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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例

混合效应的线性模型在R命令lme4和lmerTest包中实现。另一个选择是使用nmle包中的lme方法。lme4中用于计算近似自由度的方法比nmle包中的方法更准确一些，特别是在样本量不大的时候。...在R中把它转换成一个字符或因子，这样它就不会被当作一个数字变量。按照下面步骤（2）和（3）所述，用这个模型重新计算可重复性。重复性的解释如何改变？从保存的lmer对象中提取参数估计值（系数）。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。...给出的系数与使用lm分析的分类变量的解释相同。检查随机效应的输出。我们的混合效应模型中再次出现了两个随机误差的来源。它们是什么？其中哪个对应于输出中的"（截距）"，哪个对应于 "残差"？...使用拟合模型对象估计线性模型的参数（包括交互作用）。请注意，现在固定效应表中有许多系数。在上一步的输出中，你会看到 "随机效应 "标签下的 "Std.Dev "的两个数量。

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R中如何计算效应值与无缝拼图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答VIP会员群中两位观众老爷的问题，「R中计算效应值及如何无缝拼图」，下面通过两个案例来进行展示，结果仅供参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...❞加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(patchwork) library(aplot) library(cowplot) R种计算效应值大小...（SST） SST <- sum((data$outcome - mean(data$outcome))^2) # 计算Eta-squared eta_squared <- SSB / SST ❝R中用于拼图的包有很多...，小编常用的主要有「patchwork」，「cowplot」两款，当然「aplot」也属于拼图包的范畴，但是要实现无缝隙的拼图显然「cowplot」更胜一筹。

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哈佛CASTER | 基于化学子结构表征预测药物相互作用

将生成的药物对的潜在特征向量z投影到由span(B)定义的子空间,将投影系数r通过损失函数进行计算： ? 使用闭式解进行解析求解，找到产生最小投影损失的有意义的系数r: ?...最后得到的投影系数作为对应药物对的字典表示。计算药物对的概率分数基于投影系数r来计算药物对相互作用的分数，评估药物间交互的可能性，并通过交叉熵损失函数进行优化。 ? ?...可解释性预测投影系数r用来评估基特征向量b和预测结果之间的相关性，而每个基向量b和频繁的子结构C有关联, r系数越大表示在DDI预测中对应的功能子结构对药物交互起作用，从而可以解释CASTER预测的合理性...实验测试CASTER在预测二者相互作用时是否将高系数分配给硝酸盐组。 ?...实验结果很明显显示出由CASTER识别的21种功能子结构中硝酸盐结构系数（8.25）最高，从而对CASTER预测结果中可能导致DDI的子结构提出合理线索。

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额叶-小脑连接介导认知加工速度

此外，我们的目标是解决以前的研究中的方法论缺陷，这些研究利用皮尔逊的相关性和心理生理学相互作用(PPI)来建立基于连接性的模型来预测加工速度。...对所有显著效应进行事后配对比较，并用“emmeans ” R包中的图基检验进行校正。 2.4 加工速度和认知速度的定义传统上，PS被测量为刺激开始时间和行为反应之间的持续时间。...表示自环的系数被排除在分析之外，留下n2−n路径系数。对于无向路径预测器，下三角形是n×n矩阵上三角形的镜像，仅保留上三角形，留下n×(n−1)/2路径系数。...对于VAR(2)，只保留含有aij2的基质。VAR路径系数用“VARS”R程序包估计，其实现是从Afni程序包的“1dGC”改编而来的。...对12个模型进行了估计，并用方差分析(ANOVA)检验得到的AIC与相应的零模型进行了性能比较。用“MuMIn”R软件包中的边际R平方值估计混合效应模型的拟合优度。

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如何更优雅的提取网页中的颜色？

估计每个做 Web 开发的同学都有自己的颜色选择器，因为我们经常会想要提取网页中的颜色。现在，Chrome 95 为我们提供了一个非常方便的 API，我们可以直接调取网页的颜色选择器。...= new EyeDropper(); const result = await eyeDropper.open(); // result = {sRGBHex: '#160731'} 和其他现代的...Web API 一样，它是异步工作的，不会阻塞 JavaScript 线程。

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Nature | 蛋白质遗传结构很复杂？Ben Lehner使用加性能量模型得出相反结论！

因此，即使在大多数蛋白质中采样数千万的随机组合基因型，也几乎无法提供有关遗传结构的信息——即突变如何组合以决定表型的规则。...此外，从组合数据集和ddPCA数据集中推断的自由能变化（模型参数）之间的相关性也非常高（Pearson相关系数r = 0.87），但前者的估计值往往更极端，再次证明了在更多遗传背景中测量突变效应的价值，...纳入所有二阶能量耦合作用后，模型性能提升了额外的9%（R² = 0.72），这与预期一致，即两两效应是蛋白质中特定表观效应的重要来源（见图2e）。...值得注意的是，当该模型在独立的组合突变实验中推断的能量耦合（“库3”，）上进行评估时，表现也同样良好（Pearson相关系数r = 0.46，R² = 0.21）。...这种使用大量特定的两两和高阶遗传相互作用项来捕捉数据中的全局非线性（全局表观效应）的模型复杂性，被称为“幻影表观效应”。

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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

混合效应的线性模型在R命令lme4和lmerTest包中实现。另一个选择是使用nmle包中的lme方法。lme4中用于计算近似自由度的方法比nmle包中的方法更准确一些，特别是在样本量不大的时候。...在R中把它转换成一个字符或因子，这样它就不会被当作一个数字变量。按照下面步骤（2）和（3）所述，用这个模型重新计算可重复性。重复性的解释如何改变？从保存的lmer对象中提取参数估计值（系数）。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。...给出的系数与使用lm分析的分类变量的解释相同。检查随机效应的输出。我们的混合效应模型中再次出现了两个随机误差的来源。它们是什么？其中哪个对应于输出中的"（截距）"，哪个对应于 "残差"？...使用拟合模型对象估计线性模型的参数（包括交互作用）。请注意，现在固定效应表中有许多系数。在上一步的输出中，你会看到 "随机效应 "标签下的 "Std.Dev "的两个数量。

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【R语言】如何利用SNP的rs号提取坐标信息

前面给大家介绍了【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。...如下图所示，这里只有SNP的rs号，和染色体号，并没有具体的坐标信息，那么我们怎么得到具体的坐标位置呢？...今天小编就继续使用biomaRt这个R包来给大家演示一下如何通过SNP的rs号来得到具体的染色体上的坐标位置 #安装biomaRt包 BiocManager::install("biomaRt") #...= useMart("ENSEMBL_MART_SNP", dataset="hsapiens_snp" ) #从文件中读取...SNP的rs号 snp_ids = read.table("SNP_list.txt",stringsAsFactors = F)[[1]] #attributes设置需要显示的SNP信息，包括rs号，

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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

混合效应的线性模型在R命令lme4和lmerTest包中实现。另一个选择是使用nmle包中的lme方法。lme4中用于计算近似自由度的方法比nmle包中的方法更准确一些，特别是在样本量不大的时候。...在R中把它转换成一个字符或因子，这样它就不会被当作一个数字变量。按照下面步骤（2）和（3）所述，用这个模型重新计算可重复性。重复性的解释如何改变？从保存的lmer对象中提取参数估计值（系数）。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。...给出的系数与使用lm分析的分类变量的解释相同。检查随机效应的输出。我们的混合效应模型中再次出现了两个随机误差的来源。它们是什么？其中哪个对应于输出中的"（截距）"，哪个对应于 "残差"？...使用拟合模型对象估计线性模型的参数（包括交互作用）。请注意，现在固定效应表中有许多系数。在上一步的输出中，你会看到 "随机效应 "标签下的 "Std.Dev "的两个数量。

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一日一技：如何提取网页中的日期？

Gne[1]虽然在提取新闻正文的时候，准确率比较高，但由于提取新闻发布时间使用的是正则表达式，因此提取效果有时候不那么让人满意。...最近我发现Python的一个第三方库，叫做htmldate，经过测试，它提取新闻的发布时间比较准确。我们来看看这个库怎么使用。...，确实是3月9号：我们再用网易新闻来看一下，相互激励增进友谊（精彩绽放） |残奥|中国代表团|单板滑雪|夺金_网易政务[2] 这篇新闻对应的发布时间如下图所示：现在我们用Requests获得它的源代码...，然后再提取发布时间：发布日期确实对了，但是后面的时间怎么丢失了呢？...如果想把时分秒保留下来，可以增加一个参数outputformat，它的值就是你在datetime.strftime里面输入的值： find_date(html, outputformat='%Y-%m-

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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...在 R 里，数据集资源非常丰富，R 本身自带了许多经典数据集，而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子，最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...提取著名 R 包中的数据集除了 R 自带的数据集，很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究，很多包会提供领域内的数据集，供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...希望这篇文章能帮助你更好地利用 R 中的各种数据集，提升数据分析的效率和效果。如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论！

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如何优雅提取app软件的apk格式中的字体？

下载apk格式的指定app软件；将apk格式的文件名更改为后缀名为zip格式；用winrar或者7-zip…解压软件解压，然后就找到其中的ttf格式的字体文件。...举例说明，我想找到XX纸条APP中使用的字体。那么先下载然后修改为如下的zip文件，然后解压出来，然后再找到解压出来的文件夹，然后直接搜索fonts文件夹，然后再找到ttf文件。

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语音识别中的声学特征提取：梅尔频率倒谱系数MFCC | 老炮儿改名PPLOVELL | 5th

它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。...倒谱分析对于一个语音的频谱图，峰值表示语音的主要频率成分，也称为共振峰，而共振峰携带了声音的辨识属性，在语音识别中，我们需要把共振峰的位置和它们转变的过程提取出来，这个变化的过程是一条连接这些共振峰点的平滑曲线...梅尔频率倒谱系数MFCC 梅尔频率倒谱系数MFCC考虑到了人类的听觉特征，先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中，然后转换到倒谱上。...这里总结一下提取MFCC特征的过程： 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗； 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱； 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱； 4）在Mel频谱上面进行倒谱分析...（取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来代替上文的IDFT，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC。

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如何提取PPT中的所有图片

PPT中含有大量的图片，如何一次性将所有的图片转换出来，告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、首先，我们打开一个含有图片的PPT，点菜单“文件”--“另存为”；在“另存为”对话框中，选择保存类型为...“网页”，点保存； 2、打开我们保存文件的目录，会发现一个带有“******.files”的文件夹； 3、双击该文件夹，里面的文件类型很多，再按文件类型排一下序，看一下，是不是所有的图片都在里面了，一般图片为...jpg格式的； # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式，及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片的PowerPoint 演示文稿，打开的快捷菜单选择“重命名”命令 3...、将扩展名“pptx”修改为“zip”，然后按回车键，弹出提示对话框，单击“是” 4、现在PowerPoint 演示文稿就会变成压缩包，双击打开，其余的跟上面的步骤一样

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如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词

今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...每天，我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容，包括文字、图片、视频等等。但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...)通过提取社交媒体数据中的关键词，我们可以获得有关用户兴趣和话题的洞察，帮助我们了解用户需求、市场趋势和舆论动向。...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。

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R语言提取PDF文件中的文本内容

有时候我们想提取PDF中的文本不得不借助一些转化软件，本次教程给大家介绍一下如何简单从pdf文件中提取文本的R包。安装R包： install.packages("pdftools")。...当然如果在Windows以外的环境安装需要部署 poppler 环境。...读取文本的命令： txt=pdf_txt(“文件路径”)。获取每页的内容，命令：txt[n] 获取第n页的内容。获取pdf文件目录： doc=pdf_toc(“文件路径”)。...当然doc变量中的目录还不是标准化的格式，那么我们需要一个通用json格式，需要安装R包jsoblite。...也就拿到了文档的整个目录。综上步骤，我们便可以随便获取任意章节的任意内容。那么接下来就是对这些文字的应用，各位集思广益吧。

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如何从内存提取LastPass中的账号密码

简介首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...正当我在考虑如何才能使用这个PrivateKey时，脑中浮现出一幅场景。如果主密码本身就在内存中，为何到现在都还没有发现呢？我假设它只是被清除了，在此之前密码就已经被解密了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。

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R 语言如何提取日期中的年份-月份-季节-天

R语言中如何根据日期数据, 提取年份, 月份, 天数, 季度. 年份和月份可以根据分隔符提取, 季度可以写一个函数提取....R包中有更好的解决方法, 使用lubridate包可以很容易的进行提取, 提取方法: 年份： year(datae) 月份： month(datae) 日期： day(datae) 季节： quarter...quarter(d) 结果: > library(lubridate) # 载入软件包 > d<-c("2012-1-10","2013-5-9","2014-6-25") # 模拟数据 > year(d) # 提取年...[1] 2012 2013 2014 > month(d) # 提取月 [1] 1 5 6 > day(d) # 提取日 [1] 10 9 25 > quarter(d) # 提取季度 [1] 1...2 2 应用: 育种数据分析中, 经常用到场年季的信息, 年和季度需要从日期数据中进行提取, 通过这个软件包, 可以很容易的进行提取.

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如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源

1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...1.Linux已安装Apache2服务并正常运行 2.R已安装完成并正常使用 2.Package的安装 ---- R的Package安装主要分为在线安装和离线安装两种方式，如下： 1.在线安装在R的控制台输入...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31

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如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件？

本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...下面是使用 dpkg 命令提取文件的基本语法：dpkg -x ：指定要提取文件的 DEB 包的路径。：指定要将提取的文件存放的目录。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。

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