GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值 #2021.12.12 本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue） 1....使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...(m1,"RIL") %>% as.data.frame() head(re1) 这里， RIL作为固定因子 地点和品种互作，作为随机因子 地点内区组，作为随机因子 然后通过emmeans计算RIL的预测均值...emmeans这一列就是预测均值了。 4....比如设置每个地点的残差异质，然后和残差同质的模型进行LRT检验，选择最优的模型。 比如设置每个地点与品种的互作的方差异质，比较方差同质的模型，选择最优的模型。 下节见。
进一步分析了dynamo在克服传统基于剪接的RNA速度分析的基本限制方面的能力，表明其能在代谢标记的人类造血scRNA-seq数据集上精确估计速度。...虽然目前癌症测序数据分析流程的自动化提高了报告的速度和结果的可重复性，通过使用交互而非静态报告，临床对复杂基因组数据的理解有所改善。但仍然有部分结果的解释难以实现自动化。...该工具提出了一种从单细胞rna测序数据中探索细胞特性的新方法——Cepo，该方法使用差异稳定性作为定义细胞特性基因的新指标。Cepo计算与差异稳定基因表达相关的细胞类型特异性基因统计。...- Estimated marginal means[8] 估计边际平均值（以前在传统回归模型中称为最小二乘平均值)是通过使用一个模型在预测器组合的规则网格(称为参考网格)上进行预测而得到的。...emmeans包可以很容易地生成这些结果，以及它们的各种图形(交互风格的图形和并排的间隔)。
★邓飞注：影响体重有很多因素，包括性别，体重，家系等因素，如何判断哪一个虾的体重真的好，需要使用模型进行分析。 ” 3 线性混合效应模型简介 模型1 表示一尾虾的体重由性别和随机误差决定。...首先看一下系数列表中的(Intercept) 项，估计值是34.376，是不是感觉很熟悉？它是Female体重的均值。在本文前边我们估计了雌雄体重的均值。...4.6 获得每个群体的性能 调用emmeans包中的函数，计算四个群体的估计边际均值(estimated marginal means)，或者说最小二乘均值(least-squares means)。...根据边际均值，我们可以对群体的性能进行排序和比较。 关于emmeans包，请参考日志最小二乘均值的估计模型。尽管该日志介绍的是lsmeans包，但用法跟emmeans包都是一样的。...TankID Degrees-of-freedom method: asymptotic Confidence level used: 0.95 从上边结果中查找emmean列，可以看到Pop1群体的边际均值最大
要用BLUE值作表型进行GWAS分析，GWAS分析多年多点或者一年多点的数据时，如何计算矫正后的均值（BLUE值），肝了一上午，写了四篇，从原理到计算方法到代码展示，后面四天的素材就有了，总结一些东西，...本节，介绍如何使用R语言的lm拟合一般线性模型，计算最小二乘均值（lsmeans） 1. 试验数据 ❝数据来源：Isik F , Holland J , Maltecca C ....使用函数计算最小二乘均值 之前都是用lsmeans这个包，现在用emmeans，可以看作是lsmeans的升级包。 但是，数据量大时，这个包也是巨慢。...总结 一般，很少用一般线性模型去估算最小二乘均值，都是用混合线性模型，将品种作为固定因子，去估计BLUE值（最佳线性无偏估计）。...所以，如果不使用混合线性模型，使用lsmeans作为表型值，也要比平均值更好。
Lundberg和Lee最初将该博弈定义为在给定一组观察特征的条件下，模型输出的期望；然而，考虑到实际计算条件期望的困难，作者建议使用边际期望，忽略观察特征与未观察特征之间的依赖关系。...这种复杂性导致了不同的Shapley值方法，它们在如何去除特征以及对这两种方法与因果干预或信息论之间的后续解释上存在差异。...这种方法可能面临两个潜在的挑战，一是估计条件期望的困难，二是由于相关特征之间的影响，结果的解释可能会分散贡献。另一种方法是在采样替代值时使用边际分布。...很明显，经验边际期望是基于许多不同基准的基准Shapley值的合作博弈的平均值。出于这个原因，一些算法通过首先估计具有不同基准的基准Shapley值，然后对结果进行平均来估计边际Shapley值。...DASP是确定性的，需要O(d^2)次模型评估，其中d是特征的数量，但它也可以以较少的评估次数以随机方式使用。
（2）泊松概率分布 泊松概率是另外一个常用的离散型随机变量，它主要用于估计某事件在特定时间或空间中发生的次数。比如一天内中奖的个数，一个月内某机器损坏的次数等。...四、区间估计 点估计是用于估计总体参数的样本统计量，但是我们不可能通过点估计就给出总体参数的一个精确值，更稳妥的方法是加减一个边际误差，通过一个区间值来估计(区间估计) 1、总体均值的区间的估计 （1）...总体均值的区间的估计：σ已知情形 对总体均值进行估计时: ● 要利用总体标准差σ计算边际误差 ● 抽样前可通过大量历史数据估计总体标准差。...（2）总体均值的区间估计：σ未知情形 ● 当σ未知时，我们需要利用同一个样本估计u和σ两个参数 ● 用s估计σ时，边际误差和总体均值的区间估计依据t分布，并且总体是不是正态分布用t分布来估计效果都是挺好的...2、总体比率p的区间估计 由于和总体均值的区间估计类似，这里就不详细说明了，直接上公式： 边际误差： ?
泊松概率分布 泊松概率是另外一个常用的离散型随机变量，它主要用于估计某事件在特定时间或空间中发生的次数。比如一天内中奖的个数，一个月内某机器损坏的次数等。...04 区间估计 点估计是用于估计总体参数的样本统计量，但是我们不可能通过点估计就给出总体参数的一个精确值，更稳妥的方法是加减一个边际误差，通过一个区间值来估计(区间估计) 总体均值的区间的估计 总体均值的区间的估计...其实我们也能得出这样的结论：想要达到的置信水平越高，边际误差就要越大，置信区间也是越宽。 总体均值的区间估计：σ未知情形 1. 当σ未知时，我们需要利用同一个样本估计u和σ两个参数 2....用s估计σ时，边际误差和总体均值的区间估计依据t分布 并且总体是不是正态分布用t分布来估计效果都是挺好的。...对σ进行判断或最优猜测：计算极差/4为标准差的粗略估计 总体比率p的区间估计 由于和总体均值的区间估计类似，这里就不详细说明了，直接上公式： 边际误差： ? 区间估计： ?
geom_col(position = position_dodge()) 上面显示了两个泊松分布，一个均值为5，另一个均值为20。请注意它们的方差如何变化。...这是一些很好的证据，表明这里可能只需要正态误差和对数链接。 逻辑回归 让我们来看看我们的小鼠感染隐孢子虫的例子。请注意，数据被限制在0和1之间。 mouse <- read_csv.........二项分布 二项分布有两个参数，成功的概率和硬币投掷的次数。得到的分布始终介于0和1之间。考虑使用不同概率进行15次硬币投掷的情况。...然后我们以权重的形式提供（而不是估计）试验次数。这里使用的典型链接函数是logit函数，因为它描述了一个在0和1之间饱和的逻辑函数。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。
1、3 统计 按组计算均值与标准差 PlantGrowth %>% group_by(group) %>% get_summary_stats(weight, type = "mean_sd"...plot(model, 1) image.png 在上图中，残差与拟合值(每组的均值)之间没有明显的关系。我们可以假设方差齐性。...1.6计算 res.aov % anova_test(weight ~ group) res.aov p之间有显著性差异 1.7多重比较 pwc...两两比较 install.packages("emmeans") library(emmeans) pwc1 % group_by(gender) %>%...emmeans_test(score ~ education_level, p.adjust.method = "bonferroni") pwc1 各组男性和女性的工作满意度得分均有显著性差异
茎叶图：也是显示原始数据分布，但在数分中使用较少 散点图：直观显示两者之间的相关趋势 折线图：直观显示数据的时间趋势 箱线图：常用来显示数据离群点 数值描述 集中趋势 平均值：算数平均 图片 ；加权平均...点估计 样本均值点估计：由于 图片 ，所以可以直接用样本均值估计总体均值 抽样标准误（样本均值标准差）： 图片 ，总体标准差未知情况下可以用样本方差代替 样本均值的抽样分布：由中心极限定理，当样本量较大...（统计上大于30），样本均值的抽样分布近似于正态分布 区间估计：边际误差 当总体方差已知时： 图片 ；当总体方差未知时： 图片 ，其中 图片 确定样本容量：当指定了边际误差为E时，则有 图片 ，可得到...图片 总体比率与样本均值存在差异 点估计 样本比例点估计：由于 图片 ，所以可以直接用样本比例估计总体比例 抽样标准误： 图片 区间估计： 图片 边际误差 区间： 图片 确定样本容量：当指定了边际误差为...日常使用的就是p值法和置信区间法。 回归分析 一元回归 一元回归是回归的基础，在满足基本假设的前提下用最小二乘法估计参数。
这意味着在进行随机算法检验或者算法比较的时候，必须重复试验很多次，然后用它们的平均值来评价模型。 那么对于给定问题，随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？...有人甚至重复几千次，完全无视边际递减效应。 对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...3.重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...再次提醒大家记住，标准误差可以衡量样本均值偏离总体均值的多少。 我们也可以使用标准误差来作为均值的置信区间。比如，用总体均值的95%作为置信区间的上下界。这种方法只适合试验重复次数大于20的情况。
GWAS计算BLUE值3--LMM考虑残差异质计算BLUE值 #2021.12.13 本节，介绍如何使用R语言的asreml包拟合混合线性模型，定义残差异质，计算最佳线性无偏估计（blue） 1....Springer International Publishing, 2017.❞ 该数据有62个重组自交系（RIL），在4个地点进行试验，随机区组，每个地点2个重复，每个小区种植20株，随机选择5株的表型平均值作为观测值...读取数据及转换为因子 library(lme4) library(emmeans) library(data.table) library(tidyverse) library(asreml) dat...PPAC：56 TPAC：54 差别还是比较大的。...比较BIC和似然比检验（LRT） summary(m1)$bic summary(m2)$bic lrt.asreml(m1,m2) 结果可以看出： 定义地点内残差同质的BIC为：2531.222
有人甚至重复几千次，完全无视边际递减效应。 对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...再次提醒大家记住，标准误差可以衡量样本均值偏离总体均值的多少。 我们也可以使用标准误差来作为均值的置信区间。比如，用总体均值的95%作为置信区间的上下界。这种方法只适合试验重复次数大于20的情况。...图中可以看出，随着重复次数的增加，由于标准误差的减小，95%置信区间也逐渐变窄。 放大上图后，这种趋势在20到200之间时尤其明显。 这是由上述代码生成的样本均值和误差线随试验次数变化的曲线。
本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用，以房价数据为例，详细阐述了如何帮助客户利用R进行模型拟合、分析及结果解读，展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。...而对于协变量犯罪率（CRIM），其系数估计值 为 ，对应的 可信区间为 (, )，这表明犯罪率与房价之间存在显著的负相关关系。...其中，“mean” 列表示后验均值，“0.025quant” 列和 “0.975quant” 列分别表示 可信区间的下限和上限，它们代表了所获得估计值的不确定性程度。...首先，使用 inla.tmarginal() 函数来获取价格的边际分布，通过 exp(log(price)) 的方式进行转换。...最后，创建变量 PMoriginal、LLoriginal 和 ULoriginal，它们分别对应原始房价后验分布的后验均值以及 可信区间的下限和上限，具体代码如下： # 对第一个区域的边际分布进行转换
3282174 问题1：如何做logit模型中自变量的边际影响， 在EVIEWS中怎么操作，或者给出具体的公式。...这个序列的均值就是我们要求的平均边际效应(average marginal effect)。 ? 我们可以在Stata里进行同样的回归并求mpg的边际效应作为验算。命令和结果如下： ? ?...在不清楚究竟是模型一正确还是模型二正确的话，可以两个模型都估计，然后使用标准的model selection方法。也可以直接比较两个模型用于预测时的准确性。...问题7： 回归分析如何确定变量之间的因果关系？ 精彩回答： 这里回答简单回归分析吧！...（不过我印象中本科阶段的对此不会做太多叙述） 问题3：只知道均值标准差、样本量，怎么进行两两比较 提问者：岳西YH 精彩回答： 有了均值、标准差就可以进行变异系数的比较 有了均值、标准差、样本量
那么，重要的问题是我们如何获得我们的估计值的抽样分布。 10.1.1 正态分布下的置信区间 如果我们知道总体标准差，那么我们可以使用正态分布来计算置信区间。...因此，均值（ \bar{X} ）的置信区间是： CI = \bar{X} \pm 1.96*SE 使用样本的估计均值（79.92）和已知的总体标准差，我们可以计算出置信区间为[77.28,82.56]。...首先让我们模拟一个单一实验，其中我们使用标准 t 检验比较两组的平均值。...在这种情况下，边际可能性是数据在爆炸物存在或不存在的情况下的可能性的加权平均值，乘以爆炸物存在的概率（即先验）。...预测：给定特定的学习时间，我们期望得到什么成绩？ 在上一章中，我们学习了如何使用相关系数描述两个变量之间的关系。
但相比先验，人们的注意力更多地集中在后验预测的性质上，比如预估以上等式的积分或使用边际似然进行贝叶斯模型选择。...更糟糕的是，先验的错误肯定会破坏那些迫使首先使用贝叶斯推断的特性。比如说，边际似然在先验的错误指定下可能变得毫无意义，导致在使用贝叶斯模型时选择次优模型。...这些方法不仅可以产生非常有表现力的模型，而且还可以改善诸如对抗性鲁棒性之类的属性。 当使用深度均值函数代替深度核函数或结合使用时，只需采取较少的预防措施，因为任何函数实际上都是有效的 GP 均值函数。...因此，神经网络本身就可以被用作均值函数，而且 GP 中的深层均值函数已经与其他流行的学习范式相关，例如功能性的 PCA。 但是，与上面的深层核函数一样，主要问题是如何选择函数。...为了增加灵活性，这些模型还可以与 GP 层之间的翘曲函数结合使用。此外还可以将它们与上述卷积 GP 内核结合使用，以产生与深层 CNN 相似的模型。
，基于观测数据的矩与模型参数的矩之间的等价关系定义问题，建立数学模型，求解模型参数的矩与观测数据的矩之间的方程组来估计参数示例：求解带电体周围的电势分布，包括定义问题、建立方程、离散化、计算矩量、建立方程组...：两个或多个事件同时发生的概率，条件概率：在已知一个事件已经发生的情况下，另一个事件发生的概率极大似然估计法估计高斯分布示例：通过极大似然估计法估计高斯分布的均值和标准差高斯分布的概率密度函数（PDF）...，P(B|A) ) 表示似然函数，P(A) 是先验概率，P(B)是事件B的边际概率后验 Posterior：基于先验概率和似然函数计算得出，反映给定观测数据后对假设或参数的信念程度。...举例：贝叶斯分类器中计算后验概率来分类，贝叶斯网络中后验用于推理和预测似然Likelihood：给定假设下观测数据出现的概率，反映观测数据与假设或参数之间的一致性程度举例：MLE寻找能够最大化似然函数的参数值作为最优估计先验...Priors：在没有观测数据前，对某个假设的概率分布的估计，可以基于经验、知识或假设来设定，不合理的先验概率则可能导致模型偏差或过拟合边际 Marginal：某个事件不考虑其他事件发生时的概率，反映了事件本身发生的概率参考
1.滑动平均概念 滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据....不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 2.解决思路 可以发现滑动平均滤波法计算很类似与一维卷积的工作原理，滑动平均的N就对应一维卷积核大小（...对于运行平均值，沿着输入滑动窗口并计算窗口内容的平均值。对于离散的1D信号，卷积是相同的，除了代替计算任意线性组合的平均值，即将每个元素乘以相应的系数并将结果相加。...现在，N值的算术平均值是(x_1 + x_2 + ... + x_N) / N，所以相应的内核是(1/N, 1/N, ..., 1/N)，这正是我们通过使用得到的np.ones((N,))/N。...边缘处理 该mode的参数np.convolve指定如何处理边缘。在这里选择了same模式，这样可以保证输出长度一种，但你可能还有其他优先事项。
然而，贝叶斯估计方法可以更好地来实现量化。相比ITPC，它可以保留更多的信息。为了证明这一点，本研究通过将这两种方法应用于两个不同的频率标记实验数据集，并使用模拟数据进行比较。...Bundt分布的径向轮廓并不重要，其目的是将样本限制在一个环上。该分布的均值为1，标准差为0.1，在图2C中呈现出可能的（x，y）值的金色环。实际上，模型中并未使用径向值，而是使用角度μ。...S代表圆形方差，它的取值范围在0到1之间。为了将S限制在这个范围内，使用了一个称为logistic function的链接函数σ(υ)。在这里，υpce代表参与者、条件和电极对响应的影响。...(A)这些轨迹显示了使用优化程序计算出的所有58个频率的平均合成长度的点估计值。(B)每个转换条件效应αc的边际后验分布用小提琴图表示。条件差异的后期条件直接在上面给出，其颜色代表了进行比较的条件。...频率方法在确定适当的α值方面存在不确定性，而贝叶斯方法提供了更可靠和高效的分析，特别是在数据有限的情况下。 图11显示了频率主义和贝叶斯方法在试验次数方面的效率比较。
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