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简单相关性分析(两个连续型变量)
1、深入解析：连续变量的简单相关性分析 在探索数据间的关系时，我们首先需区分变量之间的不同类型：函数关系、相关关系、平行和依赖。其中，相关性分析尤为重要，它聚焦于测量两个连续型变量之间的线性或非线性关联强度。
2、如果数据是连续数据和连续变量，那么进行分析时，分析方法大体可以分为四类，相关分析、参数检验、非参数检验以及可视化图形，其中相关分析一般包括皮尔逊（pearson）相关系数以及斯皮尔曼（spearman）相关系数。
3、当处理连续数据和连续变量时，分析方法主要分为四类：相关分析、参数检验、非参数检验和可视化图形。 相关分析主要包括皮尔逊（Pearson）相关系数和斯皮尔曼（Spearman）相关系数，用于研究两个定量变量之间的相关性及程度。
4、在我们进行数据处理时，相关性分析是我们最常使用的分析方法之一。相关性，即衡量二个特征或者两个变量之间的关联程度。两个变量的相关关系意味着二者之间存在着某种数学关系。我们并不知道两个变量之间是否存在着 实际关系 通常我们计算的是两个特征的数组之间的相关系数。
5、连续与离散变量之间的相关性，连续变量离散化将连续变量离散化，然后，使用离散与离散变量相关性分析的方法来分析相关性。使用画箱形图的方法，看离散变量取不同值，连续变量的均值与方差及取值分布情况。
《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注
1、指定坐标添加文本 2 指定坐标添加多个文本 3 对图形元素添加文本标注 4 特殊符号 有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，还有一些公式等。这里需要用到函数expression(...)，...是要输入的表达式。 可以通过help(plotmath)以获得更多表达式的细节和示例。
2、想要给一个转录组测序结果添加注释信息，尤其是“转录本类型”信息，这样便于我之后分析时重点关注“protein coding”的转录本。于是就搜索发现了建明老师开发的这个神奇的包AnnoProbe。看了一下笔记很好安装的样子，结果遭遇了很多问题。
3、R语言实战（RforDataScience）：这是一本由HadleyWickham和GarrettGrolemund合著的入门级教材，适合初学者。它涵盖了R语言的基本概念、数据操作、可视化和统计分析等内容。R语言编程导论（AnIntroductiontoR）：这是一本由RobertI.Kabacoff撰写的教材，适合初学者。
4、图形解读：词汇和阅读在第一个因子(PA1)上载荷较大，而积木图案、画图和迷宫在第二个因子(PA2)上载荷较大。普通智力测验在两个因子上较为平均。 与可精确计算的主成分得分不同，因子得分只是估计得到的。它的估计方法有多种，fa()函数使用的是回归方法。 R包含了其他许多对因子分析非常有用的软件包。
5、另外也可用 mosaic(formula， data=) 其中formula是标准的R表达式，data设定一个数据框或者表格。 shade=TRUE将根据拟合模型的皮尔逊残差值对图形上 。 legend=TRUE 将展示残差的图例。
6、函数：order(x，decreasing=F，na.last=NA) x是要排序的数据，可以是数据框也可以是向量，decreasing=F是默认升序，在排序变量前加一个减号可得到降序排序结果，na.last =NA表示将NA元素移到最后，否则，将NA放在第一个。函数：cbind(A， B) ，不需要指定一个公共索引对数据框进行合并。
《R语言实战》自学笔记25-统计函数
scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。 默认情况下，center=TRUE，scale=TRUE，scale()函数首先把一组数的每个数都减去这组数的平均值，然后除以这组数的均方根。
R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组和数据框。R中提供了一个apply()函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。
语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
《R语言实战》自学笔记37-箱线图
1、公式y ~ A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图。小提琴图是箱线图与核密度图的结合。你可以使用vioplot包中的vioplot()函数绘制它。
2、箱线图主要是通过四分位数描述数据分布，通过最大值，上四分位数，中位数，下四分位数，最小值五处位置描述数据分布情况。箱线图能够显示出可能为离群点（范围±5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。从箱线图中，可以大致推断出数据的集中或离散趋势。
r语言编程的步骤
工具原料一台电脑下载完毕的R software 方法/步骤分步阅读 1 /5 安装完毕R语言，新建属于自己的R变成文件夹，然后 File -Change Dir..，设置成自己的工作文件，自己工作空间将都会产生在这个文件夹下。2 /5 然后Files - New Script，打开新的脚本编辑，在这里键入自己代码，编辑。
R语言教程是指导使用R语言的手册，用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Windows和Mac）提供预编译的二进制版本。
下载R语言：首先，你需要先安装R语言，RStudio是建立在R语言之上的，所以需要先安装R语言才能安装RStudio。你可以在[R官方网站](https：//)上下载R语言的安装包，选择适合你操作系统的版本进行下载。 安装R语言：下载完成后，双击运行安装包，按照安装向导的提示进行安装。
程序中加载软件包的命令，library(parallel)#并行计算软件包，单线程多核 查找软件包中所有函数，library(help=parallel)help(packet=parallel)R语言和解释型语言一样，没有变量声明。R语言能编写c++程序，应用Rcpp软件包。
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