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R语言-因子和表

因子和表因子（factor）是R语言中许多强大运算的基础，因子的设计思想来着统计学中的名义变量（分类变量），因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。...、矩阵与数据框比较直观，很好理解，因子不太好使用语言描述，但是代码很直观，能很直观的返回对象的水平。...因子的索引因子的索引与向量操作差不多，但是返回的原因子水平> myvector myfactor myfactor...因子的类型是因子型，与向量不同因子常用的函数tapply()函数tapply(x,f,g)：x向量，f因子或因子列表，g函数。...list(data1$性别),mean)#按照性别聚合后，对age与hight进行求期望 Group.1 age hight1 男 22.0 1722 女 18.5 174表R中表指的是列联表

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R语言因子分析

只有数据之间的相关性好，才有可能提炼出公共因子，建议大家相关性分析和两个检验不要忘记。 R语言主成分分析演示数据数据来自于孙振球医学统计学第4版例22-2....R中自带了factanal()进行因子分析，不过不如psych包好用，我们这里使用psych包演示。...但是提取几个因子并没有绝对的标准，我们可以结合多种方法或专业知识，和提取主成分的方法类似，可以参考之前的介绍的方法：R语言主成分分析除此之外，还可以结合特征值大小、累计贡献率来确定使用几个因子。...## Factor Analysis using method = ml ## Call: fa(r = df.use, nfactors = 9, rotate = "none", fm = "ml...，我并没有找到好用的可视化R包，如果大家知道，欢迎评论区留言。

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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。...以下实例把字符型向量转换成因子： #构建一个字符串向量 x <- c("male", "female", "male", "male", "female") #构建因子 sex <- factor(x...我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...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。绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。

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R语言入门 Chapter05 | 因子

——荀子这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！...如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~ Chapter05 | 因子在R中名义型变量和有序性变量称为因子，factor。...由这些水平值构成的向量就称为因子。...所有元素构成因子因子类型的数据： state.division state.region 因子的应用： 1、计算频数 2、独立性检验 3、相关性检验 4、方差分析 5...因子 plot(fcyl) ?

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R语言进阶之因子分析

在介绍因子分析之前，我想和大家解释一下主成分分析和因子分析的区别：（1）主成分分析主要是对原始变量进行线性组合，不涉及模型与假设，而因子分析则需要构造一个因子模型并伴随相关假设；（2）主成分分析的解是唯一确定的...我们可以使用R语言的内置函数factanal()来进行因子分析，该函数使用的是极大似然估计法，我们使用mtcars数据集作为示例数据。 1....(psych) r <- corr.test(mydata)$r # 提取各个变量之间的相关系数矩阵 fit2 <- fa(r, nfactors=3, rotate="varimax",fm="pa"...确定要提取的因子数目探索性因子分析最关键的就是确定提取的因子个数，这里R包“nFactors”就提供了一套函数用于辅助确定因子个数： # 确定应提取的因子个数 library(nFactors) ev...该图的横坐标反映的的是各个因子，纵坐标对应各个因子的特征值，可以看出从第4个因子开始，它们的特征值几乎就没有变化了。所以从上图不难看出，选择三个因子是最佳的。

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R语言中的因子型变量

因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...因子水平（Level）表示因子的值域，因子的每个元素只能取因子水平中的值或缺失。上例中，因子水平就是（低频，中频，高频）。...R语言实现创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...可以看出，calls_num为数字型，经过转化后，f_calls_num变为因子型。Levels表示因子水平。这里还需要注意的一点是，R默认创建数据框时，将文本类型存储为因子型。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。

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R语言入门之因子及常用函数

因子（Factors）在R语言中通过将变量转换成因子就可以使之成为R里的名义变量，关于名义变量的概念大家可以自行百度，这里就不赘述。...对于因子的理解，我们可以将其简单地看成一种建立了映射关系的分类变量，举个简单的例子，比如性别简单地可以分为两类（‘男性’和‘女性’），如果将性别这个变量转换成因子，那么在R中‘男’就可以变成2，‘女’就变成...，无序化的因子就是一个分类变量。...R语言中常用基本函数我们以R语言中内置的鸢尾花数据集为例进行简单讲解 object <- iris #将鸢尾花数据集赋予object这个变量，object实际上是一个数据框 length(object....) # 将对象按列合并 rbind(object, object, ...) # 将对象按行合并 ls() # 列出当前环境下的所有变量名称今天的内容就分享到这里了，下期将会和大家分享R语言中的数据输入和输出

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R语言主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数函数描述 principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析...（3）判断要选择的主成分/因子数目；（4）选择主成分/因子；（5）旋转主成分/因子；（6）解释结果；（7）计算主成分或因子得分。...（2）提取主成分 principal（）函数可根据原始数据矩阵或相关系数矩阵做主成分分析格式为：principal（的，nfactors=,rotate=,scores=）其中：r是相关系数矩阵或原始数据矩阵...（2）提取公共因子可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...lcda包可做潜类别判别分析，而lsa可做潜在语义分析----一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法（MDS）计算工具。

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R 编程语言 - 简介

R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。...它由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 设计，目前由 R Development Core Team 开发。R 编程语言是 S 编程语言的一种实现。...为什么选择 R 编程语言？ R 编程被用作机器学习、统计和数据分析的主要工具。R 可以轻松地创建对象、函数和包。它是一种独立于平台的语言。这意味着它可以应用于所有操作系统。...R 编程语言拥有庞大的用户社区，并且每天都在增长。 R 目前是数据科学就业市场上最受欢迎的编程语言之一，这使其成为当今最热门的趋势。...R 编程语言比 Python 和 MATLAB 等其他编程语言慢得多。 R 的应用我们将 R 用于数据科学。它为我们提供了大量与统计相关的库。它还为统计计算和设计提供了环境。

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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor）今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage III/IV",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到如下因子方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的A，..."),labels = c("stage I","stage II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟gsub一样的结果参考资料： ☞【R语言...】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息

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R语言中多组学的因子分析

多组学的研究在不断进入各个疾病领域，那么如何整合这些多组学的特征成为多组学因子综合分析的挑战，今天给大家介绍一个可以类似于PCA分析对多维组学数据进行降维分析的工具包MOFA2。...颜色越深代表此数据对factor贡献大 plot_variance_explained(MOFAobject.trained, max_r2=15) ###对数据的解释程度 plot_variance_explained...###元数据中属性和因子之间的相关性分析，此处数据结构就是行为样本编号，列为属性值（如性别，年龄等），此处不做演示，函数如下 samples_metadata(MOFAobject.trained) <...","died","age"), plot="log_pval" ) ###绘制因子散点图 plot_factor(MOFAobject.trained, factors...注意MOFA因子的解释类似于主成分分析中的主成分解释。

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读《R语言编程艺术》

（RinaNutshell） R语言数据科学（R for data science）高级R语言编程指南（ Advanced R）这些书每看完一本，都会对R的特性有进一步的理解。...《R语言编程艺术》这本书是买的比较早的了，之前也泛泛地翻过，主要是对R的特点有个相对系统的理解。...《R语言数据科学》这本书像是哈德利·威克汉姆用自己定义的R语言在讲述这些知识点（哈德利·威克汉姆重新定义了很多），R语言核心技术手册又显得太厚了，让人像面对 R语言实战一样，望而却步。...我觉得第七章是这本书的核心，这也许和目前我的水平有关：开始关注函数的实现与组织。这一章探讨了编程中的控制结构以及函数的实现，环境作用域等，函数编程的基本概念。...在这一章中，我们可以体会到用R语言和会编程其实是两件事。像编程这样的书籍，读一遍是远不够的，因为我们系要理解的不是人类语言的部分，而是非人的代码部分，不仅要理解更是要能运用。

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《高效R语言编程》笔记

前面宏基因组与R语言的笔记还未结束，又开始新坑啦，都是要继续的啦！ 1、跑分直接是代码了。...# Debian系 sudo apt-cache r-cran-* sudo apt install r-cran-rgdal # Windows installr::install.rtools()...# 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数，方便使用： utils::update.packages(ask=FALSE)...3、R的启动参数这些启动参数可以添加到R启动命令中, 可以加快R的加载。...R --vanilla 扫描二维码获取更多精彩公众号

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R语言实现主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数函数描述 principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析...（3）判断要选择的主成分/因子数目；（4）选择主成分/因子；（5）旋转主成分/因子；（6）解释结果；（7）计算主成分或因子得分。...（2）提取主成分 principal（）函数可根据原始数据矩阵或相关系数矩阵做主成分分析格式为：principal（的，nfactors=,rotate=,scores=）其中：r是相关系数矩阵或原始数据矩阵...（2）提取公共因子可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...lcda包可做潜类别判别分析，而lsa可做潜在语义分析----一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法（MDS）计算工具。

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R语言代做编程辅导因子实验设计STA3051004 Assignment（附答案）

Use R to fit the following model to the data using the default coding contr. treatment (4)wherei= 1.....<- contr.treatment(4)contrasts(pulpdat$operator) <- contr.sum(4) pairwise.t.test(reflect,opeSample R

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读《R语言面向对象编程》

R主要面向统计计算，为数据科学家青睐，代码量一般不会很大，使用面向过程的编程方式就可以很好的完成编程任务。...而且还是有RStudio这样的交互操作集成开发环境，所以大部分的R语言用户对R语言是不是面向对象很是疑惑，虽然我们都知道在R中一切皆对象，比如Seurat对象。...在R语言的中文世界里，R语言面向对象编程的知识很少被提及，大部分的R语言书籍是偏应用的。有的话也散见于《R语言核心技术手册》《高级R语言编程指南》《R语言编程艺术》等，很少有专门来讲这一节的。...这与R语言的用户大多不是程序员不无关系，也与R语言的面向对象结构发展曲折有一定关系。在R中有四种面向对象结构。...但是正当我们苦于没有系统的R语言面向对象资料的时候，我们发现了这本在线书：R语言面向对象编程。里面有对这四种类型的详细介绍，而且还有可执行的实例代码，这无疑会加快一般用户对R语言面向对象的理解。

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

查看R的数据结构从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...R索引从1开始。编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...(2) 因子由于因子是特殊的向量，因此索引选择值的相同规则适用于因子。之前创建的expression因子的元素具有以下level：low，medium，high。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。

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R语言学习笔记——R语言面向对象编程系列2

最近在看任坤大神的新作——《R语言编程指南》，其中对于编程语言中非常流行的面向对象编程范式（OOP）在R语言中的实现进行了非常详尽的讲解，强烈推荐各位有志于进阶R语言编程的小伙伴儿进行阅读。...R语言内目前可以实现OOP范式的一共有四套标准：S3、S4、RC、R6，其中关于S3、S4两种范式在早期的各种扩展包中使用比较多，是基于泛型函数而实现的，之前在学习Python的面向对象编程系列时曾经做过粗浅的练习...：左手用R右手Python系列——面向对象编程基础 S3与S4之间的差异： 1.在定义S3类的时候，没有显式的定义过程，而定义S4类的时候需要调用函数setClass； 2.在初始化S3对象的时候，只是建立了一个...，在封装上非常不方便，而RC以及在RC基础上进一步发展的R6标准已经逐步开始接近主流编程语言中面向对象的实现模式。...RC 是一种具有引用语义的类系统，它更像其他面向对象编程语言中的类系统。它将所有的类属性及对应方法都封装在一个实例生成器中，通过生成器可以生成需要的实例，进而执行对应的类方法。

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R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）

为了包括多个因子，我们以长格式创建一个指标列，用于唯一标识项目所属的因子。...并且，因子间相关矩阵匹配来自多级的随机斜率相关。...---- 例如，如果要对因子进行回归，可以使用相关矩阵的后验和solve()函数来得出回归中因子的系数。...在这里，我在因子2和3上回归因子1： R <- extract(cfa.stan.fit, c("R[1, 2]", "R[1, 3]", "R[2, 3]")) R <- cbind(R$`R[1,2...]`, R$`R[1,3]`, R$`R[2,3]`) coefs <- matrix(NA, nrow(R), ncol(R) - 1) for (i in 1:nrow(R)) { m <- matrix

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R语言里面如何高效编程

出版社送了一本书（R语言）给我，就是这个《R语言实战》第三版，它已经是R语言领域的“老兵”了，几乎是人手一本。新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。...高效编程在R里面为什么尽量使用向量化编程在R语言中，向量化编程是一种高效的编程方式，它可以提高代码的执行速度和可读性。这是因为R是一种基于向量的语言，其内部函数和操作都是为向量运算设计的。...以下是一些使用向量化编程的优点：效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。...这是因为R的内部函数（在这个例子中是乘法操作符）是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。当然了，这只是一个简单的例子，但是向量化编程的优势在处理更复杂的问题时会更加明显。...R语言里面为什么要避免反复调整对象大小在R语言中，每次你增加或减少一个对象的大小时，R实际上是创建一个新的对象，然后复制旧对象的内容到新对象中。

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