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TENETR.data: TENET 的 R 数据包

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简介：
TENETR.data 是为电影《信条》爱好者和研究人员设计的 R 数据包，包含影片相关数据集与分析工具，便于开展学术研究或娱乐探讨。 TENETR.data包 包含TENET R包的数据对象（正在建设中） 上次更新时间：2020年10月26日 引文： Mullen DJ等。 TENET 2.0：确定肺腺癌中关键的转录调节子和增强子。 Plos Genetics 2020 16（9）：e1009023。 Rhie SK等。通过使用表观遗传特征追踪增强子网络，鉴定乳腺癌、前列腺癌和肾脏肿瘤中的激活增强子及其相关转录因子。Epigenetics & Chromatin 2016年11月9日；9:50. PMID：27833659 TENETR.data安装 建议使用devtools R软件包进行安装： ```r if (!require(devtools, quietly = TRUE)){ install.packages(devtools) } devtools::install_github(DanielJMullen/TENET) ```

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  • TENETR.data: TENET 的 R 数据包
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    TENETR.data 是为电影《信条》爱好者和研究人员设计的 R 数据包，包含影片相关数据集与分析工具，便于开展学术研究或娱乐探讨。 TENETR.data包 包含TENET R包的数据对象（正在建设中） 上次更新时间：2020年10月26日 引文： Mullen DJ等。 TENET 2.0：确定肺腺癌中关键的转录调节子和增强子。 Plos Genetics 2020 16（9）：e1009023。 Rhie SK等。通过使用表观遗传特征追踪增强子网络，鉴定乳腺癌、前列腺癌和肾脏肿瘤中的激活增强子及其相关转录因子。Epigenetics & Chromatin 2016年11月9日；9:50. PMID：27833659 TENETR.data安装 建议使用devtools R软件包进行安装： ```r if (!require(devtools, quietly = TRUE)){ install.packages(devtools) } devtools::install_github(DanielJMullen/TENET) ```
     
  • TENET-CODE_经典TENET模型代码_
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    TENET-CODE项目提供了一个经典的TENET模型的实现代码，便于研究和应用。此代码旨在帮助开发者理解和实验复杂的时空逆向概念在机器学习中的运用。 TENET（尾部事件驱动风险）模型的代码可以被重新审视和实现。这个模型主要用于识别并评估那些罕见但影响巨大的金融或市场事件所带来的潜在风险。通过分析历史数据中的极端情况，该模型能够帮助投资者和金融机构更好地准备应对未来的不确定性。 在构建基于TENET的风险管理系统时，开发者需要确保所使用的算法和技术不仅准确地捕捉到过去发生的尾部事件模式，还要具备足够的灵活性以适应不断变化的市场条件。此外，在实际应用中，还需要考虑数据的质量、更新频率以及模型本身的可解释性等问题，以便于决策者理解和采纳其提供的风险评估结果。 总之，TENET提供了一种强大的框架来分析和管理那些可能对金融市场造成重大影响的小概率事件，并通过技术手段增强了我们对于这类罕见但至关重要的情况的理解。
     
  • R包NHANES：含NHANES数据版本
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    简介：R包NHANES提供了一个便捷接口访问美国国家健康与营养调查(NHANES)的数据版本，便于研究人员进行数据分析和统计建模。 NHANES软件包包含来自美国国家健康与营养检查研究的两个版本的数据集：一个是原始数据集（称为NHANESraw），该数据集从NHANES网站获取，并经过重新编码以方便在R中使用；另一个是重采样版本，它考虑了抽样的方案。后者是对美国人群中简单随机样本的一个合理近似。如需更多详细信息，请参见各数据集的帮助页面。
     
  • QuiblR：用于解析Quibl数据的R包
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    QuiblR是一款专为解析Quibl格式数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的函数和工具来处理、分析及可视化Quibl文件中的信息，极大地便利了科研工作者与开发者的研究工作。 quiblR 是一个用于分析 QuIBL 数据的 R 包，由 Nate Edelman 和 Michael Miyagi 开发。 安装方法如下： 1. 确保已安装 devtools 包： ```r install.packages(devtools) library(devtools) ``` 2. 安装 quiblR 包： ```r install_github(nbedelman/quiblR) ``` 最后，加载 R 包： ```r library(quiblR) ```
     
  • QPCRTools：用于分析qPCR数据的R软件包
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    QPCRTools是一款专为处理和分析实时定量聚合酶链式反应（qPCR）数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的工具来优化实验流程，帮助研究人员高效地解读基因表达变化。 qPCR工具R软件包可用于分析qPCR数据。安装方法如下： ```r install.packages(devtools) devtools::install_github(kevincjnixon/qPCRTools) ``` 使用示例（ddCt方法）： ```r library(qPCRTools) easyRT() # 交互式运行 # 或者不显示误差条或统计信息时的命令如下: easyRT(showEB=F, showStat=F) ``` 在交互模式下，程序会弹出文件浏览器以供选择要分析的文本分隔文件。如果输入的是bioRad格式的数据，则需要用户确认是Y/N（具体详情未提及）。此外，还需要设定一个标准偏差阈值来过滤Ct值：对于一式三份样本，若其SD超过该指定阈值，则会从数据集中移除异常高的离群点进行后续分析。
     
  • SMAPr：一个处理NASA SMAP数据的R包-源码
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    SMAPr是一款专为R语言用户设计的软件包，它能便捷地访问和分析由NASA土壤 Moisture Active Passive (SMAP) 卫星收集的数据，助力科研与应用开发。 **smapr R包介绍** `smapr`是一款专门针对NASA（美国国家航空航天局）SMAP（Soil Moisture Active Passive）项目的R语言包。SMAP项目是 NASA 的一项科学任务，旨在全球范围内进行土壤湿度的监测，为气候研究、农业管理、灾害预警等领域提供关键数据。`smapr`包简化了从SMAP数据库获取数据以及对其进行预处理和分析的过程，使得研究人员和数据分析人员能够更方便地使用这些宝贵的数据。 **主要功能** 1. **数据获取**：`smapr`包提供了下载SMAP项目的原始数据的功能，包括主动和被动传感器的数据。用户可以通过指定时间和空间范围来获取所需的数据。 2. **数据处理**：该包支持将下载的二进制数据转换为易于处理的栅格格式，并提供重采样、插值、去噪等预处理功能，以适应不同的研究需求。 3. **质量控制**：`smapr`包含用于检查数据质量和进行异常值检测的工具，确保分析结果的可靠性。 4. **地理空间操作**：由于SMAP数据是地理相关的，包内集成了投影变换、裁剪、叠加等空间操作函数，使得数据与地图或其他地理数据集可以无缝对接。 5. **可视化**：为了便于理解，`smapr`还提供了绘图功能，帮助用户快速洞察土壤湿度的时空变化趋势。 6. **文献引用**：作为科学工具，`smapr`遵循同行评审的实践，并提供正确引用SMAP数据和软件的方法。 **应用实例** - **气候变化研究**：通过分析长期的SMAP土壤湿度数据，科学家可以研究全球气候变化对土壤湿度的影响，预测未来可能发生的干旱或洪涝事件。 - **农业管理**：农民和农业科学家可以利用`smapr`提供的数据来优化灌溉策略，提高农作物产量，并减少水资源浪费。 - **灾害预警**：政府机构和救援组织可以通过实时监测土壤湿度提前发出洪水或泥石流的警告，保护人民生命财产安全。 **学习与使用** 要开始使用`smapr`，首先需要在R环境中安装并加载该包。然后可以参考包内的文档和示例代码来了解各个函数的具体用法，并查阅相关的科研论文以获取实际项目中的应用案例和最佳实践建议。 总之，对于那些对土壤湿度数据感兴趣的科研工作者和实践者来说，`smapr`是处理SMAP数据的重要工具，它简化了数据的获取与分析流程，在地球科学领域具有广泛的实用价值。
     
  • 时间序列数据趋势分析的R包：TrendAnalysis
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    TrendAnalysis是一款专门用于时间序列数据的趋势分析的R包。它提供了多种方法来检测和描述时间序列中的趋势模式，帮助用户深入了解数据随时间的变化规律。 趋势分析R包用于对时间序列数据进行趋势分析，采用不确定的Sen方法来计算趋势量和显著性值。
     
  • 《R语言数据挖掘》中的R代码与案例数据
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    本书提供了丰富的R语言数据挖掘示例代码和相关数据集，旨在帮助读者通过实践掌握数据挖掘技术及其实现方法。 《R语言数据挖掘》提供了丰富的R代码示例和案例数据。
     
  • 数据R分析
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    《数据R分析》是一本专注于使用R语言进行数据分析与统计建模的实用指南。书中详细介绍了如何利用R软件处理、可视化及解析复杂数据集，帮助读者掌握高效的数据科学技能。 R语言的Data Import/Export是指在R环境中导入和导出数据的方法和技术。这包括从各种文件格式（如CSV、Excel、数据库）读取数据到R中进行分析，以及将处理后的结果以不同格式保存回磁盘或传输给其他系统的过程。这些功能对于数据分析项目的顺利实施至关重要，因为它们确保了数据的完整性和可访问性，并支持与其他软件工具和平台的数据交换。
     
  • 《R语言数据挖掘》实例代码与数据集RAR包
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    《R语言数据挖掘》一书配套资源，包括书中所有案例源码及数据文件，助力读者实践与掌握数据分析技巧。 本资源包含了《R语言数据挖掘》一书中所有的代码与案例数据。