王哲_UJN_MGG_AI

摘要： rm(list = ls()) library(readr) # 读取 CSV 文件 library(dplyr) # 数据操作 library(tidyr) # 数据整理 library(brms) # 贝叶斯回归 library(tibble) setwd("C:\\Users\\Adminis 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) library(dplyr) library(broom) library(ggplot2) library(brms) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Baye 阅读全文

摘要： 在贝叶斯回归中，判断回归系数是否显著通常是通过可信区间（credible interval）来进行的。下面是具体的标准和方法： 判断回归系数是否显著的标准： 可信区间 (Credible Interval) 不包含零： 标准：如果回归系数的 95% 可信区间不包含零，那么我们认为这个回归系数在统计上 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) library(readr) # 读取 CSV 文件 library(dplyr) # 数据操作 library(tidyr) # 数据整理 library(betareg) # Beta 回归 library(tibble) setwd("C:\\Users\\Ad 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) library(dplyr) library(broom) library(ggplot2) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Multiple Linear Re 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Diversity_pathway") library(microeco) library(magrittr) library(file2meco) 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Diversity") library(microeco) library(magrittr) feature_table <- read.tabl 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Multiple Linear Regression") # 导入所需的库 # 如果需要的话，可以使用 `install.packages("rea 阅读全文

摘要： Meta-Network 是一种整合多个数据来源和多种网络信息的网络分析方法，用于研究复杂生物系统中的不同层次关系（如基因、蛋白质、微生物等）以及它们之间的交互。Meta-Network 分析可以在多组学和生态学等研究中实现网络的整合和多尺度分析。 Meta-Network 的核心思想 Meta-N 阅读全文

摘要： REBACCA（REconstruction of Bacterial Community Composition through Adjustment for Compositionally Confounded Associations）是一种用于分析微生物组组成数据的新方法，专门设计用于减轻组 阅读全文