相比于网页工具，使用编程语言处理科研数据的一大优势，在于高度的定制化，以及批量处理数据的快捷性和高效性 目录批量处...[作者空间]
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。 小编也给...[作者空间]
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相比于网页工具，使用编程语言处理科研数据的一大优势，在于高度的定制化，以及批量处理数据的快捷性和高效性 对于批量处...[作者空间]
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想了一下还是做一个笔记目录，这样能够方便查询 R for Data Science（笔记） ---数据变换（fil...[作者空间]
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tidy流处理数据的方便，我想这与管道符%>% 的使用，数据处理动词化，有着很重要的关系。 自己之所以写这些，主要...[作者空间]
tidy流处理数据的方便，我想这与管道符%>% 的使用，数据处理动词化，有着很重要的关系。 用最少的时间，解决最重...[作者空间]
紧接之前写的select的基础操作 4. 拓展2 其实select的使用，和其他函数结合搭配使用会发挥强大的作用 ...[作者空间]
tidy流处理数据越来越流行，我想这与管道符%>% 的使用，数据处理动词化，有着很重要的关系。 用最少的时间，解决...[作者空间]
tidy流处理数据越来越流行，我想这与管道符%>% 的使用，数据处理动词化，有着很重要的关系。 用最少的时间，解决...[作者空间]
在进行两组数据间的差异分析时，我们通常会想到使用 t检验 [#rd]。但若数据不满足执行t检验的参数假设（例如数据...[作者空间]
1. 数据排序 1. sort()函数 对数值进行排序 对字符串进行排序（按首字母顺序） 1.2 rank()函数...[作者空间]
一、缺失值 1. 缺失值的识别和处理 缺失值存在的影响：无法进行求均值、求和等运算。（一般这些函数中都会有na.r...[作者空间]
针对测序数据和芯片数据，目前常用差异分析的R包有edgeR、limma、DESeq2，做一简单比较，方便平时分析。...[作者空间]
在对某一统计数据进行深入分析之前，首先要对数据的多项数据特征进行描述，这些统计特征包括这养几个方面 集中趋势离散趋...[作者空间]
R数据科学最直接，也最让人感到兴奋的过程就是数据可视化，但是能够直接用来进行可视化的数据少之又少，实际分析中基本碰...[作者空间]
