#####设置文件路径###### setwd("D:\\山西月降水站点数据\\") #####原始数据##### library(openxlsx) data<-read.csv("shanghai_testdata.xlsx",colNames = FALSE) data<-as.matrix(data) #####对数据求倒序##### data_dx<-rev(data) data_dx<-matrix(data_dx) n<-length(data) #######MK检验####### Q<-matrix(0,1,n) UF<-matrix(0,1,n) UB<-matrix(0,1,n) h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data[i,1]>data[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UF[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)*(2*i+5))/72) } #####计算UB##### h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data_dx[i,1]>data_dx[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UB[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)*(2*i+5))/72) } #####绘图##### UF[1,1]<-0 UB[1,1]<-0 plot(x=1900:1990,y=UF,ylim = c(-4,8),type = "l",ylab = "",xaxt="n") lines(x=1900:1990,y=-rev(UB),type = "l",lty=2) lines(x=1900:1990,y=rep(1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(-1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(0,91),type = "l") title("MK检验_上海") axis(1,1900:1990,1900:1990,las=1) #####输出突变年份##### year_mk<-1900:1990 year_point<-year_mk[which((as.numeric(UF)-(-rev(UB)))>0)[1]-1] print(year_point)

这段代码是一个R语言的MK检验的程序，用于检验上海月降水的时间序列数据是否存在突变点。具体解释如下：

1. 首先使用`setwd()`函数将工作路径设置为所需文件夹路径，在这里是"D:\\山西月降水站点数据\\"。

2. 使用`library(openxlsx)`函数调用`openxlsx`包，以便读取Excel文件。

3. 使用`read.csv()`函数读取Excel文件，并将其转换为矩阵格式。

4. 对数据进行倒序处理，保存在`data_dx`矩阵中。

5. 初始化需要用到的矩阵，包括`Q`、`UF`、`UB`和`h`矩阵。

6. 使用两层循环遍历所有可能的$i,j$组合，根据两个数的大小关系在`h`矩阵中赋值为0或1，进而计算出`Q`和`UF`。

7. 将原始数据倒序，重复步骤6，求出`UB`。

8. 绘制图形，包括MK检验的结果和置信区间。

9. 输出突变年份，即第一次出现`UF-(-UB)>0`的年份。

需要注意的是，这段代码中的具体参数和数据文件名可能需要根据具体情况进行更改，以保证程序的正确运行。

相关问题

#####设置文件路径###### setwd("D:\山西月降水站点数据\") #####原始数据##### library(openxlsx) data<-read.csv("shanghai_testdata.xlsx",colNames = FALSE) data<-as.matrix(data) #####对数据求倒序##### data_dx<-rev(data) data_dx<-matrix(data_dx) n<-length(data) #######MK检验####### Q<-matrix(0,1,n) UF<-matrix(0,1,n) UB<-matrix(0,1,n) h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data[i,1]>data[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UF[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)(2i+5))/72) } #####计算UB##### h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data_dx[i,1]>data_dx[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UB[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)(2i+5))/72) } #####绘图##### UF[1,1]<-0 UB[1,1]<-0 plot(x=1900:1990,y=UF,ylim = c(-4,8),type = "l",ylab = "",xaxt="n") lines(x=1900:1990,y=-rev(UB),type = "l",lty=2) lines(x=1900:1990,y=rep(1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(-1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(0,91),type = "l") title("MK检验_上海") axis(1,1900:1990,1900:1990,las=1) #####输出突变年份##### year_mk<-1900:1990 year_point<-year_mk[which((as.numeric(UF)-(-rev(UB)))>0)[1]-1] print(year_point)把这段代码修改为多站点数据可以使用的代码

好的，下面是修改后的代码，可以用于多站点数据的MK检验：

#####设置文件路径######
setwd("D:\山西月降水站点数据\")

#####读取所有站点数据######
file_list <- list.files(path = ".", pattern = ".csv")
data_list <- list()
for (file in file_list) {
  data <- read.csv(file, colNames = FALSE)
  data_list[[file]] <- as.matrix(data)
}

#####MK检验函数######
MK_test <- function(data) {
  #####对数据求倒序#####
  data_dx <- rev(data)
  data_dx <- matrix(data_dx)
  n <- length(data)
  
  #######MK检验#######
  Q <- matrix(0, 1, n)
  UF <- matrix(0, 1, n)
  UB <- matrix(0, 1, n)
  h <- matrix(0, n, n)
  for (i in 1:n) {
    for (j in 1:n) {
      if (data[i, 1] > data[j, 1]) {
        h[i, j] <- 1
      } else {
        h[i, j] <- 0
      }
    }
    Q[1, i] <- sum(h[lower.tri(h)])
    UF[1, i] <- (Q[1, i] - (i * (i - 1) / 4)) / sqrt((i * (i - 1) * (2 * i + 5)) / 72)
  }
  
  #####计算UB#####
  h <- matrix(0, n, n)
  for (i in 1:n) {
    for (j in 1:n) {
      if (data_dx[i, 1] > data_dx[j, 1]) {
        h[i, j] <- 1
      } else {
        h[i, j] <- 0
      }
    }
    Q[1, i] <- sum(h[lower.tri(h)])
    UB[1, i] <- (Q[1, i] - (i * (i - 1) / 4)) / sqrt((i * (i - 1) * (2 * i + 5)) / 72)
  }
  
  #####输出突变年份#####
  year_mk <- 1:n
  year_point <- year_mk[which((as.numeric(UF) - (-rev(UB))) > 0)[1] - 1]
  
  return(year_point)
}

#####对所有站点进行MK检验，并输出突变年份#####
for (i in 1:length(data_list)) {
  data <- data_list[[i]]
  year_point <- MK_test(data)
  print(paste(file_list[i], "的突变年份为：", year_point))
}

这段代码的主要修改是使用循环读取所有站点的数据，并对每个站点进行MK检验。具体操作如下：

1. 使用`list.files()`函数读取文件夹中所有以.csv结尾的文件，保存在`file_list`变量中。

2. 使用循环读取每个文件的数据，并保存在`data_list`列表中。

3. 定义`MK_test()`函数，用于对单个站点的数据进行MK检验，具体操作和原代码相同。

4. 使用循环遍历`data_list`列表中的每个站点数据，并调用`MK_test()`函数进行MK检验，输出突变年份。

需要注意的是，每个站点数据的文件名需要包含该站点的名称或标识，以便在输出结果中区分不同站点。另外，该代码仅适用于所有站点数据的格式相同的情况，如果不同站点数据的格式不同，则需要对`MK_test()`函数进行修改以适应不同格式的数据。

######Video source: https://shop119322454.taobao.com #install.packages("survival") setwd("D:\\tcgagene\\survival") #工作目录（需修改） library(survival) rt=read.table("clinicalExp.txt",header=T,sep="\t",check.names=F) rt$futime=rt$futime/365 #如果以月为单位，除以30；以年为单位，除以365 outTab=data.frame() for(gene in colnames(rt[,4:ncol(rt)])){ a=rt[,gene]<median(rt[,gene]) diff=survdiff(Surv(futime, fustat) ~a,data = rt) pValue=1-pchisq(diff$chisq,df=1) outTab=rbind(outTab,cbind(gene=gene,pvalue=pValue)) #pValue=round(pValue,3) pValue=signif(pValue,4) pValue=format(pValue, scientific = TRUE) fit <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ a, data = rt) summary(fit) tiff(file=paste(gene,".survival.tiff",sep=""), width = 14, #图片的宽度 height =14, #图片的高度 units ="cm", compression="lzw", bg="white", res=600) plot(fit, lwd=2, col=c("red","blue"), xlab="Time (month)", mark.time=T, ylab="Survival rate", main=paste("Survival curve (p=", pValue ,")",sep="")) legend("topright", c(paste(gene," high expression",sep=""), paste(gene," low expression",sep="") ), lwd=2, col=c("red","blue")) dev.off() } write.table(outTab,file="survival.xls",sep="\t",row.names=F,quote=F) ###Video source: http://study.163.com/u/biowolf ######Video source: https://shop119322454.taobao.com ######速科生物: http://www.biowolf.cn/ ######作者邮箱：2740881706@qq.com ######作者微信: seqBio ######QQ群: 259208034

这段代码是用R语言进行生存分析的，主要是对TCGA（The Cancer Genome Atlas）中的基因表达数据进行分析。具体分析过程如下：

1. 读取生存数据文件，将生存时间（futime）的单位转换为年；
2. 对每个基因进行分析，将样本按基因表达水平的中位数分为高表达组和低表达组；
3. 计算高表达组和低表达组之间的生存曲线差异，得到p值；
4. 绘制生存曲线图，并在图中标注p值；
5. 将每个基因的p值和生存曲线图输出到文件；
6. 最后将所有基因的p值输出到Excel文件中。

其中，生存分析是一种用于研究事件发生时间和事件相关因素之间关系的统计方法，常用于癌症等疾病的临床研究中。这段代码中使用了R语言中的survival包来实现生存分析。