10 2021 档案
摘要：49绘图函数 1.基础绘图系统graphics、lattice包、ggplot2包、grid包 2.ls("package:graphics")列出有什么函数、demo(graphics)样式help(package=graphic) 3.R绘图输入数据 散点图：x和y 直方图：因子 箱线图：因子＋
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摘要：46独立性检验函数 独立性检验 1.卡方检验：chisq.test 2.Fisher检验：fi9sher.test 3Cochran-Mantel-Haenze检验：mantelhaen.test() library(vcd) Arthritis x<-Arthritis mytable<-tabl
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摘要：43数学统计函数 正态分布 x<-rnorm(n=100,mean=15,sd=2) 取整数：round(x) 正态分布图qqnorm() 生成随机数runif runif(50,min=1,max=100) 44描述性统计函数 1.对数据集进行详细统计summary summary(mtcars)
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摘要：41R函数 1.回归分析lm 数据类型必须是数据框 实例 state.x77 state<-as.data.frame(state.x77,c("Population","Income"," Illiteracy Life", "Exp"," Murder", "HS Grad"," Frost",
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摘要：38reshape2 1.merge:把一个或多个共有的函数合并 例如：x<-data.frame(k1=c(NA,NA,2,3,4),k2=c(1,NA,NA,3,4),data=1:5) y<-data.frame(k1=c(1,2,3,4,5),k2=c(NA,2,3,4,5),data=1:
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摘要：恢复内容开始 (一)1.读取Excel文件 mtcars存在Excel文件， library(xlsx)载入 cars32<-read.xlsx("mtcars.xlsx",sheetIndex=1,header=T)#Header=T第一行作为题目 2.判断数据框的类型 is.data.frame
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摘要：R中内置数据集：iris 1.saveRDS(iris,file="iris.RDS") readRDS("iris.RDS") 2.存储为R.data save(iris,iris3,file="c:/users/iris.Rdata") 存储所有对象 save.image()
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摘要：1.间接法读取Excel包 ①csv getwd() seted() Excel文件另存为csv文件 读取csv文件:read.csv() 定义变量：x<-read.csv("文件名"，header=TRUE) ②剪切板 read.table(“clipboard”,sep="\t",header=
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摘要：28获取数据 ①编辑edit:定义变量 首先定义向量 patientID<-c(1,2,3,4) Admdate<-c() age<-() 其次，定义数据框data1<data.frame(patientID=character(0),Admdate=character(0),age=numeric
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摘要：设计原则： 1.PCR扩增产物长度 :80-150bp. 引物的产物大小不要太大，一般在80-250bp之间都可；80-150bp最为合适（可以延长至300 bp） 2.引物长度一般在15-30碱基之间。 引物长度（primer length）常用的是18-27bp，但不应大于38bp，因为过长会导
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