R 中在默认参数的情况下，第 i 个观察值对应 分位数，通过线性插值获得中位数。 对于上面这类基本统计函数，如果数据中缺少值，情况将变得更加复杂。为了说明，我们使用以下示例。...数据集包含在 ISwR 软件包中，并且包含许多变量，这里仅使用 igf1（血清 IGF-I）。 当我们尝试计算 igf1 的平均值时会发现一个问题。...也就是说，如果将数据从小到大排列，x 是第 k 个观测值，则小于或等于 x 的那些数占总数的比例是 k / n（如果 x 是 10 个数据中的第 7 个，则为 7/10）。...为了更好地进行评估，你可以在标准正态分布中将第 k 个最小观测值相对于 n 个第 k 个最小观测值的期望值作图。如果数据来自某个正态分布，则你将获得一条直线。 创建这样的图貌似有点复杂。...如果我们的数据遵循中间 45 度斜线，则为正态分布或接近正态分布；否则，则偏离正态分布。 让我们看一下不是正态分布时的 Q-Q Plot 的样子。
TRUE，输入的第一行将被用作列名，并且不会包含在数据帧中。...如果为FALSE，将自动生成列名:X1, X2, X3等。如果col_names是一个字符向量，这些值将被用作列的名称，并且输入的第一行将被读入输出数据帧的第一行。...na 字符串的字符向量，解释为缺少的值。将此选项设置为character()，以指示没有丢失的值。...quoted_na 是否引号内缺少的值应该被视为缺少的值(默认)或字符串 comment 用于标识注释的字符串 trim_ws 在解析每个字段之前，是否应该修剪其前导和尾随空格?...guess_max 用于猜测列类型的最大记录数 progress 显示进度条 skip_empty_rows 是否忽略空白行 如果能够熟练使用read_csv()函数，就能同样使用readr包中的其他函数来读取文件了
p=17526 本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。...均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> SMA（200）时为Long，否则为Short。...有一些R包可以适合GARCH模型。我将考虑tseries软件包中的garch函数和fGarch软件包中的garchFit函数。tseries软件包中的garch函数速度很快，但并不总能找到解决方案。...fGarch软件包中的garchFit函数速度较慢，但收敛得更加一致。...is.logical( 现在，让我们创建一个基于GARCH（1,1）波动率预测在均值回归和趋势跟踪策略之间切换的策略。
3 R与Python字符串函数 R语言中推荐使用stringr包里面的函数进行字符串处理，Python中有正则表达式库re和内置的字符串string包。...4 字符串函数--基于R R语言中自带的字符串函数操作起来非常难用，而且函数名字经常记不住，因此这里介绍stringr包，提供了大部分字符串处理函数（如果发现很难使用stringr包中函数实现，可以考虑使用...stringr包中函数按照是否使用正则表达式分为使用正则表达式函数和其他函数，函数参数中有pattern参数的则为使用正则表达式函数。...参数 decreasing : 排序方式，默认升序 na_last : 是否将缺失值排在最后 locale : 区域设置，一般默认是英语 text <- c("1", "2", "E", "F",...str_replace_na()函数 将NA转换成字符串NA，不然字符串之间操作缺失值会传染。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在绘制图形中添加曲形文本，以往都是通过调整文本角度来展示看起来非常别扭但是使用「geomtextpath」包就显得丝滑了很多。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(ggtext) library(ggp) library(geomtextpath) 导入数据 data..."new_status"列，如果"status"为"Operating"，则为"In Operation"，否则为"Coming Soon" group_by(new_status) %>% #...# 计算累计高度的值 pos = n/2 + lead(csum, 1), # 计算每个条形图标签的位置 pos = if_else(is.na(pos), n.../2, pos)) # 如果位置为空，则将位置设置为n/2 df %>% ggplot(aes(x = 5, y = n, fill = new_status, label = n)) + #
加载包 数据将首先使用该dplyr 包进行探索 ，并使用该ggplot2 包进行可视化 。稍后，实现逐步贝叶斯线性回归和贝叶斯模型平均 (BMA)。...black =1 如果是黑人 south =1 如果住在南方 urban =1 如果居住在都市 sibs 兄弟姐妹的数量 brthord 出生顺序 meduc 母亲的教育（年） feduc 父亲的教育...下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。...BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ .
加载包 数据将首先使用该dplyr 包进行探索 ，并使用该ggplot2 包进行可视化 。稍后，实现逐步贝叶斯线性回归和贝叶斯模型平均 (BMA)。...下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。...如果残差高度非正态或偏斜，则违反假设并且任何后续推论都无效。...BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ .
()对向量元素排序，decreasing=TRUE则为降序，na.last=TRUE将缺失值排在最后，返回值为元素排名sort()对对象元素排序（不限于向量），返回排序后的对象union()union(...当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值...://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("packagename") 此外，很多软件包并不包含在R的CRAN内，而在一些托管平台，最常见的为GitHub（https...注意文件名前需要添加完整的目录（路径不同层级之间使用/或\\）。
也就是模块和性状之间的关系。...以下是常规的分类变量处理原则： 如果是二分类，只要变为0/1即可（也可以变成1/2，没有影响），或者变成因子型；这里要特别指出，如果一个变量只有两个类别，比如normal和tumor这种，把这个变量变成两列的做法是错误的...（虽然很多文章中都这样用） 如果是有序多分类，比如治愈、好转、未愈，这种，可以变成数字1,2,3，或者变成因子型； 如果是无序多分类，那么此时需要使用WGCNA提供的函数进行处理。...0 1 ## 9 C 0 0 1 binarizeCategoricalVariable()是针对1个变量的，通常我们的性状数据都是包含在..., nrow(datExpr)) 然后画图就可以了： sizeGrWindow(10,6) # 把相关系数和P值放在一起 textMatrix <- paste(signif(moduleTraitCor
数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。...调整后的 R 平方 告诉您总体水平 R 平方值的估计值。 残差标准误差 告诉您残差的平均标准偏差（原始度量）。如果平方是均方误差 (MSE)，则包含在残差旁边的方差分析表中。...如果我们能找出一个异常的案例，我们在有和没有这个案例的情况下进行分析，以确定其影响。输出的变化将是对杠杆的测试。 现在我们制作测试之间关系的 3d 散点图。
如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用，就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。...样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。...单因素方差分析是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。对于完全随机设计试验且处理数大于2时可以用单因素方差分析（等于2 时用t检验）。...:一个向量，指定参数data中需要被包含在模型中的观测数据； Na.action: 一个函数，指定缺失数据的处理方法，若为NULL,则使用函数 na.omit()删除缺失数据; Var.equal:...综合案例:不同治疗方法下胆固醇降低效果的差异性分析 下面利用R语言包multcomp中数据集cholcsterol进行单因素方差分析,首次使用该包需要下载并加载: >install,packages (
更重要的是，由于 logistic 函数将铜含量映射为 0 和 1 之间的值，所以 x 轴可以将其输出解释为含有特定铜含量的画作是真品的概率。...上文所介绍的内容中，只有一个预测变量——铜含量，但是如果我们有多个预测变量应该如何进行呢？可以借助接下来要介绍的 log odds。...根据铜含量计算的真品的 log odds 由 Fig 5 可以看出，此时铜含量和这幅画是否是真品的 log odds 之间呈线性关系，且 log odds 的值是无界的。...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值，用这些估计值替换 NA，并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值的方法有很多种，例如均值插补，也就是取缺失数据变量的均值，用它来替换缺失值。...#[1] 177 sum(is.na(imp$data$Age))#新数据集年龄变量缺失值个数 #[1] 0 2.6 重新训练模型 titanicTask <- makeClassifTask(data
nz 以系列中的零(或指定数)替换NaN值。 返回值 `source`的值，如果它不是`na`。如果`source`的值为`na`，则返回0，如果使用1，则返回`replacement`参数。...replacement (series int/float/bool/color) 将替换“source”系列中的所有“na”值的值。...length (series int) K线数量(长度). math.sign 如果“number”为零，则“number”的符号（signum）为零，如果“number”大于0，则为1.0，如果“number...ta.crossover 返回值 如果`source1`穿过`source2`则为true，否则为false。 参数 source1 (series int/float) 第一数据系列。...ta.crossunder 返回值 如果`source1`在`source2`下交叉，则为true，否则为false。 参数 source1 (series int/float) 第一数据系列。
在这里注意下，xlab是一个默认变量，如果在使用函数时，不输入此变量的值，那默认为函数中调用的值，这里是取x的文字形式。...#TIPS：我们大部分例子使用的数据集都包含在ISwR包中，你可以通过library(ISwR)获取。如果你想运用导入数据的方式创建数据集的话你必须处理数据文件的格式，使得数据能够被正确地识别。...l 字段分隔符：我们可以使用sep来指定分隔符，当使用了非空白符的分隔符时，两个数据间必须有一个精确地分隔符，并且两个连续的分隔符表示之间有一个缺失值。...=c(“.”,”missing”,” “,”NA”),fill=T) > read_table ③ 其他程序接口 有的时候你希望R能够跟其他的统计软件或者电子表格之间相互读取数据。...#Tips：同理如果出现：Error in library(sas7bdat) : 不存在叫‘sas7bdat’这个名字的程辑包。那么先安装包，然后加载。
Series 参数 axis : {0 or ‘index’}, default 0 只有一个轴可以从中删除值 inplace : bool, default False 如果为True...，则就地修改返回None 如果为False，则返回修改后的Series how : str, optional 不使用 返回 如果inplace = True，则为None 官方案例...how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’ 当我们有至少一个NA或全部NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列。...‘any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。 ‘all’：如果所有值均为NA，则删除该行或列。...inplace : bool, default False 如果为True，则就地修改返回None 如果为False，则返回修改后的DataFrame 返回 如果inplace=True，则为
不同批次之间可能存在实验条件的微小变化，如操作人员、试剂批次、仪器状态等，这些因素都可能导致批次效应。 数据一致性：批次效应会导致数据在不同批次间产生系统性偏差，影响数据的一致性和可比性。...是大家比较容易理解的，但是如果我们是为了做转录组差异分析，其实是可以不需要输出一个表达量矩阵，因为DESeq2包本来就是可以把批次这个变量考虑进去，如下所示： rm(list = ls()) load(...如果我们是想修改表达量矩阵，还需要借助于其它包； assay(vsd) <- limma::removeBatchEffect(assay(vsd), vsd$batch) plotPCA(vsd, "...判断：如果这一基因的P.Value>0.01，则为stable基因 ifelse( deg_DESeq2$log2FoldChange > logFC_t,'up'...：如果这一基因的P.Value>0.01，则为stable基因 ifelse( deg_combat$log2FoldChange > logFC_t,'up',
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