প্রশ্ন ট্যাগ «microarray»

আমি আনুষঙ্গিক বৈশিষ্ট্য সহ একটি মাইক্রোরে স্টাডিতে দুটি গ্রুপের শক্তিশালী শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে এলোমেলো বন অ্যালগরিদম ব্যবহার করছি using এলোমেলো অরণ্য উপস্থাপনের সর্বোত্তম উপায় কী যাতে কোনও কাগজে পুনরুত্পাদনযোগ্য করার পর্যাপ্ত তথ্য রয়েছে? অল্প সংখ্যক বৈশিষ্ট্য থাকলে, আসলে গাছের চক্রান্ত করার জন্য কি আর কোনও প্লট পদ্ধতি রয়েছে? ত্রুটির হারের ওওবি …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

জিনের এক্সপ্রেশন অধ্যয়নগুলিতে মাইক্রোরেজে ব্যবহার করে, তীব্রতার ডেটাগুলিকে নরমাল করতে হয় যাতে তীব্রতার সাথে জিনের মধ্যে ব্যক্তিদের মধ্যে তুলনা করা যায়। ধারণাগতভাবে এবং অ্যালগোরিদমিকভাবে, "কোয়ান্টাইল নরমালাইজেশন" কীভাবে কাজ করে এবং আপনি কীভাবে এটি একটি অ-পরিসংখ্যানবিদকে ব্যাখ্যা করবেন?

15 genetics  normalization  microarray 

আশা করি জিন এক্সপ্রেশন অধ্যয়নের ক্ষেত্রে এই ফোরামগুলির কেউ আমাকে এই প্রাথমিক সমস্যাটি সম্পর্কে সহায়তা করতে পারেন। আমি একটি পরীক্ষামূলক এবং একটি নিয়ন্ত্রণ টিস্যু গভীর সিকোয়েন্সিং করেছি। আমি তখন নিয়ন্ত্রণের উপর পরীক্ষামূলক নমুনায় জিনগুলির ভাঁজ সমৃদ্ধকরণের মানগুলি অর্জন করি। রেফারেন্স জিনোমে ~ 15,000 জিন রয়েছে। নিয়ন্ত্রণের তুলনায় আমার আগ্রহের নমুনায় …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography