@R语言相关分析与典型相关分析
#相关分析与典型相关分析
#pearson相关系数
a=c(1,3,5,7,9);b=c(1,4,6,9,10)
cor(a,b) #pearson相关系数
cor.test(a,b) #检验相关系数的显著性
cor(iris[1:4]) #相关系数,参数填数据集，则计算相关系数矩阵#spearman相关系数,亦即秩相关系数
#spearman和kend
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2023-10-30 21:29:31
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R语言并行计算spearman相关系数，加快共现网络（co-occurrence network）构建速度
利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法，但由于OTU table往往有成千上万行，用R自带的corr.test()函数计算较为费时，严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间，为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并
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2023-09-11 12:46:10
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在网上找了很久关于数据转换的，都没有找到比较好的。现在为大家整理一下。按照我自己的思路。当然也是为了自己做笔记。为了方便，大家可以统一安装一个系列的包，这个只需要安装tidyverse这个包就可以，它会安装一系列的数据处理的包，比如ggplot2，dplyr等主力的包。 #安装tidyverse包
install.packages('tidyverse')
#加载这个包
library(tidy
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2023-10-31 22:32:10
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# 使用R语言计算Spearman相关系数指南
作为一名刚入行的小白，学会如何使用R语言计算Spearman相关系数是数据分析中一项重要的技能。Spearman相关系数是一种非参数统计方法，用以衡量两个变量之间的单调关系。本文将详细介绍如何在R语言中实现Spearman相关系数计算。
## 一、Spearman相关系数计算的流程
在进行Spearman相关系数计算之前，我们可以遵循以下步骤：
# Spearman 相关性系数与 R 语言
在统计学中，相关性分析是一种用于测量变量之间关系的方法。其中，Spearman 相关性系数是一种非参数的统计衡量，旨在确定两个变量之间的单调关系。与 Pearson 相关系数不同，Spearman 相关性系数不要求数据符合正态分布，对异常值的敏感度也较低，因而适用于更广泛的数据分析场景。
## Spearman 相关性系数的含义
Spearman
原创
2024-09-13 05:34:04
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本节书摘来自华章计算机《数学建模：基于R》一书中的第1章，第1.6节,作者：薛 毅1.6 相关性检验对于多元数据,讨论变量间是否具有相关关系是很重要的,这里介绍三种相关检验—Pearson相关检验、Spearman相关检验和Kendall相关检验,第一个检验是针对正态数据而言的,而后面两种检验属于秩检验.1.6.1 Pearson相关检验设二元总体(X,Y)的分布函数为F(x,y),X,Y的方差分
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2024-04-19 13:26:52
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在数据分析和统计建模中，R语言被广泛使用，特别是在进行相关性分析时。Spearman相关系数是一种用于评估两个变量之间的非参数关联的方法。本文将详尽记录如何在R语言中应用Spearman相关，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面的内容。
## 版本对比与兼容性分析
Spearman相关分析的相关功能在R语言及其包中得到了不断的发展。以下是不同版本间的演进史：
# R语言中的ADF检验与P值解析
在时间序列分析中，单位根检验是一个重要的步骤，它可以帮助我们确定一个序列是否是平稳的。Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验是最常用的单位根检验方法之一。在本文中，我们将详细介绍ADF检验以及如何在R语言中进行实现。同时，我们还将讨论检验的P值如何解读，并提供一些代码示例。
## 什么是单位根检验？
在时间序列分析中，平稳性是一个
原创
2024-09-21 03:44:39
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基于R语言进行栅格数据统计及Raster包简介写在前面：日常数据处理中常需要对单个栅格图层进行统计，包括计算其均值、最值和总和等等。使用R语言可方面快速地实现该需求，主要借助的package为Raster包。library(raster)
x = raster('data/data.tif')
cellStats(x,stat='mean')x表示待计算的栅格；stat表示需要统计的内容，包括su
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2024-05-22 17:38:05
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Gearman是一个分发任务的程序框架，可以用在各种场合，与Hadoop相 比，Gearman更偏向于任务分发功能。它的任务分布非常简单，简单得可以只需要用脚本即可完成。Gearman最初用于LiveJournal的图片 resize功能，由于图片resize需要消耗大量计算资源，因此需要调度到后端多台服务器执行，完成任务之后返回前端再呈现到界面。 通常，多语言多系统之间的集成是个大问题，一般来
# 如何在R中实现Spearman相关检验
Spearman相关检验是一种非参数统计方法，用于衡量两个变量之间的关联强度和方向。与Pearson相关检验不同，Spearman相关检验不要求数据符合正态分布。下面是实现Spearman相关检验的详细流程和步骤。
## 流程概述
以下是进行Spearman相关检验的步骤和对应的代码示例：
| 步骤 | 描述
# R语言 Spearman特征排列实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何使用R语言实现Spearman特征排列。Spearman相关系数是一种非参数统计量，用于衡量两个变量之间的相关性。通过对特征排列，我们可以更好地了解特征之间的相关性，有助于特征选择和建模过程。
## 流程
接下来，我们将介绍实现Spearman特征排列的整个过程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | -
原创
2024-06-26 04:15:00
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# R语言中的Spearman分析入门指南
Spearman相关性分析是一种非参数统计方法，用于测量两个变量之间的单调关系。R语言是进行这种分析的强大工具。在本篇文章中，我们将逐步介绍如何使用R进行Spearman分析，适合刚入行的小白。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
数据嘅可视化确实非常重要，而R语言作图能力亦都相当完美！特别喺ggplt2呢个包，学熟距简直就可以直接showoff一番，未来连续几日，我都会从网路上收集d比较好嘅教材，share俾大家啦！作者：黄宝臣总结来说有以下几点：ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性ggplot2将常见
在几年前出现了一个ggcor包，可以用来可视化mantel test的结果，最开始还可以通过cran安装，不过后来也不行了，而且这个包由于一些原因已经停止维护了，最近的更新是2年前了！但是那张图却一直很风靡。。。其实原作者已经开发了新的包用于可视化mantel test，名字叫linkET，只是由于缺少宣传，大家知道的比较少。善于搜索一搜就能搜到，我在之前的 可能是最适合初学者的R包安装教程，视频
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2023-11-18 22:09:56
1436阅读
1. 方差分析假定：正态性（否则建立广义线性模型），独立性（否则建立混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵），齐次性（否则混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵）2. 单因素方差分析（为什么高级心统老师讲“边际均值比较”更常用？）2.1 安装相关R包，并找出数据（来源“agridat，将数据命名dat）。这里使用devtools下载github上的文件，devtools后面的格式是install_github
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2023-11-21 13:12:59
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“
医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面介绍了超多DCA的实现方法，基本上常见的方法都包括了，代码和数据获取方法也给了大家。今天介绍的是如何实现其他模型的DCA，比如lasso回归、随机森林、决策树、SVM、xgboost等。这是基于dca.r/stdca.r实现
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2023-12-25 00:29:26
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利用spearman相关性分析是构建微生物共现网络常用的方法，需要计算每一对OTU的相关系数r和显著性p值，并对r和p值进行筛选来构建微生物网络。但由于OTU table往往有成千上万行，用R自带的corr.test()函数计算非常费时，严重制约我们的分析速度。笔者在计算4000多行的OTU table时，往往需
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2023-08-03 19:27:11
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变差分解分析(Variance Partitioning Analysis)可用于确定指定环境因子对微生物(原生生物/植物/动物等等)群落结构变化的解释比例。要计算指定环境因子与群落结构的相关性，就需要约束非指定环境因子的同时，对指定环境因子做排序分析。其实就是相当于做partial排序分析。文章《R统计-PCA/PCoA/db-RDA/NMDS/CA/CCA/DCA等排序分析教程》写过如何使用v
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2023-12-19 05:56:57
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# 用R语言显示spearman特征排列
在数据分析和机器学习中，了解不同特征之间的相关性对于模型的性能和结果有着重要的影响。Spearman秩相关系数是一种衡量两个变量之间相关性的统计方法，它不要求数据呈现线性关系，而是通过对数据的秩次进行比较来计算相关性。在R语言中，我们可以使用`cor`函数来计算Spearman相关系数，并使用`corrplot`包来可视化特征之间的相关性排序。
首先，
原创
2024-06-28 05:02:20
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