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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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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# 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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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
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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# R语言中的Z-score标准化
在数据分析和机器学习的过程中，特别是在处理具有不同尺度和单位的特征时，数据预处理是非常重要的一步。在众多标准化方法中，Z-score标准化是一种常用且有效的方法。本文将深入探讨Z-score标准化及其在R语言中的实现。
## 什么是Z-score标准化？
Z-score标准化，又称为标准差标准化，是通过将数据转换为其标准分布的一种方法，使得数据的均值为0，
原创
2024-08-06 07:12:14
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文章目录1.前言1.1 成立条件1.2 三大要素1.3 统计原理2.demo2.1 加载R包2.2 主要MR分析2.3 MR补充分析、多态性、验证2.4 结果可视化 1.前言孟德尔随机化(Mendelian randomization，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。它基于这样的原理：基因变异是在出生前就随机分配给个体的，类似于在随机对照试验中随机分配
“
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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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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作者简介 Introduction上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示。ggpubr安装和加载# 直接从CRAN安装
install.packages("ggpubr", repo="http://cran.us.r-project.org")
#先加载包
library(ggpubr)
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2024-05-17 11:14:15
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簇状条形图的绘制与美化建立数据绘制簇状条形图条形图着色条的大小更改条形图间间距堆积条形图完整代码仅供参考创作不易，都浏览到这儿了，看官可否将下面的收藏点赞帮忙点亮。 建立数据巧妇难为无米之炊，按例我得先搬出我得伙伴们。这次为了让图像效果更加好看，对数据进行了稍微的调整。 绝不是剧里真实的信息
姓名性别科目成绩顾未易男语文97顾未易男数学95顾未易男英语89司徒末女语文84司徒末女数学81
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2023-08-02 14:12:52
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@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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当我们说到p-value时，我们在说什么？“这个变量的p-value小于0.05，所以这个变量很重要”........你真的知道自己在说什么么？？？这个p-value到底是个什么鬼？为什么小于0.05就很重要？很重要是什么意思？？？？？终于...这次，我们通俗易懂地来讲讲到底什么是p-value（p值）。在讲p-value之前，我们用掷硬币来举个例子。硬币有正反两面，在概率中我们知道，出现正反面的
在机器学习和统计分析中，线性回归是一个常见而重要的工具。它能通过一条直线来近似表示自变量与因变量之间的关系。在 Python 中实现线性回归时，通常会关注几个关键的输出指标，包括R值和p值。这些指标帮助我们评估模型的拟合优度和统计显著性。
> 线性回归是一种用来表示两个或多个变量之间关系的统计学方法。它通过最小二乘法来确定最佳拟合直线。——《统计学基础》
### 背景定位
在机器学习的历史中
以下图所示的成绩表为例，这种每个样本的信息占据一行的记录方式就是宽数据，它看着非常直观，也是录入数据常使用的形式。 宽数据示意
长数据则是另外一种记录方式，如下图所示，姓名+班级构成了样本标识（表中有重名，仅使用姓名无法唯一确定样本），而所有科目以及总分的成绩则被折叠放置在同一栏，并使用新变量“科目”作为变量标识。这种记录方式虽然看起来不太直观，但有时在进行可视化、数学建模等处理时会很
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2024-07-20 08:26:50
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案例:通过使用R语言的聚类算法将用户进行合理的划分,找出对超市贡献度,光临度最高的优质客户,对后期的推广有更深远的影响1.导入包 library(dplyr)
library(reshape2)
library(cluster)
library(fpc)
library(mclust) 2.加载数据集 options(digits = 18) #小数可以显示到第18位
lss_all_cust
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2024-06-08 17:35:27
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一、独立性检验
根据频数信息判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
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2023-05-24 21:25:40
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# R语言中如何将字体变成繁体字
在数据可视化过程中，R语言以其强大的绘图功能而著称。对于需要展示繁体字的用户来说，如何将绘图中的字体设置为繁体字是一个重要的问题。本文将详细说明如何在R中实现这个目标，并提供相关代码示例。
## 1. 安装必要的包
首先，确保您拥有正确的包，以支持繁体字。在R中，我们通常使用`extrafont`和`ggplot2`包来进行绘图和字体管理。下面是安装这些包的
原创
2024-08-16 06:06:20
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# R语言中矩阵错误处理指南
在使用R语言开发时，发现“将数据转换为矩阵”的过程中失败是一个常见问题。对于刚入行的小白来说，理解如何将数据转换为矩阵以及如何排查错误至关重要。本文将详细介绍如何解决这一问题，包括一个详细的步骤表、必要的代码示例，以及相关的可视化图表。
## 整体流程
在尝试将数据转变为矩阵之前，我们需明确整个操作流程。以下是将数据转换为矩阵过程的步骤概览：
| 步骤 | 描
原创
2024-08-05 09:12:01
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# 将R语言list变成矩阵的实现方法
## 1. 概述
在R语言中，将list转换成矩阵可以通过简单的几步操作来实现。在本文中，我将向你展示如何将list转换成矩阵，并且提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程
下面是将R语言list转换成矩阵的流程，可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-07-02 06:19:13
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