在Go语言中，空值（nil）和零值（zero value）是两个不同的概念，它们在语义、使用场景以及实际的编程实践中有着明显的区别。理解这两者的差异对于编写清晰、健壮的Go代码至关重要。1....概念上的区别 空值（nil）：在Go语言中，nil是一个预定义的标识符，用于表示指针、通道（channel）、映射（map）、切片（slice）、函数以及接口类型的“零值”。...原因分析 为何需要区分空值和零值：在Go语言的设计中，明确区分这两种状态有助于提高代码的可读性和可维护性。空值通常用于表示一个变量没有被初始化或不再有效，而零值则更多地关联于变量的自然状态或默认状态。...这种设计使得开发者可以更精确地控制和理解变量的状态。 性能和安全性：通过使用空值，Go语言能够在编译时进行更多的安全检查，例如防止对nil指针的解引用。...同时，这种明确的区分也避免了一些潜在的运行时错误，提高了程序的稳定性。 5. 总结虽然空值和零值在某些情况下可能看起来相似，但它们在Go语言中扮演着不同的角色。
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...参考资料： 谢俊飞《R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL》 https://www.jianshu.com/p/9cf36b084e83 《R null values: NULL, NA, NaN..., Inf》 https://www.r-bloggers.com/2018/07/r-null-values-null-na-nan-inf/ 小白学统计《有缺失值怎么办？
本次学习主要探讨3个问题： 开始探索缺失值 探索缺失值的机制 模型化缺失值 如何开始探索缺失值 当你面对新的数据时，可能首先会使用各种汇总函数查看数据的基本情况，比如： summary() str()...这幅图会直接把缺失值删掉，并不能知道缺失值的情况。...既然是ggplot2一样的tidy系列，那也肯定是支持其他特性的，比如分面： ggplot(airquality, aes(x = Solar.R, y = Ozone...以下结果说明：有111行没有缺失值，占数据的72%，有40行只有1个缺失值，占数据的26%，有2行含2个缺失值，只占1%。...模型化缺失值 对缺失值建立模型！如果不学习这个R包，我是真的想不到还可以这样搞缺失值！
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来分享一个进化树与棒棒糖图结合的案例来进行系统发育可视化展示，案例主要使用phytools包+基础绘图语法来进行展示，当然也可以使用ggplot语法来实现相同的功能。...h<-max(nodeHeights(eel.tree)) # 获取树的最大节点高度 plotTree(eel.tree,ftype="off",lwd=1,direction="upwards",ylim...0,2*h), # 绘制鳗鱼树 mar=c(0.1,3.1,0.1,0.1)) pp <-get("last_plot.phylo",envir=.PlotPhyloEnv) # 获取最后一次绘制的树的信息...cbind(anole_resid$resid,exp(anole.data[,"SVL",drop=FALSE])) # 组合数据 h<-max(nodeHeights(anole.tree)) # 获取树的最大节点高度...绘制变色龙树 mar=c(0.1,5.1,0.1,0.1),lwd=1) pp<-get("last_plot.phylo",envir=.PlotPhyloEnv) # 获取最后一次绘制的树的信息
缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...接下来就是我们如何填充呢，缺失值填充函数mice中包含了很多的填充方法： ?...那么如何选择对应的方法，那么我们需要进行评估，通过查看迭代后的结果的收敛先进行评估数据填充方法，我们以默认的方法为例： imp <- mice(nhanes, print=F)plot(imp) ?...图中蓝色为原始数据，红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的，，当然也存在一定的差异。 我们也可以直接看全部的变量的情况： stripplot(imp) ?...图中橘黄色代表填充的点数据。当然还有一个impute包专门用来进行缺失值填充的，大家可以根据自己的需要进行选择，我是觉得有图有真相。
在分析数据集时，常常会碰到一些缺失值，如果缺失值的数量相对总体来说非常小，那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下，直接删除缺失值可能会损失一些有用信息，此时就需要寻找方法来补全缺失值。...今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。...数据处理 本文，我们将使用 R 自带的一个空气质量数据集airquality来估算缺失的值。为了介绍 mice 包的用法，先从数据集中删除一些数据点，制造一个缺失数据集。...左边的红箱显示了缺失 Ozone 的 Solar.R 的分布，蓝箱表示剩余数据点的分布。底部的红箱显示了缺失 Solar.R 的 Ozone 分布。...densityplot(tempData,~ Ozone + Solar.R + Wind + Temp | .imp) 上述图形，没有将插补后的数据与原始数据比较，可以采用下面语句先在左边图形（该图形包含了全部插值结果
p=14528 在当我们缺少值时，系统会告诉我用-1代替，然后添加一个指示符，该变量等于-1。这样就可以不删除变量或观测值。...默认情况下，R的策略是删除缺失值。...参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析...5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化...8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？ 例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。 接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...直观上判断，药物 1 的疗效要好（20:10 vs 10:20），但与药物 2 的疗效相比，是否达到了显著性的差异了呢？...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。
在日常的工作中，空值总是有特殊的身份，对于它的处理有时候也是比较纠结。 有时候创建索引的时候会因为空值出现一些奇怪的结果。 有时候一个简单的查询因为空值却走不了索引。 有时候却因为空值而能走索引。...，我们来看看空值在索引中的一些细节。...先来看看index_test中的数据情况，因为有些行存在空值，就把rownum也给打印出来方便查看。...至于为什么可以成功插入id,name列为空的行，是因为对于oracle来说，(null,null)和(null,null)是不同的，null值总是介于一种很模糊的状态。...此外，在平时的工作中，如果需要对某个表创建索引，就需要考虑null值的情况，为了使得索引能够正常启用，我们需要索引列中至少有一列存在非空约束。
如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包 用到的是select_if()函数 这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数 代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any
R语言数据处理之日期值 可能，刚开始学习R的人都会觉得日期值的处理非常简单，却常常在数据的深度分析，特别是利用时间序列绘制循环静态图、日历图、旭日图、螺旋图或者动态GIF/VIDEO等时出现Bug...，罪魁祸首往往是因为日期值与字符型变量的相互转换、日期值的算术运算以及函数使用错误导致的。...> date() [1] "Sun Jul 19 14:59:10 2020" 3、format()输出指定格式的日期值 > Today<-Sys.Date()#系统当天日期 > Today [1]...(Today,format="%m")#%m表示00-12月份 [1] "07" > format(Today,format="%A")#%A非缩写星期名 [1] "星期日" 4、将日期值转换为字符型...> str<-as.character(Sys.Date(),"%m/%d/%y") > str [1] "07/19/20" 03 日期值的算术运算 1、计算两个日期之间间隔天数 > Start<-as.Date
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...OR值的定义： OR 值（odds ratio）是一种统计量，用于度量两个事件的概率发生的相对大小。...一般情况下，OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。 在二分类 GWAS 分析中，通过计算每个基因变异的OR值，可以评估其与疾病之间的关联程度，从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下： R语言的解决方案： m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...(mod) 结果： 手动计算OR值： 一步到位的OR值和置信区间：
方法 风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。 损失期望值（ES）是超出VaR的尾部预期值的负值（图3中的黄金区域）。...通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。 R语言 对于VaR和ES ，R语言是非常合适的环境。...R1 <- assetSimpRetMatrix %*% portWts 或 ： R1 <- assetSimpRetMatrix[, names(portWts)] %*% portWts R1上面计算的对象持有投资组合的...r1 <- log(R1 + 1) 当然，还有其他选择，但是一些常用方法是： 历史的（使用最近一段时间内的经验分布） 正态分布（根据数据估算参数）并使用适当的分位数 t分布（通常假设自由度而不是估计自由度...，因为我们需要找到尾部的期望值。
损失期望值（ES）是超出VaR的尾部预期值的负值（图3中的黄金区域）。因此，它总是比相应的VaR大。...通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。 R语言 对于VaR和ES ，R语言是非常合适的环境。...，因为我们需要找到尾部的期望值。...ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1）...，MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
， 例如，对于新车，固定成本所占的比例很小（在这里为紫色），并且随着车龄的增长而不断增加。...---- 专栏 精算科学 关于结合数学、统计方法以及程序语言对经济活动来做风险分析、评估的见解。...探索专栏 ➔ ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。...在R中，首先我们必须定义级别，例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils, + labels=c("small","fixed","large"...例如，对于新车，固定成本所占的比例很小（在这里为紫色），并且随着车龄的增长而不断增加。...基于这些概率，可以在给定一些协变量（例如密度）的情况下得出索赔的预期成本。...（水平虚线在我们的数据集中是索赔的平均费用）。
之前录制视频介绍过如何绘制堆积柱形图展示密码子偏向性的内容，但是之前的内容只能画一组堆积柱形图，如果你有好几个物种想要画到一起，可能比较麻烦，我记录一些我自己的画图代码 ?...最终效果就是这个样子的，柱子上的形状用来表示分组，可以在右侧添加一个图例写上具体的物种名 aa.csv文件的内容 ?...RSCU值文件的内容 V2是氨基酸 V3是密码子 V5是RSUC值 V6是密码子在下方的位置 V7是x轴的位置，取值是1到20 代码应该还有很多需要完善的地方，先在这里记录一下 #rm(list=ls(...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记...；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。...1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...complete.cases(algae)) [1] 0 2.替换法 直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换...3.插补法 实战中常用的方法是插补法，随机插补的思想类似，利用非缺失数据的均值或者随机数来填补缺失值，下面我们详细介绍多重插补。...缺失值处理是一个不容易的工程，我们在数据挖掘中可选择对缺失数据不敏感的方法，比如决策树，这样就省略了缺失值处理的步骤。如果对于数据敏感的方法，还是要处理的哦！！
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和P值...) flattenCorrMatrix(res.cor$r,res.cor$P) ?...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...，这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
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