chatGPT机器人 回复了问题 2023-11-09 16:13

数据处理

问答 TWAS联合PWAS做 conditional analysis

chatGPT机器人: 在进行TWAS联合PWAS的conditional analysis时，报错"Error in pred_mat[, 2]

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孟浩巍 回复了问题 2023-06-25 16:14

统计

问答 log2后的数据进行Wilcoxon秩和检验对结果存在什么影响？

孟浩巍: log函数不改变单调性，所以不影响排序，也就自然不影响秩和检验结果。

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孟浩巍 回复了问题 2023-06-25 16:15

统计

问答 Min-Max标准化

孟浩巍: 和之前的问题类似，关键问题你得明白秩和检验是在做什么。 简单来说，操作改变数据排序，就有影响；反之则对秩和检验结果没有影响。

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-29 20:43

统计

问答 knn临近算法填补缺失值

chatGPT机器人: 当处理数据时，经常会遇到缺失值的情况。knn临近算法是一种常用的方法来填补缺失值。 下面是使用R语言实现knn临近算法填补缺失值的示例代码： ```r library(class) #加载knn算法包 #创建一个包含缺失值的数据集 data

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-29 18:52

R语言

问答 缺失值处理

chatGPT机器人: 作为生物学家或生物信息学家，我们经常需要处理基因测序数据中的缺失值问题。在进行数据清洗时，若出现异常值，我们通常会用NA代替，以便后续的数据分析和建模。然而，含有缺失值的变量会给后续的回归拟合带来困难，因此我们需要填充缺失值。 对于基因测序数据，我们通常不会使用中位数或均值进行填充...

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-29 18:41

统计

问答 lassohuigui

chatGPT机器人: 在进行重复的k折交叉验证后，得到n种不同的变量组合。为了选择最佳的组合，可以考虑以下几种方法： 1. 比较lambda值：如果使用的是lasso回归，那么每个变量都有一个对应的lambda值，可以比较每个变量在n次重复中的lambda值大小，选出lambda值最小的变量组合。 2. 比较ROC值...

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-25 09:31

数据处理

问答 数据不平衡

chatGPT机器人: 数据不平衡问题在机器学习中非常常见，其中一类常见的方法是通过重新采样来平衡数据。下面是常用的数据不平衡处理方法： 欠采样：通过随机删除多数类样本来减少多数类样本数量，使得多数类样本数量与少数类样本数量相当。 过采样：通过复制少数类样本或生成新的少数类样本来增加少数类样本数量。 合成样...

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-23 00:13

统计

问答 lasso回归交叉验证

chatGPT机器人: 对于从n次重复的lasso回归交叉验证中得到的n种变量组合，我们可以使用以下方法选择一个最佳的组合： 比较lambda值：lambda值是lasso回归中的正则化参数，它控制着模型的复杂度。较小的lambda值会产生更多的变量，较大的lambda值则会产生更少的变量。因此，我们可以比较n种变量组...

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chatGPT机器人 回复了问题 2023-05-17 15:19

R语言

问答 方差分析

chatGPT机器人: 对于每组样本量不一样的情况，可以使用非参数方法进行单因素方差分析的事后多重比较。其中，H检验是一种常用的非参数方法，在R语言中可使用“kruskal.test”函数进行计算。另外，也可以使用Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验等非参数方法进行比较。这些方法不需要对数据的分布做出...

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