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【R语言】R中的因子(factor)

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。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...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。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过,在这个章节中,我们基本使用aov()函数。最后,会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积,cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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    R tips: R中的颜色配置方案

    数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential的颜色方案中色调较少,体现了颜色的连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色的连续过渡,但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案,RColorBrewer中颜色方案数量是固定的,不会对颜色进行自动插值,比如Dark2配色一共只有

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    R语言系列第四期:③R语言表格数据率的比较

    详情点击:R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验 在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数,我们会着重看prop.test(),binom.test...我们可以从当前的结果中得到的结论是无差别(P>0.05),而且在95%置信区间里我们可以看出范围包含了0.15,所以也可认为无差别。 这里的0.15是人为构造出来的。...0.025水平下的双边检验中得到的。...,也就是计算(p1/(1-p1))/(p2/(1-p2))的区间,是一个衡量Fisher检验中相关程度的指标,得到的结果可以跟1比较。...不过这里的结果同样和假设检验的结果相矛盾,原因同上。 和fisher.test()一样,在chisq.test()中的标准χ2检验需要矩阵类型的数据源。

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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    R语言系列第四期:③R语言表格数据率的比较

    详情点击:R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验 在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数,我们会着重看prop.test(),binom.test...我们可以从当前的结果中得到的结论是无差别(P>0.05),而且在95%置信区间里我们可以看出范围包含了0.15,所以也可认为无差别。 这里的0.15是人为构造出来的。...0.025水平下的双边检验中得到的。...,也就是计算(p1/(1-p1))/(p2/(1-p2))的区间,是一个衡量Fisher检验中相关程度的指标,得到的结果可以跟1比较。...不过这里的结果同样和假设检验的结果相矛盾,原因同上。 和fisher.test()一样,在chisq.test()中的标准χ2检验需要矩阵类型的数据源。

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    「R」R检验中的“数据是恆量”问题

    之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。...所遇到的问题: 分析两个样本之间是否存在差异,每个样本三个重复。现在用的是t.test,但有些样本三个重复的值一样(比如有0,0,0或者2,2,2之类的),想问下像这种数据应该用什么检验方法呢?...以下是我的回答: 数据是恒量是无法做t检验的,因为计算公式分母为0(不懂的看下统计量t的计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算的)。...,如果一样,则输出原始的结果,再筛选其中差异大的基因 。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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    R中的线性回归分析

    回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型,来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数,是回归直线的斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula:回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果,一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到的模型 predictData:需要预测的值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv

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    ChAMP R包安装中的事故

    /biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用的电脑是windows 操作系统,64位的R-3.4.3,安装过程中除了网速较慢,花费一点时间安装之外,并没有出现任何的问题。...(now), ...): 无法载入共享目标对象‘D:/work/R-3.4.3/library/mvtnorm/libs/x64/mvtnorm.dll’:: `已达到了DLL数目的上限......dll 文件就是windows操作系统下的动态链接库,在加载R包的过程中,如果这个R包有对应的动态链接库,那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统,R语言对应的环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...这个文件可以保存在任意目录下,文件中就一句话,内容如下 R_MAX_NUM_DLLS=500 500表示允许的最多的dll文件数目,设置好之后,重新启动R, 然后输入如下命令 normalizePath

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