功能富集分析（R语言）一、clusterProfiler包做功能分析1、包的安装与下载（1）一般：install.packages("clusterProfiler")library("clusterProfiler")（2）package_list = c("clusterProfiler") for(p in package_list){
if (!requireNamespace(p,
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2024-03-07 23:02:20
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面板VAR步骤：（1）对各变量做平稳性检验（IPS、PP、ADF、LLC等方法检验）是逐个变量检验？？还是一起检验？？（2）面板数据的最优滞后阶数确定（AIC和SIC方法）（3）在PVAR系统中进行Wald-Granger检验（4）面板VAR估计（5）脉冲效应（6）面板方差分解R语言例子：文件pvar.csv数据结构如下：数据包括4个内生变量（"income","tax","inds","inve
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2023-06-25 13:15:16
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对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法结构方程模型入门 介绍然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。相关视频设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集，并且具有易于学习的语法来描述SEM模型。要安装lavaan，我们只需运行
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2023-08-14 14:36:02
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（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读） 现代统计学理论和方法的不断完善，使科研工作对统计方法的要求也越来越高，面对纷繁复杂的数据，如何选择最为合适的数据分析方法已成为科研工作者，尤其是广大刚处于科研生涯起步阶段的研究生们最为棘手问题。随着科学的发展，一些科
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2023-08-08 13:54:02
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结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频引言 诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。在SEM中可能存在以下关系。观察到的变量与观察到的变量之间的关系（γ，如回归）。潜变量与观察变量（λ，如确认性因子分析）。潜变量与潜变量（γ,β，如结构回归）。SEM独特地包含了测
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2023-09-27 07:24:07
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如果你觉得对你有帮助，欢迎转发输入1： mulilogit "mulilogit.csv",header=T)结果1： type freq输入2： Table = xtabs(freq~ grade + ki67+type,data=mulilogit)
ftable(Table)结果2： type 大细胞癌 鳞癌 腺癌输入3： repdata <结果3： grade输入4： $grade
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2023-08-22 22:14:57
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2.1介绍 DEA模型又称投入导向模型CCR，它基于规模报酬不变前提。2.2步骤 假设我们要计算一组n个决策单元（DMU），它可能是企业、政府部门、学校或医院等，这n个DMU的技术效率记为DMUj。  
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2023-07-12 22:58:36
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什么是结构方程建模SEM和R语言心理学和营销研究数据路径图可视化 结构方程模型入门 介绍对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集，并且
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2024-06-11 15:12:32
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# 用R语言实现Bootstrap：初学者指南
Bootstrap是一种统计重采样方法，可以帮助估计样本统计量的分布。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在R语言中实现Bootstrap。
## 流程步骤
首先，我们来看一下整个实现Bootstrap的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 定义Bootstrap函数 |
原创
2024-08-07 07:19:14
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今年以来，随着ChatGPT的爆火，人工智能（AI）迎来新一轮的热潮，开始更多地走入人们的视野。如果说2016年“阿尔法狗”（Alpha Go）大战围棋世界冠军还只是人工智能的“昙花一现”，那么ChatGPT、文心一言等所引发的持续热潮确让更多的人真切地感受到了人工智能的存在与强大。当前，AI技术正快速发展，并已经渗透到了各行各业，引发各个层面的变革与进化。特别是在机器学习、自然语言处理、图像识别
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2024-04-16 11:35:15
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R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它在数据科学领域广泛使用，可以处理各种类型的数据，并且有丰富的统计分析包。其中，Tobit回归模型是一种处理有限因变量（censored variable）的经典统计方法。本文将介绍如何使用R语言进行Tobit回归模型的建模和分析。
Tobit回归模型适用于因变量包含较多的被截断（truncated）或者被修剪（censored）的观测值的情况。被
原创
2024-01-25 12:35:02
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最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
R语言中的分布滞后非线性模型（DLNM）与发病率，死亡率和空气污染示例 数据数据集包含1987-2000年期间每日死亡率（CVD、呼吸道），天气（温度，相对湿度）和污染数
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2023-08-25 16:15:44
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之前一直是用semPlot这个包给来进行结构方程模型的路径绘制，自从用了tidySEM这个包后就发现之前那个包不香了，今天就给大家分享一下tidySEM。这个包的很大特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的，这样以来我们就可以像编辑excel一样改变图中元素的位置，非常的个性化。例子说明画图之前我们需要有一个画图的对象fit，也就是你的拟合成功的SEM模型第二步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点
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2024-04-26 21:05:51
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1. 目的：构建线性回归模型并检验其假设是否成立。2. 数据来源及背景2.1 数据来源：数据为本人上课的案例数据，2.2 数据背景：“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为，他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关，因此希望构建线性回归模型来预测其销售额。 glass <- read.csv("glass_mult.csv",header
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2023-06-25 14:01:32
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# 实现ARFIMA模型用R语言的步骤
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备好用于建模的数据。ARFIMA模型是一种时间序列模型，因此我们需要收集时间序列数据，并确保数据已经进行了必要的预处理，如去除异常值、填补缺失值等。
## 2. 安装和加载必要的R包
在继续之前，我们需要确保已经安装并加载了一些必要的R包。这些包包括`forecast`、`fracdiff`和`tseries`。你可
原创
2023-09-01 04:31:06
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基于Logistic回归的列线图1. 引用R包1 #install.packages("rms")2 library(rms) #引用rms包2. 读取文件1 setwd("C:\Users\000\Desktop\09_Nomogram") #设置工作目录2 rt 3 head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Educ
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2023-09-14 13:26:51
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# 用R语言做upset图
## 概述
在本文中，我将教会你如何使用R语言来制作upset图。Upset图是一种用于可视化数据集中的交集和集合的图表类型。通过upset图，你可以直观地展示不同集合之间的重叠和非重叠情况。我们将使用`UpSetR`这个R软件包来实现这个目标。
## 步骤
下面是制作upset图的步骤概述。我们将逐步详细介绍每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-12-03 07:57:25
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# R语言用于发表偏移（Publication Bias）分析
发表偏移是指在研究结果中，由于仅发表显著的或有趣的结果而导致的数据不完整性。这种偏差可能对系统评价和元分析的结果产生影响。在这篇文章中，我们将探讨如何利用R语言来评估发表偏移，并提供相应的代码示例。
## 发表偏移的类型
在统计分析中，主要有以下几种方式来评估发表偏移：
1. **视觉评估**：通过散点图检查结果是否对称。
2
# 用R语言做曼哈顿图
作为一名经验丰富的开发者，我会教你如何用R语言实现曼哈顿图。首先，我们来了解一下整个实现过程。
## 流程概述
以下是实现曼哈顿图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的R包 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建曼哈顿图 |
| 4 | 自定义曼哈顿图的外观 |
| 5 | 保存曼哈顿图 |
接下来，我
原创
2024-02-01 11:11:46
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结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法，其核心在于分析变量间协方差。构建一个SEM模型首先根据数据集的实际含义模拟关联路径，进而拟合SEM模型并进行检验。如果模型效果不佳，再回到第一步重新调整路径直到模型通过检测。SEM相关概念结构方程模型中的变量可分类成内生变量和外生变量两类。外生变量不受模型中其他因素影响（即没有
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2024-07-05 17:29:28
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