r语言

从0开始学习R语言--Day49--Lasso-Cox 回归对于正常的医疗数据来说（指的是每个变量都有对应的结局数，不出现某类情况病人完全死亡或完全存活），我们对其做单因素回归确定变量的显著性，再进一步做多因素回归是我们正常的分析思路。但往往我们都会看到存在完全分离的变量，而且由于医疗数据往往都是指标或者是否患某种共病、是否用某种药物，不好直接作变量的删除。

Rita的程序bug

R语言基础| 基本图形绘制（条形图、堆积图、分组图、填充条形图、均值条形图）目录一、前言二、条形图1. 简单的条形图2.堆积、分组和填充条形图(柱状图)（1）堆积图，对Improved进行堆积，注意position=“stack”

青春不败 177-3266-0520

基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析实践技术应用机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。

医工交叉实验工坊

R 语言绘制 10 种精美火山图：转录组差异基因可视化在转录组 Bulk 测序数据分析中，差异基因的筛选与可视化是关键步骤，而火山图作为直观展示基因表达差异的工具，其美观度与信息传递效率直接影响分析结果的呈现质量。本文将分享 10 种基于 R 语言的火山图绘制方法，涵盖从数据准备到代码实战的完整流程，适用于不同场景下的差异基因可视化需求。

传统机器学习在信用卡交易预测中的卓越表现：从R²=-0.0075到1.0000的华丽转身在机器学习领域，我们经常听到"深度学习无所不能"的论调，但事实真的如此吗？本文通过一个信用卡交易价值预测的实际案例，展示了传统机器学习方法如何从深度学习的"惨败"中完成华丽逆袭，将模型性能从R²=-0.0075提升到R²=1.0000，这不仅是一次技术的胜利，更是对"合适的工具解决合适的问题"这一理念的完美诠释。

应用回归分析，R语言，多元线性回归总结（下）多元线性回归模型的基本假设：解释变量是确定性变量，自变量列之间不相关，样本量的个数大于解释变量的个数。随机误差项具有0均值和等方差。正态分布的假定条件为e~N(0,d^2),相互独立。

科研数据可视化核心技术：基于 AI 与 R 语言的热图、火山图及网络图绘制实践指南在学术研究竞争日趋激烈的背景下，高质量的数据可视化已成为科研成果呈现与学术传播的关键要素。据统计，超过 60% 的学术稿件拒稿原因与图表质量存在直接关联，而传统绘图工具在处理组学数据、复杂关联数据时，普遍存在效率低下、规范缺失、复杂关系呈现不足等问题，成为制约研究成果精准传达的瓶颈。本文聚焦科研数据可视化中的核心图表类型 —— 热图、火山图及网络图，系统解析基于 AI 与 R 语言的绘制技术，探讨其如何突破传统局限，实现从数据解析到视觉呈现的全流程优化。

第100+43步 ChatGPT学习：R语言实现特征选择曲线图今天来说个机器学习分类的图，最近文章常出现的：特征选择曲线图（Feature Selection Curve）。

从0开始学习R语言--Day40--Kruskal-Wallis检验我们在处理小样本的数据时，常常会遇到一种问题便是，由于样本的数据量很少，到底是该手动对比以便更灵活地控制变量，还是用excel、status或R中的方法对其进行操作呢。事实上，有时候数据少并不意味着对比的工作量就少了，因为在对比时，即使是最小的两两对比，就算是5组也需要10次对比，这还是不出错的情况，且我们还需要一个对数据整体上的评估。

R语言如何接入实时行情接口目录1. 安装必要的R包2. 导入库3. 连接WebSocket4. 处理连接成功后的操作5. 处理接收到的消息

小白学大数据

R语言爬虫实战：如何爬取分页链接并批量保存在数据采集和分析过程中，爬虫技术（Web Scraping）是一项非常重要的技能。R语言虽然以统计分析和数据可视化闻名，但其强大的网络爬虫能力同样不容忽视。本文将介绍如何使用R语言爬取分页网页的链接，并将数据批量保存到本地文件（如CSV或TXT），适用于新闻聚合、电商数据抓取、学术研究等场景。

开开心心_Every

便捷的Office批量转PDF工具软件介绍本文介绍的软件是一款能实现Office批量转换的工具，名为五五Excel word批量转PDF。

从0开始学习R语言--Day39--Spearman 秩相关在非参数统计中，不看数据的实际数值，单纯比较两组变量的值的排名是通用的基本方法，但在客观数据中，很多变量的关系都是非线性的，其他的方法不是对样本数据的大小和线性有要求，就是只能对比数据的差异性，而不能展示这种非线性的单调性，比如想知道练习时间与游戏段位的关系，虽然从结果上看是正相关，但在过程中的体现可能是进步速度非常快后趋于稳定，其他的函数方法会漏掉这种细节。

R语言初学者爬虫简单模板习惯使用python做爬虫的，反过来使用R语言可能有点不太习惯，正常来说R语言好不好学完全取决于你的学习背景以及任务复杂情况。对于入门学者来说，R语言使用rvest+httr组合，几行代码就能完成简单爬取（比Python的Scrapy简单得多），R语言数据处理优势明显，爬取后可直接用dplyr/tidyr清洗，小打小闹用R语言完全没问题，如果是企业级大型项目还是有限考虑python，综合成本还是python占优势。

旷世奇才李先生

R 语言安装使用教程R 是一种用于统计分析、数据挖掘和可视化的编程语言和环境。它在学术界和数据分析领域中广泛使用，拥有丰富的统计函数库和绘图功能。

shootero@126.com

R语言开发记录，二（创建R包）library(devtools) library(roxygen2)pkg_file <- build("D:/charls") # 打包为 .tar.gz

shootero@126.com

R语言开发记录，一rm(list = ls()) 作用：删除当前 R 工作环境中所有的对象（变量、函数、数据框等）。解释： ls()：列出当前环境中所有对象的名字。 list = ls()：将这些名字作为一个列表传给 rm() 函数。 rm()：移除这些对象。效果：相当于“清空内存”，让工作空间恢复到干净状态。

【科研绘图系列】R语言绘制circos图形（circos plot）禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!有人问我能不能复现它：但实际上只能复现出来这样的：

使用 R 处理图像在 R 中进行图像处理，使用像 imager 这样的包，可以实现强大的数字图像分析和处理。本博客将基于"图像数据分析"文档的概念，演示使用 imager 包进行的关键技术——图像增强、去噪和直方图均衡化，并通过可视化结果展示这些效果。

服务器手动安装并编译R环境库包：PROJ→RGDALCRAN-Package rgdal 根据CRAN所述，rgdal库被移除。conda-forge / packages / r-rgdal