Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

> Процентное содержание фракций, правильно обработать данные
Света K
сообщение 23.11.2017 - 16:13
Сообщение #1





Группа: Пользователи
Сообщений: 19
Регистрация: 15.12.2011
Пользователь №: 23369



Имеются данные (процентное содержание фракций A, B и C (столбцы 2-4) и общее количество (столбец 1) определенных липидов в плазме), взятые у одного контрольного индивида (1) и полсотни испытуемых (2-48) после воздействия неким агентом. Как правильно статистически обработать эти данные, и какие и чем обоснованные выводы в результате можно сделать?
Прикрепленные файлы
Прикрепленный файл  Фракционный_состав.zip ( 646 байт ) Кол-во скачиваний: 263
 
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
 
Открыть тему
Ответов
Света K
сообщение 24.11.2017 - 18:45
Сообщение #2





Группа: Пользователи
Сообщений: 19
Регистрация: 15.12.2011
Пользователь №: 23369



Цитата(p2004r @ 23.11.2017 - 20:49) *
Код
> df.lipid <-read.csv2("Фракционный состав.csv", header=F)
> plot(prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T))
> biplot(prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T))

Да, теперь это работает, спасибо. Однако, чтобы ответ был полезен не только тому, кто отвечает, но и тому, кто задал вопрос, необходимо объяснить, что показано на рисунках (наверно, это рис.1 и 2). Пока что для меня это просто какая-то дисперсия в 3 столбцах и какое-то рассеяние с какими-то векторами v2-v4 по каким-то осям pc1 и pc2. Можете подробно объяснить?
Цитата(p2004r @ 23.11.2017 - 20:49) *
Код
> butstrep <- do.call(rbind,
                                  replicate(10000,
                                                  predict(df.lipid.pca,
                                                               data.frame(t(colMeans((df.lipid[-1,2:4]/df.lipid[-1,1])[sample(1:(48-1), replace=T),])))),
                                                  simplify=F) )

> plot(df.lipid.pca$x[,1:2])
> points(butstrep[,1:2], pch=".")

Это не работает (наверно это рис.3): Ошибка в predict(df.lipid.pca, data.frame(t(colMeans((df.lipid[-1, 2:4]/df.lipid[-1, :
объект 'df.lipid.pca' не найден
Цитата(passant)
Существуют десятки пакетов для R с реализацией различных алгоритмов кластерного анализа

Да, по Вашим ссылкам полно пакетов, спасибо. Но внятного объяснения с примером пока не нашлось. Поищу еще на досуге (хотя может такого объяснения и нет).
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 24.11.2017 - 21:55
Сообщение #3





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 18:45) *
Да, теперь это работает, спасибо. Однако, чтобы ответ был полезен не только тому, кто отвечает, но и тому, кто задал вопрос, необходимо объяснить, что показано на рисунках (наверно, это рис.1 и 2). Пока что для меня это просто какая-то дисперсия в 3 столбцах и какое-то рассеяние с какими-то векторами v2-v4 по каким-то осям pc1 и pc2. Можете подробно объяснить?

Это не работает (наверно это рис.3): Ошибка в predict(df.lipid.pca, data.frame(t(colMeans((df.lipid[-1, 2:4]/df.lipid[-1, :
объект 'df.lipid.pca' не найден

Да, по Вашим ссылкам полно пакетов, спасибо. Но внятного объяснения с примером пока не нашлось. Поищу еще на досуге (хотя может такого объяснения и нет).


Да, пропущена строчка сохранения результатов PCA, но сам PCA явно проводиться в первой части приведенного кода. Просто сохраните его.

df.lipid.pca <- prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T)


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

Сообщений в этой теме
- Света K   Процентное содержание фракций   23.11.2017 - 16:13
- - p2004r   Цитата(Света K @ 23.11.2017 - 16:13)...   23.11.2017 - 19:49
|- - Света K   Цитата(p2004r @ 23.11.2017 - 20:49) ...   29.11.2017 - 01:09
|- - p2004r   Цитата(Света K @ 29.11.2017 - 01:09)...   29.11.2017 - 12:25
|- - Света K   Ответить раньше не было возможности, - другие идеи...   1.12.2017 - 15:47
- - passant   Ну у вас и примерчики. То выборки из четырех элмен...   23.11.2017 - 22:43
- - nokh   >p2004r С обычным PCA здесь засада в виде компо...   23.11.2017 - 22:46
|- - p2004r   Цитата(nokh @ 23.11.2017 - 22:46) ...   24.11.2017 - 01:35
||- - nokh   Цитата(p2004r @ 24.11.2017 - 03:35) ...   27.11.2017 - 06:51
|- - p2004r   Цитата(nokh @ 23.11.2017 - 22:46) ...   24.11.2017 - 08:56
- - Света K   Цитата(p2004r @ 23.11.2017 - 20:49) ...   24.11.2017 - 10:30
|- - p2004r   Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 10:30)...   24.11.2017 - 11:06
|- - p2004r   Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 10:30)...   24.11.2017 - 11:13
|- - passant   Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 10:30)...   24.11.2017 - 14:38
- - Света K   Цитата(p2004r @ 23.11.2017 - 20:49) ...   24.11.2017 - 18:45
|- - p2004r   Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 18:45)...   24.11.2017 - 21:55
||- - Света K   Цитата(p2004r @ 24.11.2017 - 22:55) ...   27.11.2017 - 14:51
||- - 100$   Цитата(Света K @ 27.11.2017 - 14:51)...   27.11.2017 - 17:59
|- - p2004r   Цитата(Света K @ 24.11.2017 - 18:45)...   25.11.2017 - 20:14
- - comisora   2 p2004r Добрый вечер. У Вас df.rand1 <- t(app...   25.11.2017 - 22:48
|- - p2004r   Цитата(comisora @ 25.11.2017 - 22:48...   26.11.2017 - 20:02
- - comisora   2 p2004r, nokh Спасибо за информацию. Оставлю то,...   28.11.2017 - 20:27
- - nokh   Я тут подумал и решил усомниться в исходно компози...   29.11.2017 - 00:25


Добавить ответ в эту темуОткрыть тему