R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...*","stage III/IV",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到如下因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的A，...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
为了提高开发者的易用性，Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了。但是只支持了一些简单的、常用的条件查询，支持的力度很有限。...支持两个属性条件间的连接条件：&&、||。 支持引用查询。即间接使用引用实体的属性来进行查询，在生成 Sql 语句时，将会生成 INNER JOIN 语句，连接上这些被使用的引用实体对应的表。...聚合查询 聚合查询的功能是，开发者可以通过定义聚合子的属性的条件，来查询聚合父。这是本次升级的重点。...例如，书籍管理系统中，Book （书）为聚合根，它拥有 Chapter （章）作为它的聚合子实体，而 Chapter 下则还有 Section（节）。...[Name] ASC 查询每个章的名字必须满足某条件的所有书籍。
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
之前写了一篇浅谈事务（一），算是对事务的一个基本认识，今天来简单总结一下事务的隔离级别，虽然是老掉牙的知识点，重温一下还是值得的。...在MySQL中基本有这两种事务隔离级别的设置，默认的RR（Repeatable-Read）和实际中常见的RC(Read-Committed)。...RR修改为RC，这也是其它很多数据库默认的事务隔离级别。...这是MySQL默认的隔离级别，会出现幻读的情况。...大概就是这样的意思，总体来说，我更倾向于RC级别。
p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...即，模型变为 然后，一个自然的想法是根据以前的计算得出方差的估计量 > s[1] 6.015068 再一次，可以绘制相关的密度， > lines(x,f5(x),lwd=3,col="blue") 现在...: 0.5488, Adjusted R-squared: 0.5465 F-statistic: 240.8 on 1 and 198 DF, p-value: < 2.2e-16 我们得到的均值和方差的估计与之前获得的估计相同...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。
当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量 ，概率p2，一个随机变量 。...="M" mean sd 178.011364 6.404001 如果我们绘制密度，我们有 > lines(x,f4(x),lwd=3,col="blue") 然后，一个自然的想法是根据以前的计算得出方差的估计量...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。...点击标题查阅往期内容 R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm R语言混合正态分布EM...最大期望估计 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?
f) 在确知已划分的等价类中各元素在程序处理中的方式不同的情况下，则应再将该等价类进一步的划分为更小的等价类。 根据等价类划分原则，将等价类填入下表。...等价类表 输入条件 有效等价类 无效等价类 根据等价类表，然后从划分出的等价类中按以下三个原则设计测试用例： a) 为每一个等价类规定一个唯一的编号。...一些概念： 指标：通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标； 因子：所有影响试验指标的条件； 因子的状态：影响试验因子的，叫做因子的状态。...根据以上提到的功能说明，构造因子状态表，得到： 因子状态表： 状态/因子 A打印范围 B打印内容 C打印颜色/灰度 D打印效果 1 全部 幻灯片 颜色 幻灯片加框 2 当前幻灯片 讲义 灰度 幻灯片不加框...得到： 因子状态表： 状态/因子 A B C D 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 C3 4 B4 第二步，我们来根据因子状态表画出布尔图： 布尔图： 根据布尔图
因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...因子水平（Level）表示因子的值域，因子的每个元素只能取因子水平中的值或缺失。上例中，因子水平就是（低频，中频，高频）。...R语言实现 创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...通过设置factor函数中的参数，可以修改因子水平。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。
ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...固定Level-1因子的随机截距（非随机斜率）模型 该模型增加了一个学生级别的固定因子Extrav，即自我报告的外向得分。...此模型的ICC大于无条件模型的ICC（正如预期的那样，因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平的变化）： 使用一个学生水平的固定因子，“流行”总变化的几乎一半可以由该学生的班级和学生水平的固定因子“...通过添加1级预测因子，ICC有所增加。但是，当我们添加2级预测变量时，ICC会大大降低，甚至比无条件模型更低。这是由于在类级别添加了预测变量时，无法解释的Level-2变异（随机截距项）减少了。
ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...具有一个固定的Level-1因子的随机截距（非随机斜率）模型 该模型增加了一个学生级别的固定因子Extrav，即自我报告的外向得分。...此模型的ICC大于无条件模型的ICC（正如预期的那样，因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平的变化）： 使用一个学生水平的固定因子，“流行”总变化的几乎一半可以由该学生的班级和学生水平的固定因子...通过添加1级预测因子，ICC有所增加。但是，当我们添加2级预测变量时，ICC会大大降低，甚至比无条件模型更低。这是由于在类级别添加了预测变量时，无法解释的Level-2变异（随机截距项）减少了。
数据描述 数据来源是我编写的R包learnasreml中的fm数据集。...r$> library(learnasreml) r$> data(fm) r$> head(fm) 「我们的目的：」 ❝提取fm的TreeID，Rep，dj，dm，h3，并重命名为：ID,...> names(d1) = c("ID","F1","y1","y2","y3") r$> head(d1) 结果： 「缺点：」 这种方法，需要找到性状所在的列号，然后还要重命名，比较麻烦。...而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。...5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头
R和R包的安装 2.3.7 Perl包的安装 2.4 Conda安装配置生物信息软件 2.4.1 Conda安装和配置 2.4.2 Conda基本使用 2.4.3 Conda的channel 2.4.4...3.5.1 简单重命名 3.5.2 复杂重命名 3.6 耗时很长的程序忘加nohup就运行了怎么办？...4 Bash 字符串处理 4.1 Bash特殊字符 4.2 Bash变量 4.3 Bash操作符 4.4 Shell中条件和test命令 4.5 Shell流控制 4.6 Shell函数 4.7 输入输出...4.8 命令行处理 命令行处理命令 4.9 进程和作业控制 5 Bioinfo tools 5.1 寻找Cas9的同源基因并进行进化分析 5.2 如何获取目标基因的转录因子（上）——biomart下载基因和...BioMart数据下载 5.3 如何获取目标基因的转录因子（下）——Linux命令获取目标基因TF 5.3.1 1. 基础回顾 5.3.2 2. 文件格式处理 5.3.3 3.
这就是集成模型的工作方式 让我们构建一个由三个简单决策树组成的非常小的集合来说明： 这些树中的每一个都根据不同的变量做出分类决策。...我们的数据框现已被清理。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。...我们可以在这里采用两条路径，或者将这些级别更改为它们的基础整数（使用unclass()函数）并让树将它们视为连续变量，或者手动减少级别数以使其保持在阈值之下。 我们采取第二种方法。...> fit <- randomForest( ) 我们强制模型通过暂时将目标变量更改为仅使用两个级别的因子来预测我们的分类，而不是method="class"像使用那样指定。...) 条件推理树能够处理比Random Forests更多级别的因子。
m-r领域 m-r模型是一个经过简化的库存管理系统的领域模型，你可以创建新库存物品（假设它是某种类型的产品），重命名或取消激活（即逻辑删除）它们。...m-r模型实现了CQRS：命令和查询被分别存储在不同的地方，并且各自由系统中完全不同的部分进行处理。 除了CQRS之外，m-r也使用了事件溯源（Event Sourcing）作为它的持久化机制。...请注意Content-Type头包含了额外的参数，这是对于“媒体类型的五种级别”（或者简称5LMT）概念的一种实现，这种方式不是将所有信息都塞到一个单独的令牌（token）中，而是使用不同的参数来表达对用户有用的不同级别的数据...这里，我们将展示一种基于5LMT中的第4级别（即领域模型）处理请求的方式，命令的类型将包含在Content-Type头中的某个参数内。...这两个示例处于媒体类型级别中的第3级别（或者叫做schema级别），而application/xml则处于第2级别（format级别）。
(2) 模型2的约束条件中，第一行有偏差变量，为目标约束，第二行没有偏差变量，同线性规划里的约束条件一样，为绝对约束。...可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...其中数据框的每一行对应一个软约束条件，objective和 priority 为正整数，分别表示针对第几对偏差变量 (第 n 对偏差变量必须出现在第 n 个目标约束中) 和该偏差变量的优先级别，p 和...该模型中含绝对约束条件，将绝对约束条件转化为一级目标约束条件，得到模型如下： ?...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
一个单词序列的概率可以被分解为在给定下一个单词的前项（通常被称为上下文历史或上下文）的条件下，与下一个单词的条件概率的乘积。 考虑到很难对上述模型中超多的参数进行学习，有必要采取一种近似方法。...根据公式 1，LM 的目标等价于对条件概率 P(w_k|w_1 · · · w_(k−1)) 进行估计。...另一种解决方案是同时将字符级别和单词级别的特征输入给 NNLM。...同时，必须建立带有因子标签的语料库。 双向模型 传统的单向 NN 只能根据过去的输入预测输出。我们可以以未来的数据为条件，建立一个双向的 NN。...注意力向量 z_t 是通过 token 的表征 {r_0，r_1，· · ·，r_(t−1)} 来计算的。 ?
在普通逻辑回归中，你可以保持所有预测因子不变，只改变你感兴趣的预测因子。然而，在混合效应逻辑模型中，随机效应也对结果产生影响。...这比条件概率需要更多的工作，因为你必须为每一组计算单独的条件概率，然后将其平均化。首先，让我们使用这里的符号来定义一般程序。我们通过获取 并将感兴趣的特定预测因子，比如说在j列，设置为常数来创建 。...然后我们计算：这些是所有不同的线性预测因子。最后，我们采取，这就得到 ，这是原始尺度上的条件期望，在我们的例子中是概率。然后我们可以取每个的期望值，并将其与我们感兴趣的预测因子的值作对比。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。...在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
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