red_west的博客

斯皮爾曼等級相關係數：無母數分析(non-parametric analysis)。直接使用資料數值算統計叫parametric方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫non-parametric方法。斯皮爾曼等級相關係數前提假設:無。皮爾森相關係數分析類型:母數分析(parametric analysis)。直接使用資料數值算統計叫parametric方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫non-parametric方法。3.皮爾森相關係數前提假設:兩組變數之資料均為常態...

LEfSe（LDA Effect Size）分析，可以用于两个或多个分组之间的比较，从而找到组间 有显著性差异的物种（即 biomarker），分析步骤主要分为三步：Step1：利用 Kruskal-Wallis 秩和检验检测所有的特征物种，通过检测不同组间的物种丰 度差异，获得显著性差异物种。Step2：再利用 Wilcoxon 秩和检验检测上步获得的显著性差异物种的所有亚种是否都趋 同...

可以看到，该结果和model.matrix稍有区别，生成了四个虚拟变量。要注意，为了避免多重共线性，对于level=n的分类变量只需选取其任意n-1个虚拟变量。

前提：正态性假设检验1.画QQplotlibrary(car)#QQ-plotqqPlot(lm(value~group,data=richness_12),simulate=TRUE,main='QQPlot',labels=FALSE)2.Shapiro-Wilk检验我们还可使用Shapiro-Wilk检验验证数据分布的正态性，它类似于线性...

详见链接https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/158/

LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而最终获得一个变量较少的模型。λ越大，变量越少。

数据类型：因子型变量（患/不患肺癌，吸/不吸烟） 患肺癌 不患肺癌 合计 吸烟 60 32 92 未吸烟 3 11 14 合计 63 43 106 目的：研究吸烟是否与肺癌有关代码：x = c(60, 3, 32, 11)dim(x) =c(2, 2)chisq.test(x, ...