主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽
目录目录1.引言2.安装，数据的读取和保存不讲。这个有别的大佬讲了，没有创新点。3.标准方法3.1 固定效应模型与随机效应模型3.1.1 连续型结果的数据测量3.1.2 固定效应模型3.1.3 随机效应模型3.1.4 异质性检验3.1.5 亚组分析3.1.6 其他结果的meta分析3.1.7 总结3.2 二元结果的meta分析3.3 异质性与meta回归4.进阶操作（将在后续部分讲，敬请期待）4.
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2023-08-21 10:10:29
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在前面的章节中，我们已经探讨了2种SCI单因素表的制作方法，今天我们来将第三种表，其实这三种表已经涵盖了绝大部分的SCI的单因素表，只要您有心，绝对可以做出来。今天我们来看看这第三种，这种就像是第二种的加强版，先把产妇分为未生育的和已经生育的，再在里面比较两个人群前置胎盘患者的关系。 我们还是使用既往的乳腺癌的数据 age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结
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2023-10-25 18:55:49
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一、R语言介绍1、免费的统计软件。 具有顶尖的统计功能。其他统计软件多多少少会收费。课程大纲1、什么是数据？通常数据被认为是狭义上的数字，现在数字的含义被拓宽了，不仅是数字，也可以是字符、字母或者是文字。 比如：天气，食谱，等等。2、数据分析（1）分析商品的价格走势，从而做出预判，进一步进行选择。 （2）数据分析的过程：数据采集：APP偷偷采集网页浏览记录。有的安卓 app 手电筒也要访问通讯录的
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2023-09-19 12:28:24
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使用的数据nations.csv 第3周及以后使用的来自世界银行指标门户的数据。warming.csv 有关1880年至2017年全球年平均温度 。yearvalue 全球平均温度，与1900-2000年的平均温度相比。simulations.csv美国国家航空航天局（NASA）对历史温度的模拟数据，估计了自然和人为因素对气候的影响， 包含以下变量：yeartype&
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2023-09-27 08:27:28
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
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2023-06-20 14:45:05
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方差分析，是统计中的基础分析方法，也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。1. 方差分析的假定 上面这个思维导图，也可以看出，方差分析有三大假定：正态，独立和齐次，如果不满足，可以使用广义线性模型或者混合线性模型，或者广义线性混合模型去分析。「本次我们的主题有：」2. 数据来源这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相
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2023-07-05 19:57:56
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台一、Meta
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2023-08-14 09:23:37
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统计参考书：《统计建模与R软件》用于管理R工作空间的函数： 常用R对象：向量c() 矩阵matrix() 数组array() 数据框dataframe() 列表list() 因子factor() 创建向量和矩阵 产生向量 Seq()函数 ——以指定的规律产生向量 产生字母序列letters which()函数——直接用返回的都是下标 rev()函数 ——向量颠倒 so
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2023-05-18 11:21:02
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R语言手动计算主成分分析（PCA)及其在R函数的实现了解PCA的原理，但总是无法用R语言实现，这次算是有个教程。 主成分分析（principal component analysis,PCA）是一种降维技术，把多个变量化为能够反映原始变量大部分信息的少数几个主成分。 设X有p个变量，为n*p阶矩阵，即n个样本的p维向量。首先对X的p
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2023-05-31 18:48:46
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1.背景介绍方差分析是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法，也就是检验各组别间是否有差异。本文我们就一起来梳理下方差分析的分析流程。以及实现方法。R语言进行单因素方差分析或者非参数检验，也是非常方便的，简单快捷，仅仅几行代码，即可快速进行组间两两比较。2.基础知识1.数据类型方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况，可以比较2组或多组数据的差异。分析前首先应根据数据类型判断使用的
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2023-08-01 14:27:39
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
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2023-11-15 21:53:47
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构来揭示已观测到的，显式的变量间的关系. R基础安装包中提供了PCA和EFA函数分别为princ
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2023-07-08 18:02:09
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功能富集分析，是指借助各类数据库和分析工具进行统计分析。挖掘在数据库中与我们研究的生物学问题具有显著相关性的功能类别，期望发现在生物学过程中起关键作用的生物通路,从而揭示和理解生物学过程的基本分子机制。其中GO富集分析就是重要的一个内容。通常我们可以很容易的通过各类在线网站得到GO富集结果，而后期的可视化往往是八仙过海，各显神通。今天小鹿特别奉上一件法宝--GOplot，让你的可视化呈现与众不同。
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2023-11-18 12:32:59
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前言：Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。基于
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2022-10-07 10:30:16
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。针对Met
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2023-08-07 15:55:15
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目录专题一：Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用专题二：Meta分析与R语言数据清洗及相关应用专题三：R语言Meta分析与精美作图专题四：R语言Meta回归分析专题五：R语言Meta诊断分析与进阶专题六：R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用专题七：深度拓展机器学习在Meta分析中的应用Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对
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2023-10-26 15:57:19
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由于观测台站分布的密度及分布位置的原因，不可能任何空间地点的数据都能实测得到，因此需要用到插值，以了解区域内观测变量的完整空间分布。空间插值通过已知空间数据来预测未知空间数据值，其根据是已知观测点数据、显示或隐含的空间点群之间的关联性、数学模型以及误差目标函数。空间插值目标：①对不足或者缺失数据进行估计；②数据的格网化。规则格网能够更好地反映连续分布的空间现象。③内插等值
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2024-05-23 07:24:58
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概述RIP是开放标准的距离矢量协议；有两个版本RIP v1 和RIP v2；使用跳数作为度量值，最大允许的跳数是15；路由更新默认间隔为30秒；支持负载均衡。1 Rip v1的配置1.1 配置命令Router(config)#router rip//打开rip的路由进程；
Router(config-router)#network network-number//选择需要
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2024-06-27 09:11:35
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R语言——线性判别分析*线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别 。LDA与方差分析（ANOVA）和回归分析紧密相关
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2023-08-10 10:44:10
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