数列是高中数学的重要内容，在高考和各种数学竞赛中都占有重要的地位。数列求和是数列的重要内容之一，除了等差数列和等比数列有求和公式外，大部分数列的求和都需要一定的技巧。学姐今天给大家简单介绍下数列求和的基本方法和技巧。第一类：公式法利用下列常用求和公式求和是数列求和的最基本最重要的方法。 第二类：乘公比错项相减（等差×等比）这种方法是在推导等比数列的前n项和公式时所用的方法，这种方法主要用于求数
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2023-06-20 16:10:48
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# R语言中的FDR（假发现率）解析
在生物统计学和基因组学的研究中，控制多重比较引发的假阳性率至关重要。假发现率（False Discovery Rate，FDR）是一种用于调整多重比较问题的方法，能够有效控制假阳性结果。本文将带你了解FDR的基本概念及其在R语言中的实现，并通过代码示例帮助你理解。
## FDR的基本概念
FDR是指在被认为是显著的结果中，实际上是错误的发现所占的比例。为
大家好呀，我是风间琉璃，上一期我们详细介绍了ELMER的运行原理以及其创建MAE对象、筛选distal probe的流程（详见“震惊！甲基化和转录因子可以这样结合？”）。今天我们继续向下探索。完成对ELMER包的下游分析。 三、确定probe-gene对 这一步我们将会把远端探针（distal probe）的甲基化水平和靶基因的表达水平进行相关性分析，从而构建出probe-gene对。这个
这里给出来一个利用R语言分析样品之间的t检验和秩和检验的一个例子，先贴出来代码，后面再解释具体代码如下：
data<-read.table("test1.txt",header=TRUE) #data<-read.csv("GSE32424_RPKM.csv",header=TRUE) #这里读入数据
n<-c(1:nrow(data)) #这里给一个
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2023-07-31 09:40:22
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1.什么是FDR校正？FDR (false discovery rate)，即校正后的P值，中文一般译作错误发现率。在转录组分析中，主要用在差异表达基因的分析中，控制最终分析结果中，假阳性结果的比例。为什么要用FDR?在转录组分析中，如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之一。一般来说，我们认为，不同样品中，表达量差异在两倍以上的转录本，是具有表达差异的转录本。为了判断两
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2023-09-18 21:36:32
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一般植物功能特征被划分为3类：一是植物形态特征, 包括生长型、生活型、植株高度等；二是植物生殖特征,包括传粉方式、扩散方式、种子重量等；三是植物生理特征, 如植物固氮能力等[30].——参考为研究中包括的每个物种创建一个定性和/或定量性状的矩阵；使用R中的FD包来计算你选择的性状的种间Gower距离。Gower距离矩阵可用于绘制树状图，描述物种间的相似性/不相似性，然后你可以使用R中的FD或BAT
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2024-04-08 19:28:49
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在进行基因组学研究、药物筛选等领域时，研究人员常常会面临多重假设检验的问题。在这些情况下，假阳性率的控制显得尤为重要。这个问题的解决方案之一便是“FDR（假发现率）矫正”，它的目标是降低假阳性结果的比例。近年来，R语言作为一种强大的统计分析工具，得到了广泛应用，下面就以R语言来实现FDR矫正进行详细解析。
### 背景描述
在2010年代初期，随着生物技术的快速发展，涉及高通量数据的生物信息学
# FDR在R语言中的实现及应用
**引言**
在生物医学研究和其他领域的多重假设检验中，常常面临着控制误报率的问题。假阳性结果可能导致错误的结论，而定量化这些结果则显得尤为重要。在这种情况下，FDR（假发现率）方法尤为重要，它提供了一种方法来控制发现的错误率，从而提高研究结果的可信度。本文将介绍如何使用R语言实现FDR控制，并通过一个示例展示其实际应用。
## 什么是FDR？
假发现率（
#************************************************************ FDR校正 #************************************************************ single setwd("E:/res ...
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2021-10-09 15:51:00
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# R语言FDR校正从小到大的实现教程
在生物统计学和数据科学中，进行多重比较时，我们经常需要使用假发现率（FDR）校正技术。FDR校正可以控制假阳性率，为了达到这个目的，R语言提供了简单而高效的实现方法。本篇文章将引导初学者如何在R语言中完成从小到大的FDR校正，并详细展示每一步的步骤及代码实现。
## 整体流程
在实现FDR校正的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
实用技巧：对R中数据进行sql查询操作(sqldf)我们知道，sql（结构化查询语言）语句是专门用来操纵数据库的，有了query语句，数据分析的过程就好像游戏开了外挂，一下子就so easy了，老板再也不用担心我不能及时给他分析报告了。哈哈，扯远了~下面切入正题 在R中，我们在分析数据之前需要先对数据进行各种筛选和整合，但是在对数据进行筛选和整合的过程中会用到各种包和各种函数。这固然也能解决我们遇
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2023-10-11 06:32:22
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摘要：本文针对UCL胎心宫缩监数据（Y有三个水平的多分类预测任务），利用R语言建立决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN和BP神经网络模型进行预测。给出了任务（包括数据预处理（缺失值处理、异常值处理）、建模、模型评价等步骤）的详细代码，读者稍加改动便可运用到自己的机器学习分类任务中。一、数据来源与说明胎心宫缩监护（CTG.xls）来源于UCI机器学习数据库。数据有2129个观测值及23个
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2024-07-01 14:04:29
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1、根据R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 对应的基因名(symbol)library(org.Hs.eg.db)
library(stringr)
#根据R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 对应的基因名(symbol)
g2e = toTable(org.Hs.egENSEMBL)
g2s = toTable(org.Hs.egSYMBOL)
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2023-06-21 10:23:46
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思路如下： 首先，如果提取出一个因子“2”和一个因子“5”，就可以得到一个“10”，末尾就会多一个0，所以原问题可化为，N！中可以提取出多少个2和5的组合 其次，以100的阶乘末尾有几个0这个问题为例，12345，出现一次5，这里就出现了两次2；12345678910，十个数，出现两次5，五次2；我们可以发现，2出现的次数是远多于5的，所以可以忽略2出现的次数，只专注于数“5”这个因
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2024-08-20 22:07:29
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【R语言数据科学】（十二）：有趣的概率学（上）
文章目录【R语言数据科学】（十二）：有趣的概率学（上）前言1.离散型变量概率1.1 概率分布1.2 蒙特卡洛模拟3.独立性4.条件概率5.加法原则和乘法原则6.排列组合7.三门问题8.任意两个人同一天生日9.如何选择蒙特卡洛重复试验的大小?
前言你真的了解概率吗？在机会游戏中，概率有一个非常直观的定义。例如，我们知道一对骰子出现七的机会是六分之一
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2023-05-23 10:52:08
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1.3 函数入门和大多数编程语言一样，R语言编程的核心是编写“函数”。函数就是一组指令的集合，用来读取输入、执行计算、返回结果。我们先定义一个函数oddcount()，以此简单介绍函数的用法。这个函数的功能是计算整数向量中奇数的个数。一般情况下，我们会用文本编辑器编写好函数代码并保存在文件中，不过在这个简单粗略的例子中，我们只需要在R的交互模式中一行行输入代码。接下来，我们还会在几个测试案例中调用
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2023-08-31 09:37:12
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本文内容来自《R 语言编程艺术》(The Art of R Programming)，有部分修改不要对并行抱有太高期望，很多情况下并行版本实际上比串行版本运行速度更慢。共同外链问题mutual outlink对于 n x n 矩阵sum = 0
for i = 0...n-1
for j = i+1...n-1
for k = 0...n-1 sum = sum + a[i][k] *
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2023-08-07 10:37:01
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在本教程中，我们将打开一些存储在netCDF文件中的地理空间数据。我们将选择感兴趣的变量和时间范围，并将数据导出到GeoTIFF，以便在R或其他地理空间软件中继续分析。（译者注：新手看可能不知道每个函数的用法，可以先根据文档仿写，记住即可，想要深入研究每个函数的用法，使用RStudio打开包帮助阅读即可）本文读取netcdf并可视乎数据的结果：NetCDF数据集示例首先，我们需要一些数据。作为一个
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2023-06-21 18:23:19
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·cut():切割将x的范围划分为时间间隔，并根据其所处的时间间隔对x中的值进行编码。> j1<-c(23,62,72,80,59,82,90,43,94)
> break1<-fivenum(j1)
> labels = c("差", "中", "良", "优")
> j2<-cut(j1,break1,labels)
> j2
[1] <N
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2023-08-02 10:11:29
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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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