r语言

R语言第七章线性回归模型如要将代码进行本地运行，建议自上而下运行全文，完整代码放置文末。数据集是用于分析和建模的数据集合，通常包含样本（数据点）、特征（变量）和标签（目标变量）。 R语言中有很多内置数据集，常见包括 1. iris 2. faithful 3. mtcars

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转录组分析实战：GO与KEGG富集分析原理及R语言实现1. 富集分析基础知识1.1 什么是富集分析？为什么要做富集分析？富集分析（Enrichment Analysis）是生物信息学中一种重要的分析方法，主要用于识别在特定生物样本（如基因集、代谢物集或其他分子集合）中是否存在某种功能类别或通路的显著性聚集现象。该方法广泛应用于基因表达分析、蛋白质组学、代谢组学等领域，有助于解析复杂的生物学过程、疾病发生机制以及基因功能注释等问题。

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从入门到精通：R语言结构方程模型（SEM）在生态学研究中的全面应用结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个通径/路径（Path Analysis）分析（即结构方程模型中的结构模型）方法发展至今的100多年时间里，结构方程模型已发展出有较为庞

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R语言实现物种分布预测与生态位分析：多元算法实现物种气候生态位动态分析与分布预测，涵盖数据清洗、模型评价到论文写作全流程本教程以“物种气候生态位动态量化与分布特征模拟”为主线，系统覆盖理论基础、数据预处理、组合模型构建、生态位动态分析、质心转移可视化及论文写作等关键环节。通过入侵物种互花米草等实际案例，学习者将掌握R语言中多种算法（如Maxent、随机森林、GAM等）的应用，并学会通过核平滑与随机检验方法量化生态位差异。最终，旨在培养学员独立解决生态学问题的能力，推动物种分布模型在科研与实践中的前沿应用。

基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟-组合物种分布模型（Ensemble Species Distribution Model）查看原文>>>https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNzcxMzc5MQ==&mid=2247646750&idx=6&sn=50ac7d86f0df245e5f832b48d1551d98&chksm=9beda10eac9a2818117e319fc931bad841213a96c3fd8f18451cdde7acb280acd2258b43635c&scene=21#wechat_redirect

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r=re.search(r‘data-original=“(.*？)“‘, line)指令解析这个错误的核心原因是：re.search() 没有找到匹配的内容，返回了 None，但你直接调用了 None.groups()（r 是 None，没有 groups() 方法）。

R语言机器学习系列|随机森林模型特征重要性排序的R语言实现原文：R语言机器学习系列|随机森林模型特征重要性排序的R语言实现好的，这是一个非常核心的机器学习概念，尤其在决策树算法中。我会用清晰易懂的方式解释它们。

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R语言物种分布建模：算法比较、生态位量化与论文图表制作在全球气候快速变化的背景下，理解并预测生物种群如何应对气候变化，特别是它们的地理分布如何变化，已经变得至关重要。利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟，不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性，预测物种的潜在生态位和分布，还可以模拟物种分布的动态变化，捕捉生物种群生态位的时空异质性。这种技术为我们提供了一种更加精确、系统的工具，有助于我们更好地理解生物种群分布的生态驱动机制，为制定和实施生物保护策略提供科学依据。

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R语言 | 带重要性相关热图和贡献图如何解释?如何绘制随机森林计算结果重要性及相关性图？[学习笔记]原文：R语言 | 带重要性相关热图和贡献图如何解释?如何绘制随机森林计算结果重要性及相关性图？”此图表明玉米和稻田里在纲水平核心微生物群对土壤养分特性的潜在生物学贡献。圆圈大小代表变量的重要性（即通过多元回归建模和方差分解分析计算的解释变量的比例）。颜色代表斯皮尔曼相关性。最上方的条形图阐述的是核心微生物对相应的理化性质的总解释量。这段话中的潜在生物学贡献、多元回归建模、方差分解分析、斯皮尔曼相关性是什么意思。这段话出自微生物生态学或环境科学相关的论文，描述的是一个统计分析和结果可视化的图（通常称为VP

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第12章) --- Logical vectors（2）本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

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战场目标检测：Faster R-CNN与RegNetX-800MF融合实现建筑物人员坦克车辆识别_2战场目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，特别是在军事应用中，快速准确地识别建筑物、人员、坦克和车辆等目标对于战场态势感知至关重要。本文将介绍如何结合Faster R-CNN和RegNetX-800MF两种强大的深度学习模型，构建一个高效的战场目标检测系统。

R 语言科研绘图第 83 期 --- 3D折线图-渐变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：

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基于OpenLCA、GREET、R语言的生命周期评价方法、模型构建及典型案例应用生命周期分析 (Life Cycle Analysis, LCA) 是评价一个产品系统生命周期整个阶段——从原材料的提取和加工，到产品生产、包装、市场营销、使用、再使用和产品维护，直至再循环和最终废物处置——的环境影响的工具。这种方法被认为是一种“从摇篮到坟墓”的方法。生命周期分析是一种分析工具，它可帮助人们进行有关如何改变产品或如何设计替代产品方面的环境决策，即由更清洁的工艺制造更清洁的产品。例如，生命周期分析的结果表明，某种产品能耗低，寿命长，不含有毒化学物质，其包装及残余物体积小，从而占用较少的填