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置顶 · 提供数据分析服务-本帖长期有效(5月更新)
2019-5-30 16:01
本人从事林业统计分析,主编R与ASReml软件的教材2部,主译学术专著1部。熟悉植物遗传评估,擅长R软件与ASReml软件。熟悉R编程,包括常见的基础统计(方差分析、协方差分析、t检验等)和高级统计(主成分分析、聚类分析、判别分析等);同时,也善于使用R软件进行图形的绘制,包括高级程序包ggplot2和lattice;此外,本 ...
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AFEchidna示例8--分析阈性状
2021-3-16 17:01
阈性状 (threshold trait ):性状数值达到某一特定值时表现为正常,达不到则为不正常,如血压,血糖含量、生物的抗病力等,在数据方面以0、1表示,属于二元数据分布。ASReml也可以轻松应付阈性状,通过trait.mod参数选择binomial函数来分析。 注:trait.mod参数将来会替代为family参数。 简单示例: res-echidna ...
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AFEchidna包的简单示例7--模型比较
2021-3-2 19:07
model.comp()用于多个模型的比较,用法如下: model.comp(...,LRT=FALSE,boundary = TRUE) 其中,…为esR运行结果,LRT为是否进行LRT检验; 简单示例如下: m1-echidna(es0.file=fm.es0, fixed=h3~1+Rep,random=~Fam) m2-echidna(es0.file= ...
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AFEchidna包的简单示例2--单变量的批量分析
2021-3-2 18:42
其用法如下: echidna(es0.file,trait,fixed,random,residual, delf,foldN,mulT,mulN, met,cycle, batch,batc ...
个人分类: Echidna|831 次阅读|没有评论
AFEchidna包的简单示例1--单变量模型
2021-3-2 18:38
AFEchidna包里的函数echidna()可以达到在R中运行Echidna软件的目的。 AFEchidna包主函数echidna()用法(新版本)如下: echidna(es0.file,trait,fixed,random,residual, delf,foldN,mulT,mulN, & ...
个人分类: Echidna|864 次阅读|没有评论
AFEchidna包增加函数echidnaT
2021-2-14 16:41
AFEchidna包增加了函数echidnaT(),其用法类似echidna(),如下: echidnaT(es0.file,trait,fixed,random,residual, delf,foldN,mulT,mulN, met,cycle, &nbs ...
个人分类: Echidna|833 次阅读|没有评论
AFEchidna包主函数echidna更新
2021-2-7 16:18
AFEchidna包主函数echidna()用法(新版本)如下: echidna(es0.file,trait,fixed,random,residual, delf,foldN,mulT,mulN, met,cycle, &n ...
个人分类: Echidna|809 次阅读|没有评论
AFEchidna包更新代码!
2021-2-3 22:36
这几天对主函数echidna()代码做了一些,主要是增加代码修改,使得该包用法更符合R语言的风格。当然,之前的用法仍旧保留下来。 AFEchidna包主函数echidna()用法(新版本)如下: echidna(es0.file,trait,fixed,random,residual, foldN,delf,mulT,met,cy ...
个人分类: Echidna|851 次阅读|没有评论
基于植物试验的GBLUP模型之Echidna篇
热度 1 2020-5-20 10:18
使用与基于谱系预测相同的混合模型方程,但用基于分子标记的G矩阵代替A矩阵来计算基因组估计育种值(genomic estimated breeding values,GEBV),这种方法就称为GBLUP。相对地,基于谱系的方法就可以称为ABLUP。GBLUP也是基因组选择方法之一。 采用《动植物育种遗传数据分析》书中的玉米试验数据为例,数据读取代码如 ...
个人分类: Echidna|1410 次阅读|2 个评论 热度 1
用R分析COVID-19流行病学[译文]
2020-3-7 07:33
作者简介 : Tim Churches是新南威尔士大学临床医学院的高级研究员,也是Ingham应用医学研究所的健康数据科学家。 他的研究领域涉及普通医学、全科医学、职业卫生和公共卫生实践,尤其是人口健康监测和临床流行病学。 英文原文的链接: COVID-19 epidemiology with R 前言 当 我在2020年3月4日撰写本文时 ...
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利用R语言简单的时间序列模型预测韩国、日本、伊朗和意大利的疫情趋势
2020-3-2 15:09
问题: 韩国、日本、伊朗和意大利的新型冠状病毒肺炎疫情是除了我国之外,目前疫情最严重的4个国家,那么之后疫情会有怎样的变化趋势? 方法: 采用R语言forecast包的auto.arima函数进行预测。 1 数据采集 利用腾讯微信提供的数据。仅收集2月28日至今的数据,具体如下: df1 # A tibble: 13 x 5   ...
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GMT+8, 2022-1-25 13:44

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