type='density',#绘制密度图 ) 绘制热图 plot(p,centered=T, center=2, wrap=30, include.histogram=F,#不添加统计概况 type='heat',#绘制热图 ) 给条形图排序 plot(likert(reverse.levels(items28)) ) 分组绘制 pp<-likert(items28,grouping=pisaitems$CNT) plot(pp) 分问题绘制 pp<-likert(items28,g...
17P GC-depth图 P18 COG功能注释图 P19 GO功能注释条形图 P20 KEGG功能注释点图 R语言作为一门数据统计软件,同时也可以通过不同的R包,进一步将数据分析的结果进行可视化,将杂乱的数据变为可以一张张直观,可被理解的各种数据图,这将有利于对分析结果的判断已经进行下一步数据处理和数据挖掘提供了非常有效的帮助。
使用逐步回归之后对模型进行残差检验。下图是残差直方图,从图上可以发现, 所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;. 左图是残差直方图,从图上可以发现, 所有点基本上是随机地分散在0...
1.问题描述:数据如图1,我要按照group画每个分类的散点图,如图2,9个group在一个PDF文件的同一页 2.使用for循环和assign函数,画出9个group的图,储存在pp1-pp9,完了用cowplot进行合并到一个页面。 for(i in 1:9){ test2 = subset(test,group==i) assign(paste0("pp", i),ggplot(data = test2, aes...
聚类的基本步骤•什么是类:粗略地讲,相似样品(或指标)的集合成为类。•聚类的两个基本步骤1.邻近度度量的选择:检验每一对观测值(对象)取值的相似性。一个相似性(邻近度)的度量定义为对象间的“接近”程度。越接近越同质。2.组别构建算法的选择:根据邻近度的度量,被分配到各组的对象间的差别变大,而被分配...
abline(h=1/max(pp[which(p.adjust(pp, "bonf") < 0.001)]), lty=3, lwd=1) #标黑圈和文字的阈值 # 添加竖线 abline(v=-0.5, col="blue", lty=2, lwd=1) abline(v=0.5, col="red", lty=2, lwd=1 w <- which(p.adjust(pp,"bonf") < 0.001) #bonferroni correction ...
pp.x <- ur.pp(x, type="Z-tau", model="trend", lags="short") summary(pp.x) ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 由上图可以看出对应的检验统计量为-1.6632,1%显著性水平下的临界值为-3.73424;5%显著性水平下的临界值为-2.990697;10%显著性水平的临界值为-2.634794,-1.6632>-2.634794,故在10%的...
左图是残差直方图,从图上可以发现, 所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线; 拟合效果图形展示 以 原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。
pp(iq.df$Density[iq.df$IQ == 140]) ## [1] "0.076%"# likelihood of IQ >= 140?## [1] "0.384%"# likelihood of 50 < IQ <= 90?## [1] "26.284%" 累积密度函数:pnorm 累积密度(CDF)函数是单调增加的函数,因为它通过 为了直观了解CDF,让我们为IQ数据创建一个图: ...
ant_pp <- unmark(ant_pp) 1. 2. 3. 4. 标记的概念非常重要,所以我会多花几句话来介绍。标记可以是与点模式长度相同的数字或因子向量,它们是为每个点收集的额外信息。在本示例中,这是记录的植物和蚂蚁的物种名称,但也可以是树木高度或鸟巢中的蛋数。