchEffect函数 去除批次效应数据矫正前.png可以看到，肿瘤样品的表达量整体就比正常对照样品的表达量高出一大截，这样的数据进行后续分析，就会出现大量的上调
神经网络是一种模拟原始人类思维的计算设计。与人工神经网络(ANN)相比，支持向量机首先将输入数据概括为由核函数定义的高维特征空间，并找到以最大余量分配训练数据的优秀超平面。该过程通过使用ANN进行。人工神经网络被认为是计算领域最有用的技术之一。即使它被归为黑匣子，许多研究已经进入到运用R语言来实现人工神经网络的发展。 感知器ANN是由激活函数定义的设计，其由互连的信息处理组件
# 基本运算.标量（长度为1）1 + 2 # 加
3 - 2 # 减
3 * 4 # 乘
8 / 5 # 除
c(1:4) / c(2:5) # 循环扩展 ，长度为4，相同位置的数字相除
c(1:6) / c(2:5) # 循环扩展，长度不一样时，长对象循环匹配短对象，就是短对象从头开始自己循环，会有一个warning,不影响运算
4 ^ 3 # 幂运算，底数^指数（这个符号切换输入法之后是……）
apply() 函数算是R语言中很基础的一个函数，同时还有 sapply() lapply() tapply() 函数精简了 apply() 函数的用法。apply() 函数是一个很R语言的函数，可以起到很好的替代冗余的for循环的作用，R语言中的循环操作for和while都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，所以使用apply()函数家族进行
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2023-06-25 15:27:34
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数据的描述1. 用图表描述：①统计类： table() 生成频数分布表 prop.table() 将频数分布表转化为比例 addmargins() 给频数分布表添加边际和或边际比例 barplot() 生成条形统计图 pie() 生成饼图 ②分布类： hist() 生成直方图，观察变量内的分布 stem() 生成茎叶图，观察变量内的分布 boxplot() 生成箱线图，观察变量内的分布或对象间的变
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2023-06-25 15:01:24
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目录二、概率与分布2.1 随机抽样2.2 排列组合与概率的计算2.3 概率分布2.3.1 离散分布的分布律2.3.2 连续分布的概率密度函数2.4 R中内嵌的分布2.5 中心极限定理 二、概率与分布2.1 随机抽样1）等可能的不放回随机抽样sample(x,n) 其中x为要抽取的向量，n为样本容量。> sample(1:6,1)
[1] 22）等可能的有放回随机抽样sample(x,n,r
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2023-07-09 19:11:33
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文章目录综括==apply函数==利用apply函数实现利用循环实现定义一个结果的数据框定义for循环利用R的特性三种方法消耗时间比较==lapply函数====sapply函数==vapply函数==mapply函数====tapply函数==rapply函数eapply函数 综括apply函数
apply函数是最常用的代替for循环的函数。apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)
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2023-07-06 16:47:22
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