r语言

从0开始学习R语言--Day19--连续变量的相关性检验昨天我们学习了分类变量的检验方法，今天我们来看看连续性变量的相关性检验方法。一般来说，person适用于两个变量之间满足线性的单调关系，像我们常说的单调递增或单调递减，且我们的变量是连续且正态分布的。简单来说，就是变量拥有无限的可能性，比如身高可能是160.1,160.9，185.32等等，且大部分的值都在平均值附近（比如一个城市成年男性的平均身高）。听起来似乎很简单，但有时候可以有助于帮我们判断数据里是否有异常值，因为pearson对非线性的关系和异常值很敏感（毕竟所画的图不再是直线），从而可以在数据分

使用R进行数字信号处理：婴儿哭声分析深度解析音频信号处理将原始声音数据转化为有意义的洞见，适用于语音分析、生物声学和医学诊断等领域。使用R语言，我们可以处理音频文件、可视化频率内容，并生成如声谱图等详细图表。本指南将展示如何使用R包tuneR、seewave和rpanel分析婴儿哭声音频文件(babycry.wav)，同时解释关键技术概念及其实际应用。

R语言缓释制剂QBD解决方案之五本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》缓释制剂中试规模的工艺研究的R语言解决方案。

R语言缓释制剂QBD解决方案之二药物层优化研究在药物层工艺中水溶剂蒸发起到重要的作用。湿的环境会使丸子聚集，而干的环境影响药物与MCC的粘合。输入变量如气流量，喷雾速率，雾化压力，和产品温度对MCC沉着和包衣溶剂蒸发的平衡有影响。进行了带3个中心点的24-1分式析因实验。表57是设计总结和响应的可接受标准。药物溶液喷雾完成后，产品干燥直到55℃，控制湿度在2.0%以下。研究的响应包括细粒，聚集，含量。其它特征包括丸的表面粗糙度，包衣膜厚度，丸的粒径分布。表58是实验结果。

R语言速释制剂QBD解决方案之四本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》速释制剂混合和润滑工艺研究的R语言解决方案。

【R语言编程——数据调用】在R语言中，有多个库支持调用内置数据集或外部数据，包括studentdata等教学或示例数据集。以下是常见的库和方法：

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R语言基础| 下载、安装在此前的单细胞教程中，许多小伙伴都曾因为R语言基础不足而十分苦恼。R语言是一种开源的编程语言和软件环境，专门用于统计分析、图形表示和数据挖掘。它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年创建，旨在为统计学家和数据分析师提供一个广泛的统计（线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等）和图形技术的集成环境。R语言以其强大的数据处理能力、图形系统以及在统计计算和图形显示方面的灵活性而闻名。此外，R语言具有一个庞大的用户社区，提供了大量的包（libraries）和工具

从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验ARIMA模型的核心就藏在其名字里，AR（自回归）代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系，I（差分）代表了历史数据点之间的差异，MA（移动平均）代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正，这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。

读文献先读图：GO弦图怎么看？GO弦图（Gene Ontology Chord Diagram）是一种用于展示基因功能富集结果的可视化工具，通过弦状连接可以更直观的展示基因与GO term（如生物过程、分子功能等）之间的关联。

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式：

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习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!IntelliGenes 是一个新颖的机器学习（ML）流程，旨在通过多组学数据（包括全基因组测序、RNA-seq、临床和人口统计学信息）发现与疾病预测相关的生物标志物，并进行高精度的疾病预测。该流程结合了传统的统计方法和先进的机器学习算法，通过多组学数据的整合分析，发现新的生物标志物并预测疾病。该流程不仅能够提高疾病预测的准确性，还能为个性化医疗提供支持，帮助发现新的治疗靶点和干预措施。（该流程原是python代码，现在对它改成R

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。

【R语言编程绘图-mlbench】mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包，主要用于提供经典的基准数据集和工具，常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集，涵盖分类、回归、聚类等任务。

天桥下的卖艺者

R语言使用随机过采样（Random Oversampling）平衡数据集随机过采样（Random Oversampling）是一种用于平衡数据集的技术，常用于机器学习中处理类别不平衡问题。当某个类别的样本数量远少于其他类别时（例如二分类中的正负样本比例悬殊），模型可能会偏向多数类，导致对少数类的预测性能较差。随机过采样通过复制少数类的样本来增加其数量，从而达到类别平衡的目的。

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R语言基础| 创建数据集在R语言中，有多种数据类型，用以存储和处理数据。每种数据类型都有其特定的用途和操作函数，使得R语言在处理各种数据分析任务时非常灵活和强大：

实验设计与分析（第6版，Montgomery)第5章析因设计引导5.7节思考题5.19 R语言解题dataframe<-data.frame(productive=c(86.3,88.5,89.1,84.0,87.3,90.2,85.8,89.0,91.3,86.1,89.4,91.7,85.2,89.9,93.2,87.3,90.3,93.7),

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R语言错误处理方法大全在R语言的批量运行中，常需要自动跳过错误，继续向下运行。1、使用 tryCatch() 捕获错误并返回占位符

实验设计与分析（第6版，Montgomery)第4章随机化区组，拉丁方，及有关设计4.5节思考题4.1~4.4 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第章随机化区组，拉丁方，及有关设计4.5节思考题4.1~4.4 R语言解题。主要涉及方差分析，随机化区组。

实验设计与分析（第6版，Montgomery)第5章析因设计引导5.7节思考题5.5 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第5章析因设计引导5.7节思考题5.5 R语言解题。主要涉及方差分析，正态假设检验，残差分析，交互作用图。

实验设计与分析（第6版，Montgomery)第5章析因设计引导5.7节思考题5.2 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第5章析因设计引导5.7节思考题5.2 R语言解题。主要涉及方差分析，正态假设检验，残差分析，交互作用。