Mathematical Annotation in R | Vistat
R Core Team (R-core@R-project.org ) The R Project for Statistical Computing. Lijia Yu (yu@lijiayu.net / GitHub / Twitter) A master candidate majoring in Bioinformatics at Beijing Institute of Genomics. Karl Broman (kbroman@biostat.wisc.edu / GitHub / Twitter) Department of Biostatistics and Medical Informatics, University of Wisconsin-Madison; research in statistical genetics; developer of R/qtl (
(Rで)塩基配列解析
(Rで)塩基配列解析 (last modified 2024/07/11, since 2010) このページは、RStudio (R含む)で生命科学系のデータ解析を行うためのテンプレート集です。このページに特化したチュートリアル（インストール | についてと基本的な利用法）を一通り実践した上でご利用ください。より一般的なチュートリアルは、教科書の付録ページ(←読込に時間がかからなくなりました)にあるR1.010とR1.020で提供しています(2023/04/01)。 アグリバイオインフォマティクス、@Agribio_utokyo、アグリバイオの教科書、(Rで)塩基配列解析のサブページ What's new? (過去のお知らせはこちら) 生命科学研究のためのデジタルツール入門 第2版（監修：坊農秀雅・小野浩雅）が2024年6月末に出版されています。生命科学分野に参入してきた学生さんに、最新
Cluster analysis in R: determine the optimal number of clusters
If your question is "how can I determine how many clusters are appropriate for a kmeans analysis of my data?", then here are some options. The wikipedia article on determining numbers of clusters has a good review of some of these methods. First, some reproducible data (the data in the Q are... unclear to me): n = 100 g = 6 set.seed(g) d <- data.frame(x = unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g,
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
