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r语言卡方分析图,卡方是什么语言

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[R 语言 Plotting]富集分析自然选择后的结果分析，分析，候选基因被简单粗暴地富集 。所以我想在这里分享一下如何用R 语言画浓缩分析示意图(非气泡图)，R 语言 卡方测试自由设置obs的问题:观测值exp:期望值测试【R语言-1/Introduction and Data分析-5】Data分析 。

1、R 语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制R语言Drawing series:使用geom_label绘制标签的散点图，并通过nudge参数在X轴和Y轴上平移标签 。使用角度参数设置标签角度 。geom_label可以用fill填充颜色 ， fontface设置字体，geom_text不能填充颜色 。parse参数意味着之前传递了一个数学表达式 。

形状、大小)图例调整函数也是比例函数的一种，但不能用加号直接连接，必须作为参数放入函数中 。Guide_colorbar和guide_legend设置不同的图例 。guide_colorbar定义颜色条图例 ， guide_legend定义公共图例 。2.2标度函数scale _ xxx _ continous()用于连续变量 ， scale_xxx_discrete()用于分类变量 。

2、R-无序的定类数据 分析:列联表、热力图、和弦图、桑基图和统计检验今天我们将通过一个例子来说明如何分析两个范畴变量 。背景:我们想研究CFPS2010和CFPS2012中青少年的职业期望 。如表1所示，我们将原来的职业期望代码整合到9个类别(职业代码的主要类别)和其他类别中 。因为我们想分析跨轮调查中同一个人职业期望的稳定性，我们将分析定义为在CFPS2010和CFPS2012中回答了职业期望的被调查者 。

当我们跟进分析时 ， 需要将其转换成绘图所需的其他形式 。分析模式1列联表，频率和频度在表3中，我们展示了2010年和2012年青少年职业期望的交叉统计 。同时，表中还附有频数(属于各种类别的数据个数)、例数(某一类数据在所有数据中的值)和百分数(以对的基数为100计算的值，包括百分数、行百分数和列百分数) 。

3、R 语言可视化及作图6--ggplot2之点图、条形图、盒形图、直方图、线图R 语言绘图系列:比例尺控制着数据到图形属性的映射，比例尺将我们的数据转化为视觉上可感知的东西 ， 比如大小、位置、颜色、形状 。缩放还为我们提供了读图的工具，比如轴和图例 。总的来说，可以称之为导向元素 。缩放功能控制元素的属性 ， 可以理解为图形的远程控制，可以用来调整画布的大小、颜色等等 。我以前学过的形状和颜色，

Scale_fill_brewer调色板函数Geom _ error bar()Geom _ crossbar()Geom _ line range()画一条线段geom_pointrange()画一个点pointrange:先画一个箱形图，在图上显示观测值 。值得注意的是，图上的点数并不能完全反映原始数据的数量，因为有些点可能因为点太密集而被覆盖，这似乎是 。
4、R 语言 卡方检验自由度设置问题【r语言卡方分析图,卡方是什么语言】obs:观察值exp:期望值测 。

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