P值广泛用于统计中,包括T检验、回归分析等。大家都知道,在假设检验中P值起到非常重要的作用。为了更...
ggplot是一个用于数据可视化的R语言包,而stat_cor是ggplot中的一个函数,用于在图表中显示相关系数。 相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量,它的取值范围在-1到1之间。相关系数为正表示两个变量呈正相关关系,为负表示呈负相关关系,为0表示两个变量之间没有线性相关关系。 在ggplot中使用stat_cor函数可以...
stat_cor 和ggplot 将 r 值和 p 值添加到散点图。我使用 label.sep = "\n" 在两行上显示 r 值和 p 值。但是,标签未正确对齐,我无法左对齐标签。我尝试使用 hjust,但似乎不起作用。 这是数据 > dput(df) structure(list(A = c(3.24792751344359, 11.6254805504711, 9.85096815098244, 7.62570884306446, ...
皮尔森相关分析是最常用的一种适用于连续性变量的相关分析方法,在所有的具有统计分析功能的软件中都能处理。在R中处理不仅简便,利用rmarkdown还能以word的形式呈现结果。底层函数能够同时计算变量矩阵中变量间的相关系数(cor),但假设检验只能一对一对的进行(cor.test),而借助包psych中的core.test函数则能同时报告相关...
ggcor:相关系数矩阵Science级组合图表 ggridges包:时间动态波涛汹涌图 地图世界中国 手把手重现Science的主图Maptree 基于R的混合线性模型的实现 普鲁克分析(Procrustes Analysis)评估物种-环境/功能关联度的一个示例 R语言绘制带聚类树的堆叠柱形图 常用分析流程 ...
[statistics]---[Multiple Regression]---[选择变量]---[ok]---[Advanced]--- [Partial correlations]--- [r=Partial Cor. df值为t后面括号内数值,P ][要选择自由度小(t后面的小括号)的那组数据,independent变量为设定为不变的那个变量,检测的是dependent里面选择的两个变量之间的相关性] 主分量分析: ...
correlation <- xstat(x1, x2, type = "cor") ``` 2.应用于实际场景的案例 以下是一个实际案例:假设我们有一个数据框,包含三组样本的数据,每组样本均有5个观测值。我们想要检验这三组样本的均值是否显著不同。可以使用xstat函数进行方差分析: ```R fit <- aov(x ~ Group, data = data) summary(fi...
结果:STAT5和c-myc蛋白在NSCLC中的表达明显高于正常肺组织,而WWOX在NSCLC中的表达明显低于正常肺组织(P﹤0.01);STAT5、c-myc表达水平与NSCLC组织学类型有关,在腺癌组织中的表达明显高于鳞癌(P﹤0.01),WWOX基因的表达与淋巴结转移相关,有淋巴结转移的表达低于无淋巴结结转移(P﹤0.05);STAT5蛋白和wwox蛋白在NSCLC...
cor(yt,yt_1,"complete")#相关系数 [1] 0.02567 从图上可以看出,与其一阶滞后的相关性很低,其相关系数(不是一阶自相关系数)为0.02567。 二、自相关系数的计算 要计算序列的自相关性,可用R语言自带的计算自相关函数(auto correlation function,简称ACF)acf,自相关函数的对象ac为自相关系数。