背景 主成分分析PCA(Principal Component Analysi)和冗余分析RDA(Redundancy analysis)都是數(shù)據(jù)分析的一種方法,都是在做降維...
本內(nèi)容為【科研私家菜】R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與臨床預(yù)測(cè)模型系列課程R小鹽準(zhǔn)備介紹R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)筆記你想要的R語言學(xué)習(xí)資料都在這里, 快來收藏關(guān)注【科研私家菜】...
說在前面 相信大家在平時(shí)做富集分析時(shí)都會(huì)有這樣的一個(gè)需求:如果能知道感興趣的某條通路中各基因的調(diào)控關(guān)系黎茎,那么就能準(zhǔn)確識(shí)別出hub基因;或者說找到我們感興趣的基因在這條通路中的...
主成分分析当悔,不只需要找到幾個(gè)虛擬但不知具體為何物的主成分因子傅瞻,還需要知道我們提供的變量在各個(gè)主成分因子上的載荷(有正有負(fù))和貢獻(xiàn)度,以及具體保留多少個(gè)主成分因子才能既盡量保留...
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時(shí)間序列分析中盲憎,自相關(guān)系數(shù)ACF和偏相關(guān)系數(shù)PACF是兩個(gè)比較重要的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)嗅骄,在使用arima模型做序列預(yù)測(cè)時(shí),我們可以根據(jù)這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)值來判斷模型類型(ar還是ma)以及選擇...
在多要素所構(gòu)成的系統(tǒng)中,當(dāng)研究某一個(gè)要素對(duì)另一個(gè)要素的影響或相關(guān)程度時(shí)宏多,把其他要素的影響視作常數(shù)(保持不變)儿惫,即暫時(shí)不考慮其他要素影響,單獨(dú)研究?jī)蓚€(gè)要素之間的相互關(guān)系的密切程...
筆記說明 讀《Discovering Statistics Using R》第六章 Correlation中的6.6節(jié)做的筆記伸但。 示例數(shù)據(jù) 有個(gè)心理學(xué)家對(duì)考試焦慮對(duì)考試成績(jī)的...
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轉(zhuǎn)自醫(yī)學(xué)方2019-07-4 Alexander 在高維數(shù)據(jù)分析過程中饵逐,為了篩選出與目標(biāo)結(jié)局相關(guān)的變量括眠,通常會(huì)用到回歸分析,但是因?yàn)樽宰兞枯^多倍权,往往要進(jìn)行多次回歸掷豺。這就是統(tǒng)計(jì)...
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