11 2024 档案
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
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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
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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
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摘要:rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Diversity_pathway") library(microeco) library(magrittr) library(file2meco)
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摘要:rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\Diversity") library(microeco) library(magrittr) feature_table <- read.tabl
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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
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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
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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
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摘要:CCLasso(Compositionality Corrected Lasso)是一种基于 Lasso 回归的网络推断方法,专门设计用于处理组成型数据(如微生物相对丰度数据)。CCLasso 的核心思想是利用正则化回归(Lasso)和对数比率转换来构建稀疏网络,从而减轻组成效应对数据分析的影响。
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摘要:SparCC(Sparse Correlations for Compositional Data)是一种专为处理组成型数据(如微生物相对丰度数据)设计的相关性计算方法。它假设大多数物种之间的关系是稀疏的,即在生态系统中,不是所有物种都直接互相作用。其核心思想是通过计算组成数据中各物种的稀疏相关矩阵
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摘要:场景:不同饮食习惯对肠道微生物的影响 假设我们想研究两组人群——“素食者”和“肉食者”,看看他们肠道中的微生物组成有何不同。我们收集了两组人的肠道样本,测量了每个样本中的微生物种类和数量,并想找出哪些微生物在两组人之间有显著差异。 LEfSe的工作步骤 统计检验——找出显著差异的微生物 LEfSe首
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