主要数据预处理扩展函数介绍。

关注二幺幺统计课堂公众号可以加入学术交流，群免费获得各种数据资源。大家好，我们已经学习了数据预处理中的数据清洗，数据规划，除了以上操作的一些函数以外，而还提供了很多其他的一些函数。本小节将扩展介绍一些其他的统计函数，我这里主要列举了五个。

·第一个lm是做线性回归的，它是利用因变量与自变量去建立线性回归模型这样的计算。

本函数主要用于计算otu丰度表的a多样性计算

#依赖包
library(vegan)
library(picante)

计算函数

alpha_diversity <- function(x, tree = NULL) {
    observed_species <- estimateR(x)[1, ]
    Chao1 <- estimateR(x)[2, ]
    ACE <- estimateR(x)[4, ]
    Shannon <- diversity(x, index = 'shannon',base = 2)
    Simpson <- diversity(x, index = 'simpson')    #注意，这里是Gini-Simpson 指数
    goods_Coverage <- 1 - rowSums(x == 1) / rowSums(x)
    
    #保留四位小数
    Shannon <- sprintf("%0.4f", Shannon)
    Simpson <- sprintf("%0.4f", Simpson)
    goods_Coverage <- sprintf("%0.4f", goods_Coverage)
    
    
    result <- data.frame(observed_species, ACE,Chao1, Shannon, Simpson, goods_Coverage)
    
    if (!is.null(tree)) {
        PD_whole_tree <- pd(x, tree, include.root = FALSE)[1]
        names(PD_whole_tree) <- 'PD_whole_tree'
        result <- cbind(result, PD_whole_tree)
        
        result <- data.frame(observed_species, ACE,Chao1, Shannon, Simpson,
                             PD_whole_tree ,goods_Coverage)
    }
    result
}

在每节，先运行以下这几行程序。

library(ggplot2) 
library(ggpubr) 
library(ggtext) #用于个性化图表 
library(dplyr) #用于数据处理
p_base <- ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point()

在每节，先运行以下这几行程序。

library(ggplot2) 
library(ggpubr) 
library(ggtext) #用于个性化图表 
library(dplyr) #用于数据处理
p_base <- ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point()

面向对象编程（OOP）是一种程序设计范式，它将数据和操作数据的方法组织成对象，以模拟现实世界中的实体和交互。在面向对象编程中，核心概念包括类和对象。

类是一种模板或蓝图，用于描述对象的属性和行为。它定义了对象的结构和行为特征，其中包括数据（属性）和方法（操作）。类可以看作是对一类对象共同特征和行为的抽象描述。例如，可以定义一个名为“汽车”的类，其中包含颜色、品牌、型号等属性，以及启动、加速、刹车等方法。