Mrrunsen的博客

卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，主要用于检验分类变量之间的独立性或拟合优度。在医学、社会科学等领域中，卡方检验常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。以下是卡方检验的全面解析，包括实现代码和手写公式。χ2∑Ei​Oi​−Ei​2​Oi​Ei​dfr−1c−1rcdfk−1k如果卡方统计量大于临界值，或 p 值小于显著性水平（如 0.05），则拒绝原假设。

本文将详细介绍R语言中的方差检验方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、重复测量方差分析等，并通过实例代码和图表进行演示。本文详细介绍了R语言中的方差检验方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析和重复测量方差分析。方差分析是一种强大的统计工具，能够帮助研究者比较不同组之间的均值差异，从而得出科学的结论。在实际应用中，研究者应根据实验设计和数据特点选择合适的方差分析方法，并注意满足方差分析的基本假设。假设我们有一个实验，研究两种不同的肥料（A和B）和两种不同的光照条件（低光和高光）对植物生长的影响。

t检验是用于比较两个群体的均值是否存在显著差异的统计方法。

通过以上步骤，生成模拟的RNA-seq数据，并使用DESeq2或edgeR进行差异表达分析。

火山图需要差异基因的。

如果你有中国地图的 GeoJSON 或 Shapefile 文件，可以使用sfchina_map <- st_read("path/to/china.geojson") # 加载 GeoJSON 文件你可以通过调整参数来自定义地图的样式。tm_polygons(col = "lightblue", # 填充颜色border.col = "black", # 边界颜色border.alpha = 0.5) + # 边界透明度tm_layout(title = "中国地图", # 标题。

ggsci包为R语言用户提供了丰富的配色方案，能够轻松实现SCI期刊的标准配色。通过简单的函数调用，你可以将这些配色方案应用到ggplot2绘制的图表中，使你的图表更加专业和美观。

该模型通过考虑资产的预期收益和风险（通常用方差或标准差表示），帮助投资者找到最优的资产组合。这个模型帮助我们在考虑风险和收益的情况下，找到最优的资产组合。您可以根据自己的需求调整股票列表和时间范围，进一步优化和测试您的投资组合。Markowitz模型的目标是找到一组权重 $\mathbf{w} )，使得在给定风险水平下，投资组合的预期收益最大化，或者在给定预期收益下，投资组合的风险最小化。投资者可以根据自己的风险偏好和收益目标，通过模型找到最优的资产配置策略。为投资组合的权重向量，为资产的预期收益向量，

我们选择了5只股票，分别是中国银行（601988.SH）、贵州茅台（600519.SH）、海通证券（600837.SH）、上海机场（600009.SH）和宁德时代（300750.SZ），数据时间范围为2020年1月1日至2024年6月1日。通过上述分析，我们得出了最小风险组合和最大夏普比率组合的预期收益率，并对其权重分布进行了可视化展示。本次分析展示了如何利用Tushare平台获取数据，并使用R语言进行数据处理和投资组合优化，为实际投资决策提供了理论依据和数据支持。然后，对数据进行清理以确保数据完整性。

在金融市场中，如何优化投资组合以最大化收益并最小化风险是一个重要的研究课题。本文将展示如何使用 R 语言结合 Tushare 数据接口获取股票数据，并通过现代投资组合理论计算最优投资组合。具体来说，我们将使用五只股票的数据，并基于这些数据计算最小化风险的最优权重。

此处解释一下这段代码的意思，就是如果没有pacman包，就自动安装，之后调用专门用来安装包的pacman包，利用p_load函数直接调用包，如果需要的包曾经没有安装过，这个函数会自动安装后加载。每次开始学习R语言，最困难的一步就是下载R语言和Rstudio，第二步就是迷失在安装运行所需包的报错之中，本次就提供最便捷的安装包的方法，以及一些常规方法不能成功安装的包的安装方案，一文搞定99%的困难。首先，所有的教材或网站上，都会告诉你，开始都要运行library(“ggplot2”)这条语句，然后就会被告知。

（3）分别分析不同因变量（NEE、RECO和GPP）与Ta、VPD、Pa、Ws、Rn、CO2、SWC、ET的多重非线性检验，在此基础上，采用逐步回归和AIC法进行多元线性回归分析，并解释结果（15分）（4）NEE与Ta、VPD、Pa、Ws、Rn、CO2、SWC、ET进行通径分析，并列出通径分析表格或者画出通径分析图（R语言中的agricolae包）（15分）方差分析结果表明，在不同水分处理下的产量存在显著差异（ANOVA, F = 55, p < 0.001），这意味着水分条件对产量有着显著影响。

(1)请用n1

吸收量的标准差也显示了各组数据的离散程度。四、将father.son.txt文件导入为数据集father.son，该数据集收集了1078组父亲和儿子的身高信息，使用该数据集绘制儿子身高sheight（y）对父亲身高feight（x）的散点图，使用lm函数完成简单线性回归建立儿子身高作为父亲身高的函数的模型，并将使用abline函数将拟合线绘制到散点图上，注意在图形上生成合适的坐标轴标签和标题。（1）将给定的文本数据文件gdp.txt导入到R中（文件中的分隔符是逗号（,），第一行是变量的名称）。

( 40分 )试通过以下方法计算万科A（000002.SZ）在下一交易日，有95%的概率，收盘价对数收益率不低于多少。假设给定数据窗口为2018.01.01-2019.01.01。‏。

( 100分 )‏假想某只债券在上海证券交易所交易，其面值为100元，票面利率为4%，每半年支付一次利息，2025年4月11日到期。，并假设在该期间债券的收益率维持在3%的水平不变。‏(1)编写函数计算该债券于2019年11月13日至2022年11月13日期间每天的净价、全价和应计利息的变化，并以数据框的形式给出。‏(2)并用ggplot2画出债券价、全价和应计利息的变化。加载必要的库：定义计算债券净价、全价和应计利息的函数 ：参数定义：生成日期序列：计算价格：绘图：显示数据框：运行上述代码后，您将

例如，2023年3月1日的开盘价是21.34美元，最高价是21.48美元，最低价是18.60美元，收盘价是19.12美元，成交量是2625400股，调整后的收盘价是17.97469美元。可以看到，到了2024年2月29日，微博的开盘价是9.17美元，最高价是9.41美元，最低价是9.06美元，收盘价是9.12美元，成交量是10622900股，调整后的收盘价是9.12美元。结果表明，所有的字段（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和调整后的收盘价）中都没有缺失值，这意味着我们获取的数据是完整的，没有遗漏。

在股票市场中，资产的β系数（Beta Coefficient）是一个非常重要的量化指标，用于衡量一个资产或投资组合相对于整个市场的波动性。资产的β系数表示资产回报的敏感性，相对于市场回报的变动。

在股票市场中，资产的β系数（Beta Coefficient）是一个非常重要的量化指标，用于衡量一个资产或投资组合相对于整个市场的波动性。资产的β系数表示资产回报的敏感性，相对于市场回报的变动。

Merton模型是一种结合了期权定价理论和信用风险评估的模型，由Robert C. Merton在1974年提出。它是用来评估公司违约概率的一种方法，将公司债务视作一种欧式看跌期权。在这个模型中，如果公司的资产价值在到期时低于债务水平，公司将违约。

历史分布VaR的实现依赖于直接使用历史数据来模拟未来可能的市场条件，从而评估潜在的风险水平。这种方法不需要对收益率分布进行任何假设，因此非常适用于金融数据，尤其是在市场条件复杂或数据显示出显著的非正态分布特征时。

自由度：t分布的自由度越小，分布的尾部越厚。位置（均值）和尺度（标准差）参数：可以根据样本数据估计。

正态分布下的VaR（Value at Risk）计算是建立在资产收益率服从正态分布的假设基础上的。在这种方法中，你将需要收益率的均值和标准差来确定VaR。这种方法的数学公式和步骤相对简单，适用于那些收益率分布近似正态的场合。接着，我们计算这些收益率的均值和标准差，并结合置信水平来确定正态分布的分位数，最终计算出VaR。VaR的计算基于正态分布的性质。函数获取苹果公司（AAPL）一年的股价数据。在这段代码中，我们首先使用。

在这种方法中，你首先需要计算出每个交易日的收益率，然后将这些收益率排序。置信水平通常选择95%或99%，这意味着你需要找到所有排序收益率中相应的5%或1%位置的值，这个值就是你的VaR。此代码示例将展示如何使用历史数据来确定在95%的置信水平下的VaR，即有95%的把握认为实际损失不会超过这个计算出的VaR值。历史模拟法的核心在于使用历史收益率数据来预测未来潜在的损失。, 你需要找到所有排序收益率中的第5百分位点。表示在时间 (t) 的收益率，

方差是度量统计数据分散性的一个指标。在抽样中，方差用于衡量样本估计的可靠性；方差越小，估计越可靠。

分层抽样是一种概率抽样技术，用于提高估计的精度并确保来自总体的不同子群体都得到代表。

stan_glmer函数是rstanarm包提供的，用于拟合贝叶斯广义线性混合效应模型（GLMM）。这类模型非常适用于处理具有层次结构或分组结构的数据，例如，数据中的观察值可能是分层的（如学生嵌套在学校中）、重复测量的（如同一对象在不同时间点的测量）或有其他类型的非独立结构。stan_glmer。

因为无法在短时间内评价慢性病患者的预后，所以通常情况下不会简单地采用治愈率、病死率等指标，而是对患者进行随访，分析一定的时间之后患者生存或死亡的情况，这种将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的方法，称为生存分析 (Survival Analysis)。下面，对生存分析中常用到的代码进行了汇总，参考的文章已经附上链接，可以直接回溯到原文。如何进行生存数据的收集和整理，有不少人存在疑惑，下面这张图给出了非常清晰明了的说明。#四、基线特征描述统计。#七、cox回归模型。#八、连续变量截断值。

这种情况下的字体样式未做更改，因此原图中的字体显示风格不会变，但由于文字被转为图形了，无法再通过pdf编辑工具（例如AI、福昕阅读器等）进行文字编辑。不过由于字体样式更改了，原图中的字体显示风格也会变，但好在文字可以被pdf编辑工具识别（），后续在这些工具中统一调整即可。众所周知，使用R语言ggplot2包绘图时，如果图中存在中文字体的情况，输出pdf矢量图时会乱码，如下所示的这样。另一种方法是将图中中文字体轮廓化为图形后再输出为矢量图，这样就不受字体库的影响了。

简单整理 ggplot2 绘制分组折线图的方法，方便以后使用。

（3）分别分析不同因变量（NEE、RECO和GPP）与Ta、VPD、Pa、Ws、Rn、CO2、SWC、ET的多重非线性检验，在此基础上，采用逐步回归和AIC法进行多元线性回归分析，并解释结果（15分）（4）NEE与Ta、VPD、Pa、Ws、Rn、CO2、SWC、ET进行通径分析，并列出通径分析表格或者画出通径分析图（R语言中的agricolae包）（15分）方差分析结果表明，在不同水分处理下的产量存在显著差异（ANOVA, F = 55, p < 0.001），这意味着水分条件对产量有着显著影响。

bwght =β0+β1 npvis +β2 npviss q+β3 cigs +β4 male +β5 cigs ∗ male +u\text { bwght }=\beta_{0}+\beta_{1} \text { npvis }+\beta_{2} \text { npviss } q+\beta_{3} \text { cigs }+\beta_{4} \text { male }+\beta_{5} \text { cigs } * \text { male }+u bwght =β0​+β

在这个例子中，我们使用了airway数据集中的gene列作为基因表达值，然后执行了Shapiro-Wilk正态性检验，查看基因表达值是否满足正态分布。在使用Shapiro-Wilk检验时，如果p-value小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们会拒绝原假设，即认为数据不是来自正态分布。在正态性检验中，我们会使用Kolmogorov-Smirnov检验来比较样本的累积分布函数（CDF）与理论正态分布的CDF之间的差异。因此，对生物学数据进行正态性检验是必要的，以确保所应用的统计方法的准确性和可靠性。

在QQ图中，我们将待检验的数据按照从小到大的顺序排列，并计算出每个数据所在的分位数。然后，我们将这些分位数与理论分布的分位数进行比较，绘制得到一个散点图。如果数据近似服从理论分布，那么散点图中的数据点应当大致沿着一条直线分布。而如果数据不服从理论分布，那么散点图中的数据点会明显偏离直线。QQ图（Quantile-Quantile Plot）是一种可视化工具，用于检验数据是否服从某个理论分布。该图通常用于检验数据的正态性，也可以用于检验其他分布的偏离情况。

3.（12分）财政数据.csv中是从1994年到2013年的财政数据，其中财政收入（y），社会从业人数（x1），在岗职工工资总额（x2），社会消费品零售总额（x3），城镇居民人均可支配收入（x4），城镇居民人均消费性支出（x5），年末总人口（x6），全社会固定资产投资额（x7），地区生产总值（x8），第一产业产值（x9），税收（x10），居民消费价格指数（x11）；假设两稻种产量X，Y均服从正态分布，且方差相等。4)在gm11代码中修改原始值和预测值曲线的样式（点，线，颜色，线的样式，点的样式等等）；

根据检验结果，t 值为441.86，自由度为4644，p 值小于2.2e-16，这表明在显著性水平为0.05的情况下，英语笔试成绩的平均值与0存在显著性差异。根据观察，我注意到在分析我们学校的成绩数据时，听力和作文分数的直方图呈现出一种类似正态分布的形状，具有较为对称的特征，即数据点相对集中在中心并向两侧逐渐减少，呈现出典型的钟形曲线。比如，观察异常值对应的学生的其他信息，如是否有缺考或违纪记录，了解他们的考试情况是否与其他学生明显不同。6．筛选出国际商学院学生的英语成绩，并求出0%，10%，20%，…

南丁格尔玫瑰图是一种条形图的变形图，也被称为极坐标柱形图，普通的柱形图的坐标系是直角坐标系。该图形使用圆弧的半径长短来表示数据的大小，适合较多类别数据的比较。最近在撰写年度工作总结中使用了一部分，在此将代码分享，有需要者可复制使用！我们为图形添加发病数，最简单的就是通过geom_text函数实现。

是你的数据集，包含类别和频率列。你可以根据自己的数据调整代码以适应你的需求。南丁格尔玫瑰图（也称为极坐标条形图）可以使用R语言的。这段代码将创建一个简单的南丁格尔玫瑰图，其中。首先，确保你已经安装了。

当涉及分析金融数据时，R语言提供了一些功能强大的库，比如quantmod和ggplot2，可以帮助你获取、可视化和分析股票价格数据。下面是一个简单的教程，展示了如何使用这些库来获取股票数据并进行可视化分析。

要求4:对全样本收益率中剔除最高1%与最低1%的回报率，进而依据 for 循环找出年度方差最大与最小的股票。并用注释的方式在RScript 中依据公司的经营分析情况等解释为什么该公司股票的方差最大，为什么该公司的方差最小。要求 1:计算单只公司股票的均值、方差、峰度、偏度，并完成正态分布检验;要求3:计算两只公司股票的均值差、方差比，在95%置信水平下的置信区间;接下来，我们将按年度计算股票的方差，并找出年度方差最大和最小的股票。现在我们有了剔除了最高1%和最低1%的回报率的数据集。