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課程簡介
I. 引言和序言
1. 概述
- 使 R 更友好,R 和可用的 GUI
- 雷工作室
- 相關軟體和文件
- R 和統計資訊
- 以交互方式使用 R
- 介紹性會議
- 獲取有關功能和特性的説明
- R 命令、區分大小寫等。
- 調用和更正以前的命令
- 從檔案執行命令或將輸出轉移到檔中
- 數據持久性和刪除物件
- Good 程式設計實踐:自包含腳本,良好的可讀性,例如結構化腳本、文檔、markdown
- 安裝套件;CRAN 和 Bio 導體
2. 讀取數據
- Txt 文件 (read.delim)
- CSV 檔
3. 簡單的操作;數位和向量 + 陣列
- 向量和賦值
- 向量算術
- 生成常規序列
- 邏輯向量
- 缺失值
- 字元向量
- 索引向量;選擇和修改數據集的子集
- 陣 列
- 陣列索引。陣列的子節
- 索引矩陣
- array() 函數 + 對數位的簡單操作,例如乘法、轉置
- 其他類型的物件
4. 列表和資料框
- 清單
- 構建和修改清單
- 連接清單
- 數據幀
- 製作數據框
- 使用數據框
- 附加任意清單
- 管理搜尋路徑
5. 資料操作
- 選擇、子集化觀測值和變數
- 篩選、分組
- 重新編碼、轉換
- 聚合,組合數據集
- 形成分區矩陣 cbind() 和 rbind()
- 包含陣列的串聯函數 ()
- 字元操作、stringr 包
- grep 和 regexpr 簡介
6. 詳細了解讀取數據
- XLS、XLSX 檔
- Readr 和 ReadXL 軟體包
- SPSS, SAS, Stata,...和其他格式數據
- 將數據匯出為 txt、csv 和其他格式
6. 分組、循環和條件執行
- 分組表達式
- 控制語句
- 條件執行:if 語句
- 重複執行:for 迴圈、repeat 和 while
- apply、lapply、sapply、tapply 簡介
7. 功能
- 創建函數
- 可選參數和預設值
- 參數數量可變
- 範圍及其後果
8. R 中的簡單圖形
- 創建圖形
- 密度圖
- 點圖
- 條形圖
- 折線圖
- 餅圖
- 箱線圖
- 散點圖
- 組合圖
II. R 中的統計分析
1. 概率分佈
- R 作為一組統計表
- 檢查一組數據的分佈
2. 假設檢驗
- 關於總體均值的檢驗
- 似然比檢驗
- 單樣本和雙樣本檢測
- 卡方 Go 擬合度檢驗
- Kolmogorov-Smirnov 單樣本統計量
- Wilcoxon 符號秩檢驗
- 雙樣本測試
- Wilcoxon 秩和檢驗
- Mann-Whitney 檢驗
- Kolmogorov-Smirnov 測試
3. 假設的多重檢驗
- I 型錯誤和 FDR
- ROC 曲線和 AUC
- 多種測試程式(BH、Bonferroni 等)
4. 線性回歸模型
- 用於提取模型資訊的通用函數
- 更新擬合模型
- 廣義線性模型
- 家族
- glm() 函數
- 分類
- Logistic 回歸
- 線性判別分析
- 無監督學習
- 主成分分析
- 聚類方法(k-means、層次聚類、k-medoids)
5. 生存分析(生存包)
- r 中的生存物件
- Kaplan-Meier 估計、對數秩檢驗、參數回歸
- 置信區間
- 刪失(區間刪失)數據分析
- Cox PH 模型,常數協變數
- Cox PH 模型,瞬態協變數
- 類比模型比較(比較回歸模型)
6. 方差分析
- 單因數方差分析
- 方差分析的雙向分類
- 多元方差分析
三、生物資訊學中的工作問題
- limma 包簡介
- 微陣列數據分析工作流程
- 從 GEO 下載的數據:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
- 資料處理(QC、歸一化、差異表達)
- 火山圖
- Custering 示例 + 熱圖
28 時間:
客戶評論 (5)
它內容豐富且有用
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