R包ropls的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）Original 生信小白鱼 鲤小白 小白鱼的生统笔记收录于话题#多变量的降维分析35#聚类和分类23R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（partial least-squares disc
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2023-09-12 17:04:10
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想要了解更多可以去官方文档查看，链接。rpois函数主要用于产生泊松分布的随机数，其中参数n代表产生数据个数，参数lambda表示产生一组数据的（非负）均值，具体如下：rpois(n, lambda)
n：number of random values to return.
lambda：vector of (non-negative) means.
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2023-05-24 10:46:35
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以下内容皆来自互联网（主要来自xccds和落园博客）1. 用stringr包处理字符串《Machine Learning forHackers》一书的合著者John Myles White近日接受了一个访谈。在访谈中他提到了自己在R中常用的几个扩展包，其中包括用ggplot2包来绘图，用glmnet包做回归，用tm包进行文本挖掘，用plyr、reshape、lubridate
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2024-05-26 17:04:17
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#2.1.3矩阵（Matrix）#矩阵：一个二维数组#矩阵的每个元素都必须具有相同的数据类型### 1.矩阵的创建与引用 ####生成一个矩阵matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columns,byrow=T/F)diag() #生成一个对角矩阵#例：# 生成全部是0的矩阵(zero = matrix(0, nrow = 3, ncol
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2023-06-20 14:29:20
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本篇主要介绍P for trend、p for interaction、per 1 sd的R语言实现，关于每一项的具体含义，可参考文中给出的链接，或者自己搜索学习。这几个概念在统计学课本是找不到的，但是在临床研究的SCI论文中经常见到，所以有必要学习它，了解它，实现它！P for trendP for trend是线性趋势检验的P值，用于反映自变量和因变量是否存在线性趋势关系。线性趋势检验，之前介
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2024-01-12 10:37:43
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想做一个二维变量数学期望实验, 查看若干资料终于找到方法先看这篇文章熟悉一下R的函数http://www.cyclismo.org/tutorial/R/tables.html 构造数据通过下面的函数构造了,正态分布和泊松分布的两列数据 A <- data.frame(a=round(rnorm(10,20,9)), b=rpois(10, lambda=10))> A <- data.frame(a=round(rnorm(10,20,9)), b=rpois(10, lambda=10))> A a b1 22 142 21 73 20 114 20 105 12
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2013-05-10 21:33:00
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dpois(x, lambda, log = FALSE) ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qpois(p, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rpois(n, lambda) lower.tail = FALSE允许在默认情况下获得更精确的结果，lower.tail = TRU
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2023-06-07 11:18:12
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library("Amelia")
library("mice")
library("VIM")
#simulated example
set.seed(123)
n.mis<-10
x1<-seq(1.51,4,0.01)
x2<-rpois(250,2)
epsilon<-rnorm(250,0,1000)
y<--2500+1000*x1+100*x2+eps
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2023-09-28 09:09:53
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假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y的水平在中间移动，所以它似乎并不总是有固定的关系（背后有多个状态）。上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x...
原创
2021-05-19 23:42:54
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目录1.向量的生成1.1基础方法方法1：`c`函数方法2：使用`:`符号生成向量1.2 常用向量处理方法方法3：`seq()`函数方法4：`rep()`函数方法5：`paste`函数1.3 生成随机向量方法6：`sample`函数——随机整数方法7：`runif`函数——均匀分布(Uniform)方法8：`rnorm`函数——正态分布(Normal)方法9：`rpois`函数——泊松分布(Poi
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2023-06-21 23:07:05
347阅读
假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态） （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。上面的样本数据创建如下。x和y之间的关系数据根据时间改变。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x * 4
原创
2022-11-21 10:22:53
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6962假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y的水平在中间移动，所以它似乎并不总是有固定的关系（背后有多个状态）。上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x...
原创
2021-05-12 14:16:07
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R语言函数索引在学习R语言的途中，发现函数太多实在不好记。所以，本文记录下学习期间遇到的函数，做一个备忘，索引，方便查看函数的大致用途！学到什麽就更新什麽！str() 紧凑的显示R对象的内部结构生成随机变量 rpois() 泊松随机变量d 正态分布pnorm() 估计累计分布qnorml() 估计分位数summary()set.seed() 随机数字成成器种子，可以用来生成完全相同的随机数设置符合
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2023-06-25 20:52:17
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本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。
如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样... 等等那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函
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2023-10-20 22:14:30
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推文《基础绘图系统（二）—— 绘图参数及par函数》介绍了基础绘图系统的图形存在4种边框和区域。本篇来介绍ggplot2绘图系统中的一些边框和区域概念，以及调整它们间距的方法。本篇目录如下：1 两个区域2 边距3 patchwork工具包示例数据：set.seed(0314)
data <- data.frame(
x = 1:5,
y = rpois(5, 12),
z = c
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2023-09-22 12:52:10
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补充第一篇生成向量部分：正态分布函数rnorm(); 泊松分布函数rpois(); 指数分布函数rexp(); Gamma分布函数rgamma(); 均匀分布函数runif(); 二项分布函数rbinom(); 几何分布函数rgeom()； 四舍五入函数：round() 文章目录1、生成一组数据框2、简单分析数据3、数据可视化3.1 直方图3.2 散点图3.3柱状图3.4 饼图3.5 箱线图3.6
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2023-07-07 14:36:40
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本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函数而实现指数分布抽样？答案是肯定的，只需
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2023-08-09 20:34:43
148阅读
R语言函数索引在学习R语言的途中，发现函数太多实在不好记。所以，本文记录下学习期间遇到的函数，做一个备忘，索引，方便查看函数的大致用途！学到什麽就更新什麽！str() 紧凑的显示R对象的内部结构生成随机变量 rpois() 泊松随机变量d 正态分布pnorm() 估计累计分布qnorml() 估计分位数summary()set.seed() 随机数字成成器种子，可以用来生成完全相同的随机数设置符合
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2023-09-07 20:24:59
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Simulation今天学习的内容是模拟 —— Simulation，在统计和一些其他的应用中很重要，所以在这里介绍一些R语言中可以做模拟的函数。用于模拟已知概率分布的数字和变量有些函数可以直接生成符合某种概率分布的随机数字或变量，例如：rnorm()：指定一个均值和标准差，即可生成符合正态分布的随机数字变量rpois()：从已知平均发生率（rate）的泊松分布中生成泊松随机变量一共有四类基本的函
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2023-06-21 22:42:13
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