R brunnermunzel.test置信区间与p值 - 腾讯云开发者社区

我们在做一些统计学分析的时候，总是能得到一个p值。但是在画图的时候，一般会把p值转换成星号（*），显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊，怎么用R语言，将P值转换成对应的*。...#install.packages("gtools") library(gtools) star2=stars.pval(pval) pval star2 这个函数连转换的参数都帮你省了，只需要输入p值就可以了

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R语言计算Logistic的efect和OR值以及置信区间

各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...在二分类 GWAS（基因组关联研究）分析中，OR 值用于衡量某个基因变异（或基因型）与某个疾病（或特征）之间的关联程度。...一般情况下，OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。在二分类 GWAS 分析中，通过计算每个基因变异的OR值，可以评估其与疾病之间的关联程度，从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位：OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果：手动计算OR值：一步到位的OR值和置信区间：

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「R」ggplot2 添加矫正p值

ggpubr 实现了 ggplot2 绘图添加 p 值的良好支持，但读者需要注意它是没有经常矫正的。矫正 p 值需要额外的处理。...% mutate(y.position = 35) stat.test # A tibble: 3 x 9 dose .y. group1 group2 statistic p...method p.adj y.position 1 0.5 len OJ VC 3.1697328 0.0064 T-test...p <- ggboxplot( ToothGrowth, x = "supp", y = "len", color = "supp", palette = "jco", facet.by...= "dose", ylim = c(0, 40) ) p + stat_pvalue_manual(stat.test, label = "p.adj") ?

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「R」ggplot 图 P 值格式化

「ggpubr」包中的 stat_compare_means() 函数是非常常用于对 ggplot 图形添加统计比较结果的方法，近期有粉丝问到了如何对其展示的 P 值进行格式化，这里简要地做一个记录。...p + stat_compare_means() 可以看到图中是以检验方法+P值的结果来展示 P 值的，那么该如何修改它呢？...，下面是一个简单的修改： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric(..p.format..), 1))))...这里需要注意的是 ..p.format.....stat_compare_means 提供的说明修改 P 值的位置： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric

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详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值

肯定是通过权重来的呀，此时，F值登上历史舞台! 啥意思捏？实例化讲解吧。...公式为： R=真正预测准确的数量/所有真正好的数量 = 4 / 5 F值是： F(k) = ( 1 + k ) * P * R / ( ( k*k ) * P + R ) 注释：...此时： F(1) = 2 * P * R / ( P + R ) 代码实现：背景：用evalList的长度是我需要求的P，R，F1的个数，比如我的实验是立场检测，分类为FAVOR(支持)，AGAINST...R，F1值。...这个P，R，F1的代码为： ? code ? print 就这样吧。应该讲的很详细了！ ----

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「R」forestmodel给多水平变量添加整体p值

前段时间收到来信： Hi Shixiang I am writing to you about the forestmodel package in R....我仔细看了下issue（https://github.com/NikNakk/forestmodel/issues/31），发现提问人是想要把多水平变量的p值展示在森林图上。...，而ECOG这个因子变量本身建模时被拆分成了3个变量，是没法得到一个p值的。...继续的交流了解到他们就是想要进行批量的单变量分析，想要展示整个变量的p值，还给我用图形举例说明了。...image-20210831202115822 在实现的过程中发现将global p值加到最下方也是有益的，并不仅限于单因素模型使用。

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R语言怎么计算两个比值的 p 值？

有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...直观上判断，药物 1 的疗效要好（20:10 vs 10:20），但与药物 2 的疗效相比，是否达到了显著性的差异了呢？...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。

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R语言怎么计算两个比值的 p 值？

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机器学习与统计学：R方代表什么？和P值的关系是什么?

R方的公式是： ? 上图中分母和分子的左侧从数字上，可以理解为样本点到均值线的差平方和。分子的右侧代表预测结果与样本均值差的平方和。...根据图像，我们其实可以将：分子理解成: 样本标签本身的var - 将模型结果纳入考量后的var 分母理解成：不考虑预测结果，样本标签本身的var 如果我们的拟合曲线与模型均值相同，那么我们的 =0...该F检验和P值出场了我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了，后来查到了是必须要通过F值才能够得到. F检验的公式形象化的理解就是： ?...那么这个式子又怎么得到我们的P值呢？ P值是检验样置信度的一个指标，一般我们认为p<=0.05时(一般选择这个显著水平)，模型的信号不存在偶然性，模型的结果可靠 ?...dof, expctd = chi2_contingency(obs, correction = False) p 0.59094761107842753 总结： R^2可以量化模型响应变量与因变量间的关系强弱

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谈谈那些R处理结果中非常小的p值

这周转录组专辑将讨论，使用R语言进行分析，结果出现p值非常小的情况。这个问题来自上上周推文的留言区，而我们将从此入手进行探索，且并不局限在差异表达分析得到的p值。...战战兢兢的我只能向老师汇报了，老师说DEseq2与edgeR算法上比较相似，可能对于这些p值为零的基因判定比较松，给的p为零值。...但是第三种差异分析的方式limma就不是，它用芯片分析的方法去做，给p值的判定比较严格。于是如获至宝的我，按照老师的指导进行了p值窜天高现象的探索与分析。...edgeR火山图 limma火山图可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度，在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况，那么p值小到什么程度会变成0呢，跳出p值，这么小的数在R中计算有意义吗...p值小于该领域内常用截断阈值，如基因组中常见的5E-08、1E-05 ---- 小结在这篇推文中，我们讨论了以下几个问题：如何检查自己机器的机器精度 R中p值小到什么程度会变成0 多大的数在R中计算有意义

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R语言统计与绘图：可视化ROC曲线的置信区间

ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。 pROC包可以计算AUC和95%置信区间，可以可视化、平滑和比较ROC曲线。...安装和加载R包 2. 读取内置数据集 3. 建立拟合曲线 4....默认情况下roc()函数会输出AUC的值。...no.roc # 逻辑词，如果为FALSE，则将ROC曲线重新添加到该形状上； # 如果为TRUE，则只绘制形状；在type=bars则忽略 ROC曲线外观参数的修改参考《R语言统计与绘图：pROC包绘制...总结绘制ROC曲线的R包的区别 pROC包是目前功能最全面的ROC曲线专业绘制包，可以多探索探索。

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R语言中固定与随机效应Meta分析 - 效率和置信区间覆盖

p=6330 Meta分析是综合现有证据的重要工具。它通常用于医学和临床环境中，以评估关于治疗或暴露对感兴趣结果的影响的现有证据。基本思想是将先前研究中感兴趣的影响的估计汇总在一起。...固定与随机效应Meta分析我们使用哪种方法会影响我们获得的估计总体效果及其相应的95％置信区间，因此决定哪种方法适合在任何给定情况下使用是很重要的。...R中的模拟研究为了进行模拟研究，我们将模拟30项研究的重复荟萃分析。然后，我们执行固定效应和随机效应荟萃分析。...} ci覆盖范围 mean（（fixedCI [，1] 1）） mean（（randomCI [，1] 1）） R代码的最后几行计算...1000次模拟中固定和随机效应估计的平均值和SD，然后计算95％置信区间的覆盖范围。

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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...+p2+plot_layout(guides = 'collect') aplot拼图 p1 %>% insert_right(p2) cowplot拼图 ggdraw()+ draw_plot...(p1,scale = 0.9,x=0.02,y=0,width = 0.5,height=1)+ draw_plot(p2,scale = 0.9,x=0.44,y=0,width = 0.5,height

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跟着nature学绘图-条图叠加散点与p值

,levels = df$group %>% unique()) df_pval % t_test(value ~new_type) %>% adjust_pvalue(p.col...="p",method = "bonferroni") %>% add_significance(p.col="p.adj",) %>% add_xy_position(x="name") %...>% add_xy_position(x="new_type",dodge=0.8) %>% filter(p.adj.signif !...mean_se",geom="errorbar",width=0.2,linewidth=0.3,color="black")+ stat_pvalue_manual(df_pval,label = "p.adj.signif

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用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法

down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...) head(df) test_p p.value p.value<0.05 test_up =1#上调 test_down p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 p & test_up...test_p|!

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「R」对象的名字与值——存储机制图解

了解R是如何存储数据的将对R的机制、性能的理解亦或是代码的优化都有帮助。...绑定（binding）与引用（reference）将c(1, 2, 3)赋值给变量x时，实际上是将数值向量绑定到x上的过程，变量x称为引用。 ?...不过R这里会使用一个全局字符串池，字符串向量的每一个元素实际上是池中唯一字符串的一个指针。 ? 以上内容整理自《Advanced R》

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跟着Nature Microbiology学作图：R语言ggplot2做散点图添加拟合曲线和p值

(filename = "fig3c.pdf", width = 6, height = 4, family="serif") 计算拟合方程的R和...P值 df.lm<-lm(`mean Colonization [log10(CFU/mg)]`~ `mean Protection Score [a.u.]`, data=df) summary...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ ggsave(filename = "fig3c.pdf",...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ annotate(geom = "rect",...~"="~0.49~","~italic(P)~"="~5.4%*%10^-15), parse=T)+ annotate(geom = "rect",

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跟着Nature Communication学作图：R语言ggpubr包画箱线图并添加显著性P值

Challenger-Deep-Microbes 论文里提供了大部分图的数据和代码，很好的学习材料，感兴趣的同学可以找来参考，今天的推文重复一下论文中的Figure1b 论文中提供的代码是用ggpubr这个R包实现的...，如果比较着急要结果可以使用这个R包来作图，如果是学习为目的，还是推荐ggplot2的基础部分数据集截图 image.png 读取数据集 dat<-read.delim("data/20220602...Slope","Deep sea", "Mariana Water"), ordered=TRUE) table(dat02$group) 作图代码 p1...=7)"))+ theme(axis.text = element_text(size=10,family="serif"))+ stat_compare_means(comparisons=p1...p1 image.png 试一下论文中提供的拼图代码 library(cowplot) aligned_plotsp1, p1,align="h") ggdraw(

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左手用R右手Python系列8——数据去重与缺失值处理

因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。...在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!...is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.cases() #完整值 mydata与补集： dplyr中提供了两个函数可以执行交集与补集操作: duplicated(mydata$B) #返回重复对象的布尔值 mydata[!...------------ 本文小结： ------------ R语言：数值去重： unique distinct intersect union duplicated 缺失值处理： is.na()/

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...这些值的计算基于以下计算在对数泊松回归的情况下，让我们回到最初的问题。线性组合的置信区间获得置信区间的第一个想法是获得置信区间（通过取边界的指数值）。...首先，我们可以得到估计量的方差因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled(Intercept) speed(Intercept) 0.0066870446...很容易得出线性组合的标准偏差，一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit),+...+1.96*P2$se.fit)1173.9341> P1$fit+1.96*P1$se.fit1172.9101 bootstrap技术第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性（仅50个观测值

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【R语言】P值转换成***

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详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值

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