1 创建一个向量
在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：
> x=c(1,2,3,4)
> x
[1] 1 2 3 4
2 创建一个矩阵
在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵，应用该函数时需要输入必要的参数值。
> args(matrix)
function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow =FA
# Python求R值和P值
## 引言
在统计学中，我们经常需要评估两个变量之间的关系以及这种关系的强度。在相关分析中，我们可以使用R值（也称为相关系数）来衡量两个变量之间的线性关系的强度。另外，我们可以使用P值来评估这种关系的显著性。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的`scipy`库计算R值和P值，并使用`matplotlib`库绘制饼状图来可视化相关分析结果。
## 计算
原创
2023-09-19 10:53:55
334阅读
在S交互运行时要显示某一个对象的值只要键入其名字即可，如： > x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 这实际上是调用了print()函数，即print(x)。在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote=参数指定字符串输出
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2023-08-25 23:23:24
353阅读
# R语言p值输出函数实现方法
## 简介
在统计学中，p值是用于评估统计假设的一项重要指标。在R语言中，我们可以通过编写一个p值输出函数来实现自动计算和输出p值的功能。本文将介绍实现这一功能的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是实现“R语言p值输出函数”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-04 11:39:46
492阅读
# Python中计算R和P值
在数据分析领域，R值和P值是非常重要的统计指标。R值通常是相关系数，用于衡量两个变量之间的线性关系；而P值则用于检验假设，通常是在假设检验中判断结果是否显著的重要指标。本文将通过Python代码示例来演示如何计算R值和P值，并附上甘特图和序列图来帮助理解。
## R值的计算
R值，即相关系数，范围在-1到1之间。R值为1表示完全正相关，为-1表示完全负相关，为
# 计算 Pearson 系数的 P 值和 R 值——Python 指南
在数据科学和统计分析中，Pearson 相关系数 (r 值) 是一种重要的测量工具，用于评估两个变量之间的线性关系。同时，我们可以通过 P 值来检验这种相关性是否显著。本文将详细介绍如何在 Python 中计算 Pearson 相关系数及其 P 值。
## 流程概述
为了完成这一任务，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤
# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
526阅读
本文共2136字，建议阅读5分钟。本文介绍了采用创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数的方法来方便地进行统计。是用R语言还是用Python语言？这是一个旷日持久的争论。在此，我们可以尝试采用折中路线：创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数，来方便地进行统计！简介用R语言还是用Python语言？这是数据科学和机器学习的一场大的争论。毫无疑问，这两种语言在最近几年都取得了巨大的
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2023-08-04 10:09:35
116阅读
# Spearman Rank系数的p值和r值解析
在统计学中，Spearman Rank相关系数是一种非参数的度量，用于评估两个变量之间的单调关系。与皮尔逊相关系数不同，Spearman系数不要求数据服从正态分布，因此更适用于非正态分布的数据集。
Spearman系数的值范围从-1到1。一个值为1表示完全正相关，值为-1表示完全负相关，而值为0则表示没有相关关系。此外，Spearman系数的
一.函数1.引入我们知道圆的面积计算公式为： S = πr^2,当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：r1 = 1
r2 = 2
r3 = 3
#1.求r1的面积：
s1 = 3.14*r1**2
print(s1)
#2.求r2的面积：
s2 = 3.14*r2**2
print(s2)
#1.求r3的面积：
s3 = 3.14*r3**2
pr
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2023-08-04 09:58:02
435阅读
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
358阅读
R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
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2023-06-16 19:49:44
1279阅读
学习内容机器学习的一些概念 有监督：已知要划分的类别，并且能够获得一定数量的类别已知的训练样本，这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题。 无监督：事先不知道要划分的是什么类别，更没有类别已知的样本用作训练，在很多情况下甚至不知道有多少类别，我们要做的是根据样本特征将样本聚成几个类。这种情况下建立分类器的问题属于无监督学习问题。 附：（有监督学习与无监督学习的几大区别） 泛化能力：对未知数据的预
作者 | Amond Lee即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着
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2023-12-02 20:52:07
97阅读
常见应用：股市预测、无人驾驶、推荐系统 讲解实例：预测一只口袋妖怪进化之后的战斗力 一个实例口袋妖怪x=(xcp,xs,xhp,xw,xh) 括号中的每一项代表该实例在该属性（战斗力，种类，生命值，重量，高度）上的取值。我们希望找到一个函数来预测一只口袋妖怪进化之后的战斗力即CP值。 线性模型： w,b为参数，其中w为权重，直观表达了各属性在预测中的重要性。 第一步：建立模型（先只考虑xcp一个属
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2024-07-30 12:24:41
38阅读
在这篇文章中，我将系统地分享如何在R语言中解决与p值相关的问题。这一过程涵盖了从协议背景到逆向案例的每一个步骤，帮助读者深入理解如何在数据分析过程中处理p值。
### 协议背景
随着统计学和数据科学的发展，p值的作用愈发受到关注。p值帮助我们判断观察到的效果在零假设下出现的概率。大量的研究成本和结果评估都依赖于合适的p值解释。下面是p值定义和发展历程的时间轴：
```mermaid
time
# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
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2023-08-26 13:10:19
257阅读
# 用R语言计算皮尔逊相关系数（Pearson's r）及其P值
在数据分析和统计学中，皮尔逊相关系数（Pearson's r）是一种度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计方法。所有的分析和计算通常都需要遵循一定的步骤。本文将指导你如何在R语言中计算皮尔逊相关系数及其P值，尤其是适合刚入行的小白。
## 流程概述
以下是计算皮尔逊相关系数和P值的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图，包括简单分析与操作流程，对比不同方式得到的结果差异，提供脚本代码供练习.PCA分析的原理在处理基因差异表达数据时，有时候需要分析其中因素的影响最大，判断结果的关系，这个时候可以用PCA分析法，之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析，如果有兴趣点击这里查看，今天的笔记主要围绕实际操作过程进行分享。笔者学习时参考易汉博的教程，感
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2023-10-09 00:00:42
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1.函数的参数 参数分为形参（形式参数）和 实参（实际参数） 形参又分为：位置参数、默认参数、可变参数、 关键字参数 形参是在定义函数的时候给出的 实参是在调用函数的时候给出的 2.2位置参数：位置参数也称为必备参数，实参和形参的个数必须保持一致，必须按照指定位置传参，如果位置不对应就指定说明，否则会报错。def getinfo(name,age):
print(name,age)
get
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2023-08-02 09:10:48
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