r语言nonparametric（R语言清空环境变量）
摘要：
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单细胞数据分析中的秩和检验与t检验
这里可以发现，秩和检验仅仅和数据的总体分布有关，适用于一般的环境 ，在单细胞数据中寻找markergene 的过程中，大部分默认就是采用此方法，当然，这种检验只是一种很常规的检验，离我们真正的数据分析还很遥远。
t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。
应用前提，检验方法不同等。应用前提：选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同。而秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。
秩和检验和t检验比较的优点：计算简便，不受分布限制。秩和检验（rank sum test）又称顺序和检验，是一种非参数检验（nonparametric test）。
t检验是参数方法，需要资料满足正态性和方差齐性的假设，而Wilcoxon秩和检验是非参数方法。我一直感觉，参数方法比非参数方法检验效能更高。其实，我忘掉了一个前提，这个结论只有在资料符合t检验假设的情况下才成立。
微生物多样性alpha分析看不明白?看这里!
1、在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、差异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。
2、a) 群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。
3、群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。
4、微生物对环境的要求不高，对各种极端的环境，比如高温，高寒，缺氧等都能适应，所以其分布非常广泛，种类多样性很高。
5、从年代上来看，微生物群落结构和多样性解析技术的发展可以分为三个阶段。
多项式回归和多元式回归区别!
方程不同 多元线性回归：多元线性回归的方程中没有随机变量。多重线性回归：多重线性回归的方程中有随机变量。因变量的值不同 多元线性回归：多元线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均值。
方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。
简单线性回归：用于研究一个自变量和一个因变量之间的关系。多元线性回归：用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。逻辑回归：用于研究自变量对二分类或多分类的影响。
简单线性回归和多元线性回归之间的区别在于，多元线性回归具有( 1)个独立变量，而简单线性回归只有1个独立变量。现在的问题是“我们如何获得最佳拟合线？”。 如何获得最佳拟合线(a和b的值)？ 这项任务可以通过最小二乘法轻松完成。
基本思想不同 强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。
应用不同 ①前者基于当前数据最大程度地解释因变量的变异；②后者可以将全部变量纳入回归模型中全面分析。
r语言lm函数可以做非线性回归吗
非线性回归模型建立后需要判断拟合效果，因为有时候参数最优化过程会捕捉到局部极值点而非全局极值点。最直观的方法是在原始数据点上绘制拟合曲线。
在R语言中，glm()和lm()函数都用于拟合线性模型，但是它们的应用场景和输出结果是不同的。lm()函数用于拟合普通的线性回归模型，其中因变量是连续型变量，而自变量可以是连续型、分类型或二元型的变量。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。
则称为多元线性回归分析。非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。
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