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R中时间序列分析-趋势分析Trend

趋势分析（Trend）常用趋势的数学函数线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula...,start,data) formula 曲线表达式 start 参数的初始点，可以随便设置一个设置这个参数的目的：（减少递归的次数，加快运算的速度） data 需要拟合的数据 data

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R中时间序列分析-趋势预测ARIMA

时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列...，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv

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时间序列的R语言实现

这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。...用R中的forecast包中的forecast.HoltWinters()方法可以来做这个预测。首先安装forecast包。安装方法很简单就不说了。安装完成后加载forecast包。 ?...测试在1-20的延迟期中，是否有意义的非零相关值，我们可以用Ljung-Boxt测试。在R中，用Box.test()的方法。Box.test()方法中的lag参数用来定义我们想要查看的最大延迟期。...还是用R中的HoltWinters()方法，这里我们需要用到alpha和beta两个参数，所以只需要设置gamma=FALSE就行。给女性裙子边缘直径的变化这个时间序列做预测模型过程如下： ?...三个参数的取值范围都是0-1。在R中的实现，还是使用HoltWinters()方法，这一次，它的三个类似参数，我们都需要用到。

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R中季节性时间序列分析及非季节性时间序列分析

序列分解 1、非季节性时间序列分解移动平均MA(Moving Average) ①SAM（Simple Moving Average）简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。...用Wi来表示每一期的权重，加权移动平均的计算： WMAn=w1x1+w2x2+…+wnxn R中用于移动平均的API install.packages(“TTR”) SAM(ts,n=10)...ts 时间序列数据 n 平移的时间间隔，默认值为10 WMA(ts,n=10,wts=1:n) wts 权重的数组，默认为1:n #install.packages('TTR') library(TTR...在一个时间序列中，若经过n个时间间隔后呈现出相似性，就说该序列具有以n为周期的周期性特征。...分解为三个部分： ①趋势部分 ②季节性部分 ③不规则部分 R中用于季节性时间序列分解的API 序列数据周期确定 freg<-spec.pgram(ts,taper=0, log=’no

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使用R获取DNA的反向互补序列

前面跟大家聊了一下☞R如何reverse一个字符串，其实这个只能实现反向，那怎么样才能实现互补呢？其实获取DNA的反向互补序列这个事情本身并不是很难。...将你的序列贴进对话框，点击Do the Job!...就可以得到反向互补序列了接下来我们用R语言来实现这个功能，我还是给大家介绍两种不同的方法。一种是比较原始一点的方法。第二种是站在前人的肩膀上，使用已有的R包来实现。...1.使用strsplit，rev，paste等R自带的函数来实现 DNA='ATTTAGCGATGCGGCTATGCTATCGGA' #定义互补配对的表 from=c("A","T","G","C",...rev_complementary_DNA 2.使用mgsub包中的mgsub函数 #安装mgsub和stringi BiocManager::install("mgsub") BiocManager

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R语言ggtree：将进化树中的序列id改成物种名称

通常我们会使用比对好的fasta文件构建进化树，fasta文件中大于号后的内容就是最终进化树上的文字标签。如果拿到进化树文件后你想替换掉其中的一些内容，那该怎么办呢？...本篇推文介绍一下使用R语言的ggtree包实现这个目的这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 ?...大家可以关注我的公众号小明的数据分析笔记本留言相关问题，如果我恰巧会的话，我会抽出时间介绍对应的解决办法首先你已经有了构建好的进化树文件 (Synergus:0.1976902387,(((((Periclistus...image.png 第一列x就是进化树中原本的序列名称第二列y是想要替换成的id名称读入进化树文件 library(treeio) tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile...image.png 把这个新的进化树写出到文件里 write.tree(tree1@phylo,file = "pra.nwk") 这样就达成目的了这里导出的进化树文件没有了最初的支持率的信息，我们再通过一行代码给他加上就好了

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R语言时间序列分析的最佳实践

以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。（3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。

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java中的序列化 (r4笔记第64天)

java中的序列化是一个很有意思的接口，只需要声明而无需做额外的工作，但是在虚拟机内部却做了大量的工作保证了这一特点。...只要对象实现了序列化接口，就会把它转换为一个字节序列，当需要的时候能够把这个字节序列完全恢复为原来的对象。这一过程是可以通过远程调用，网络进行，所以说从某种程度而言，序列化能够实现轻量级的持久化。...我们通过一个简单的程序来模拟说明，假设我们需要打印张大爷的银行流水信息。我们定义一个银行流水类，存钱类，取钱类这里存钱的过程我们可以理解为序列化。取钱的过程我们可以理解为反序列化。...，反序列化也只有java自身才能实现，这也是Java的一种持久化方案吧，对于更具有互操作性的方案就是xml，毕竟xml还是通用并且普遍使用的一种文件格式。...序列化在其它软件中也有体现，在Hadoop中的实现据称更加轻量级，简便，我们在后面继续讨论。

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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R获取多条简并引物的反向互补序列

由于一些引物设计软件的结果是引物对所在序列的位点，两端引物都是5'-3'。因此在实际合成之前需要将其中一端的引物取反向互补。于是写了一个取引物反向互补的简单函数。读入引物文件。...文件分三列，第一列为引物名称，第二列为序列，第三列为引物对的编号。如： ? 函数有两个参数： which = 1 取正向引物互补序列。 which = 2 取反向引物互补序列。..."C") new.seq[j] = "G" if (seq[j]=="T") new.seq[j] = "A" if (seq[j]=="Y") new.seq[j] = "R"...if (seq[j]=="R") new.seq[j] = "Y" if (seq[j]=="W") new.seq[j] = "W" if (seq[j]=="S...out = c() for (r in 1:length(new.seq)){out = paste(out,new.seq[r],sep="")} primer[i,2] =

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python中的序列对象

在很多的入门书籍中，会针对列表，元组，字符串单独进行介绍，看完之后，你会发现有部分操作是相通的，比如根据下标进行访问的操作 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> b = (1, 2,...其实不然，在python中，有一种类型，称之为sequence, 序列类型，常见的list, tuple, str, range都属于序列类型。...可变的序列不可变的序列元组, 字符串以及range类型是不可修改的，属于不可变的序列类型，list可以动态修改，属于可变的序列类型。...((1, 2, 3, 4, 5)) 15 7. in操作符用于查看序列中是否包含特定元素，用法如下 >>> 1 in (1, 2, 3, 4, 5) True >>> 1 not in (1, 2,...方法统计序列中某个元素出现的次数，用法如下 >>> 'abbc'.count('b') 2 >>> (1, 2, 3, 3, 5).count(3) 2 11. index方法返回序列中某个元素第一次出现的下标

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

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R tips: R中的颜色配置方案

数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

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.NET 中的序列化 & 反序列化

序列化：将对象的状态信息及类型信息，转换为一种易于传输或存储形式（流，即字节序列）的过程。下图为序列化过程图示，图片来自微软官方文档： ? 反序列化：与序列化相反，将流转换为对象的过程。...二进制序列化会将对象的所有属性（即使访问修饰符是private）转换到流中，XML/JSON则只转换访问修饰符为public的属性。...XML/JSON序列化不受编程语言限制，C#使用XML/JSON序列化后的数据JAVA可以很容易的按照XML或JSON的格式反序列化得到所需数据。相对而言，二进制序列化则受到编程语言的限制。...除了上述三种序列化方式外，有些公司推出了自己的序列化框架，如：谷歌的protobuf 。...(pStr)); var newP2 = JsonConvert.DeserializeObject(pStr); 三张图片下面三张图片均来自公众号：码农翻身中的文章——序列化：一个老家伙的咸鱼翻身

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R语言中基于表达数据的时间序列分析

聚类分析大家应该不陌生，今天给大家介绍一个用于基于时间序列的转录组数据的聚类分析R包Mfuzz。...此包的核心算法是基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM）的软聚类方法，它的特色就是把聚类的特征进行归类，而不是像K-mean一样的样本的聚类。...首先看下包的安装： BiocManager::install('Mfuzz') 接下来我们通过实例来看下包的使用： ##数据载入 data(yeast) ##缺失值的处理 yeast.r <-...filter.NA(yeast, thres=0.25) yeast.f r,mode="mean")#还可以是knn/wknn ##表达水平低或者波动小的数据处理...，需要用下面命令启动： Mfuzzgui() 按照界面中的操作也可以达到数据分析的效果。

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R语言实现基因序列的匹配和比对

我们对字符串都很熟悉，那么面对大量的测序序列字符串，我们如何对其进行处理分析，获得最终的结果。在R语言中有学者专门针对字符串的处理开发了对应的包，命名为Biostrings。...当然我们也可以将Xstrings进行字符串的转化，那么涉及到的函数是toString()。 5. letterFrequency() 获取序列中某些字符的频率。...6. letterFrequencyInSlidingView() 函数主要是获取在指定长度序列中各字符的频率，并且将此指定长度作为窗口进行下移一个碱基，直至计算整个序列。...7. alphabetFrequency() 主要是对矩阵中所有的因子进行统计，并列出指定的频率： ? 接下来我们看下Biostrings中更高级的函数，那就是模式匹配和序列比对。 1....接下来看我们的实例： mi0 R) ? 注：我们上面所提到的所谓模式也就是指的序列的reads。 3. PWM() 位置频率矩阵计算。

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R语言实现生物序列的降维比对

今天给大家介绍一个通过“SpacedWords Projection” 方法实现的氨基酸序列系统发育树构建，该方法主要是基于无对齐技术实现，能够在保持序列间可比性的前提下，用相对较小的向量表示生物序列。...再详细的算法那就需要各位直接看此包的原文了，我们不在此展开。...首先，我们看下包的安装： BiocManager::install("Biostrings") BiocManager::install("rSWeeP") 在此包中只有两个功能： 1. orthBase...我们直接看下实例： ##生成16000行10列矩阵 library(rSWeeP) baseMatrix <- orthBase(160000,10) 2. sWeeP 比对氨基酸序列的核心算法。...主要参数就是序列文件和正交矩阵。

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文本序列中的深度学习

它可以嵌入可变长度的序列：例如，可以在前面的示例批次中输入嵌入层，其中包含形状（32,10）（32个序列长度为10的批次）或（64,15）（64个序列长度15的批次）。...但是，批处理中的所有序列必须具有相同的长度（因为需要将它们打包到单个张量中），因此比其他序列短的序列应该用零填充，并且应该截断更长的序列。...输出张量中的每个时间步t包含关于输入序列中的时间步长0到t的信息 - 关于整个过去。...如果按照反时间顺序处理输入序列，RNN的表现是否足够好？但在自然语言处理中，理解句子中一个单词的意思并不依赖于在句子中的位置。在反向IMDB数据集上使用LSTM。...# 可以将RNN用于时间序列回归（“预测未来”），时间序列分类，时间序列中的异常检测以及序列标记（例如识别句子中的名称或日期）; 可以使用1D convnets进行机器翻译（序列到序列卷积模型，如SliceNet

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