|
昨天发布了生信人必备书单，大家的反响比较热烈，褒贬不一！ 其实吧，就像我自己评价的那样： 我再次强调一下，我会的所有知识，我都看过5本以上的书，甚至把一本书看五遍，这个我觉得没有任何难道，任何事情想学会学好，本来需要付出的。 比如看看我以前的笔记： 了解我的粉丝都应该是知道我很懒的，因为我最开始学的perl语言，perl语言创造者提出了程序员的三大美德，其中之一就是懒惰。 所以这个图书笔记我就原样拷贝了，大家将就着看吧，反正如果你真想学到东西，还是得买本书仔细阅读的。 因为这个读书笔记发布的时候，我还没有转为markdown写作，所以排版奇丑无比，还望见谅。 假如你接受了我的建议，把一本书看五遍，同一个领域的书籍至少看5本，那么希望你也记录一下读书笔记与我分享，欢迎来信交流，我的邮箱是 jmzeng1314@163.com 或者你把我的这个笔记重新编辑为markdown格式，也能发邮件给我获得认识我的资格哈！ 下面是正文 R与ASReml-R统计分析教程（林元震）中国林业出版社 1-3章简单介绍了R的基本语法，然后第4章着重讲了各种统计方法，第5章讲R的绘图，最后一章讲ASReml-R这个包
1,install.packages(),library(),help(),example(),demo(),length(),attribute(),class(),mode(),dim(),names(),str(),head(), 2,rep,seq,paste,array,matrix,data.frame,list,c(),factor(), 3,缺失值处理（na.omit,na.rm=T），类型转换（as.numeric(),as.character(),as.factor(),as.logical()） 其中as.numeric(),as.character()非常有用，在画图的时候经常需要加上，因为数据在处理的过程中经常被搞错成了字符串格式，而as.logical()可以进行分类，只有0，NA,NAN，NULL是FALSE 4,排序，合并，分割成子集，数据整合重构(reshape2和plyr包) 可以先了解一些R语言自带的数据包(见附录1)，然后试用一下aggregate函数，数据汇总，根据右边的因子来把左边的数据进行分割并处理一个函数 5,控制语句，自编函数
一、summary(), library(pastecs);options(digits=2);stat.desc(), library(psych);describe() 二、方差分析（analysis of variance,ANOVA）用来检验分组是否有显著差异 1，单因素+重复，数据框，df=data.frame(yield,treat) fit=aov(yield~treat,data=df) 可以用summary来查看这次分析结果summary(fit) 用TukeyHSD(fit)进行多重比较，或者duncan.test(fit,”treat”,alpha=0.05) 2，双因素无重复，数据框，df=data.frame(yield,treat1,treat2) fit=aov(yield~treat1+treat2,data=df) 这时候做多重比较就比较复杂了，library(agricolae) Duncan.test(fit,”treat1”,alpha=0.5) Duncan.test(fit,”treat2”,alpha=0.5) 3,双因素+重复，数据库首先要进行处理，把treat1和treat2合并成group来区分重复 Df$group=sapply(df,function(x) paste(df$treat1,df$treat2,sep=””)) 然后fit=aov(yield~treat1+treat2+group,data=df) 4，多元方差与此类似，不停的增加因子来区分变量及group 三、随机分组的检验 1，完全随机实验，等同于方差分析的单因素+重复（判断不同的处理是否有差异） 2，单因素随机区组实验，等同于方差分析的双因素无重复，其中（区组这个因素是人为控制的差异，不需要检验，主要检验我们的不同的处理是否有差异） 3，双因素随机区组实验，不等同于方差分析的双因素+重复，但是与之类似，其中重复这个变量与之前的group变量有点区别，这里是我们的区组，而不是treat1和treat2的简单组合，所以我们需要分析treat1和treat2处理间的差异，但同时不需要考虑区组的差异 fit=aov(yield~treat1*treat2+block,data=df)，如果treat1有2个水平，treat2有3个水平，那么之前的group应该是6个，但是我们的block是区组的个数，还是3个，数据是18个。 4,三因素随机区组实验 看下面的例子 本地图片，请重新上传 其中npk数据框里面有着N,P,K三个因素，每个因素都有两个水平，共8个group组合，分成了6个区组block，即为6个重复。但是每个group组合并没有包括所有的8个水平组合，只有4个而已，所以数据量也只有4个。这就是方差分析与随机区组分析最大的区别所在。 本地图片，请重新上传 四、统计显著性检验（前提是符合各种概率分布模型） 1、t检验 i. 单样本，对一个多数据的向量x，看看是否是服从正态分布 qqnorm(x),qqline(x),正态QQ图，plot(density(x))核密度图 ,shapiro.test(x) 正态性检验，T.test(x,mu=8,alternative=”two.sided”)看看这个数据的均值与8的差异是否显著。 ii. 双样本检验是否显著差异，t.test(a,b)或者t.test(a~b) 2、卡方检验 i. 是否符合一定的比例chisq.test(c(49,51),c(0.5,0.5))，看看扔100次硬币的正反面比例是否正常 ii. 本地图片，请重新上传 iii. P值为0.8415，所以显著的正常 a) 独立性检验 i. 2x2列联表或者2xc列联表独立性检验，主要是为了看某个处理是否改变了原来的标准比例，比如本来正常1:1的扔硬币，扔一百次是49:50的，但是现在换了一个小硬币，再扔一百次，结果是48:52，我们就想看看这个硬币是否改变了比例 本地图片，请重新上传 很明显可以看出比例未发生变化，同理可以扩展到RxC列联表的比例是否变化 五、回归分析 1、简单线性回归，fit=lm(y~x)可以对此回归进行一系列分析，summary(fit)，round(fitted(fit),2) 预测值，round(residuals(fit),2)残差值，abline(fit)回归线 2、多项式回归fit=lm(y~x+I(x^2))以此类推 3、多元回归fit=lm(y~x1+x2+x3)以此类推，fit=lm(y~x1+x2+x1: x2)有交互项。 4、回归诊断，对fit对象plot可以输出四幅图par(mfrow=c(2,2)); plot(fit) 第一幅图是残差值与预测值的线性关系图，理论上残差值应该是随机分布在预测值的两端。 第二幅图是Q-Q图，判断残差值在标准正态分布下的概率，理论上应该是45度直线。 第三幅图是位置尺度图，判断同方差性，假设是方差不变，所以图中的点应该随机分布于水平线的两侧。 第四幅图是残差值的杠杆图，用来判断异常点，鉴别高杠杆点，离群点，强影响点，识别异常点。 5、广义线性模型 6、逻辑回归和泊松回归 六、概率分布 a) 分布+概率密度函数d+累计分布函数p+随机抽样r+分布检验ks.test(x,”pnorm”) b) 正态分布（norm），指数分布(exp)，二项分布，泊松分布，卡方分布(chisq)，伽马分布(gama)，贝塔分布(beta)，T分布，F分布，均匀分布（unif），韦伯分布(weibull),一般连续分布，一般离散分布。 c) 很复杂，见附录2 附录I，datasets（R自带数据包） 向量 因子 矩阵、数组 类矩阵 数据框 列表 类数据框 时间序列数据 Warpbreaks这个数据集有3列变量，我们根据wool和tension这两个因子变量来分类对breaks这个数据变量求均值 Airquality这个数据集有6个列变量，大气层，阳光，风，温度，月份，天数，虽然它们都是数据变量，但是我们可以把其中几个因子化来进行分类汇总计算，比如我们以month来作为因子，这样把数据分成了各个月份的，再对ozone和Temp进行分别求均值 Chickwts这个数据有两列，不同的喂养环境下统计小鸡的重量，可以根据6中喂养环境来对各自的小鸡统计平均重量 Esoph这个数据集有5个列变量，其中3个是因子，两个是数据，，同理做数据汇总 这是一个时间序列数据，可以进行画图 还可以查看很多自己安装的包里面内置的数据 比如我安装一个ggplot2，它会自动下载几个相关的包一起安装 data(package="ggplot2")可以查看这个包自带的数据集 本地图片，请重新上传 R还可以进行脚本运算，实习批量化处理数据 本地图片，请重新上传 |
|
|
