这个函数是这个包首次引入的是时候了。是时候了计算一个表中每个k-mer的期望值序列.期望值(k-mer)=频率(k-mer)/(function*computes*。。。*expected),其中sequence是加密k-mer中第i个氨基酸的密码子数。 语法\用法: ExpectedValueAA(seqs, k = 2, normalized = TRUE, label = c())参数...
我们定义经验分布函数如下: F <- function(x){ mean(X<=x) } 1. 2. 3. 它表示的是对于任意给定的x,返回X中小于或等于x的值的比例,在实际应用中,我们经常使用经验分布函数来代替累积分布函数CDF 现在如果我随机选择一名男学生,我想知道他身高超过 70.5 英寸的概率是多少?因为每个学生被选中的机会都是一样...
# 输出结果包括两个样本均值,两个两个样本方差,合并方差,检验统计量,t分布临界值和结论 f<-function(data,a){ x<-data[[1]] y<-data[[2]] n1<-length(x);n2<-length(y) meanx<-mean(x);meany<-mean(y) varx<-var(x);vary<-var(y) var<-((n1-1)*varx+(n2-1)*vary)/(n1+n2-2) ...
*可以使用spread()将class中的某个字段的取值拆分成多个列。 >df_2 =df%>% spread(key ='class', value ='grade')>df_2id a b 1 1 81 82 2 2 83 84 3 3 85 86 4 4 87 88 5 5 89 90 *也可以使用gather()将df_2中的a列和b列转换成某字段的值,就是把多列字段聚合在一起。 >df_2%...
stdError <- function(x) sqrt(var(x) / length(x)) 1. 自定义函数将在之后详细介绍。 现在,我们可以用tapply()函数来计算各个省学生平均成绩的标准误差。 > gradeStdErr <- tapply(grades, province, stdError) > gradeStdErr 北京 甘肃 海南 湖北 江西 辽宁 浙江 ...
Unite multiple columns into one by pasting strings together 通过将字符串粘贴在一起,将多个列统一为一个 Description Convenience function to paste together multiple columns into one. Usage unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE, na.rm = FALSE) ...