風中一匹狼

先說我不會做太詳細的比較

畢竟我也不是專門分析資料庫的專業人士哈

Endnote目前更新到X9版本了

也是走最近的簡約風格，變美很多

#在R執行SAS的glm lsmeans
#使用的資料為R內建的dataset- airquality

#資料處理技巧(2)
install.packages(c("magrittr","tidyr","dplyr"))

#基因富集分析 (gene set enrichment set analysis)

#數據庫下載: 與自己的差異基因進行搜尋及比對

#資料探索的檢定
#資料型態: 幾乎任何資料都可以拿來做資料探索，實務上，當變數數目跟觀測數都夠多時，資料探索的用處比較大。資料探索的目的為處理觀測值之間的交互關係，並將期間模式凸顯給實驗者。

#兩個變數之間有有因果關係嗎

#許多情況下，一組觀測值的取值很明顯是取決於另一組觀測值。本次的案例中每個「個體」都有兩個觀測值。一個觀測值是「原因變數」、「x變數」、「預測變數」、「自變數」，此變數的取值為實驗者的設定或選擇；另一個觀測值是「效果變數」、「y變數」、「應變數」，此變數的取值非實驗者設定。有一系列方式可以判斷原因和效果之間的關係形式和強度，每個方法對變數及其關係的假定各有不同，這裡考慮五種檢定: 線性回歸、Kendall最佳配適線、羅吉斯回歸、第二型模式回歸和多項式回歸。

#檢定關係的檢定
#兩個變數之間有相關或相關性嗎?

#資料有大於兩種互相獨立的分組方法

#多因子檢定 (Multifatorial testing): 需分析因子數越多，需要分析的交互作用項也會快速增加。

#屬性資料的分析

#擲兩個骰子，兩個骰子的點數一樣的機率為多少?兩個骰子總共點數不足5的機率為多少