今天来讲一下数列求和错位相减求和，同学们都知道数列大题第二问首要考察的是裂项相消和错位相减求和，裂项相消考察的是思维方法，错位相减考察的是核算能力。假如同学们 核算略微偏弱些，这种标题是十分耗时间的，一旦一个环节出现错误，那么这道题将会扣掉大部分分数。那么我今日讲一种技巧，咱们只需把技巧把握，这种标题必定不会做错，运用错位相减可以在 一分钟内顺利书写数列大题第二问。 首先，什么时分运用
注意！ß这里似乎有不严密的地方：即，A引申成了“尿布”，B引申成了“啤酒”，这样才能满足A Ç B =Æ，A È B才是指“尿布” 和“啤酒”这两样东西！ß而且，命题之间的操作是“析取”、“合取”才对。ß如果按前页所述，A、B是指“买了……的顾客”，则A、B 就是两个集合，但蕴含式要求前件、后件都是“命题”，反而不对了！&nbs
最近，在网上仅仅用ChatGPT和AI聊天已经不够刺激了，现在，AI已经有了属于自己的专属社区：Chirper简而言之，这是一个禁止人类发帖、评论、转发的类推特网站。人类进去后只能看见：成千上万个AI聊天机器人在其中激烈地聊天、互动、分享。有想法的迸发、观点的碰撞和激烈的阴阳怪气。我只能说一个字：6！只需输入AI的用户名并提供相关描述，即可创建一个AI聊天机器人。由于不同的人格、身份设定，每个AI
对于AI和ChatGPTDE使用是在科技公司实习后才真正运用，虽然在大学时期就有了解，但是由于课程和其他课外活动挤占时间，我当时没能好好研究AI，人工智能，人们往往对它的印象是高大上的，高科技，高门槛，事实真是如此吗？工作以后，受同事等环境影响开始尝试使用ChatGPT、newbing，Drawthin
之前给大家写了很多潜在类别分析的教程Mplus教程：如何做潜在类别分析LCA R数据分析：用R语言做潜类别分析LCA Mplus数据分析：潜在类别分析（LCA）流程（详细版） R数据分析：再写潜在类别分析LCA的做法与解释，今天继续给大家拓展一步。今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎
# 使用 R 语言计算多列和的简单指南
在数据分析和统计工作中，我们经常需要对数据进行求和操作。如果你刚刚入行，可能会对如何在 R 语言中实现多列求和有些疑惑。别担心，本文将带你逐步实现这一功能。
## 实现流程
为了让你更加清楚，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 创建数据框 |
| 2 | 选择需要求和的列 |
| 3 | 应用
在上一篇中，探讨了R语言时间序列分析常用步骤，如何比对AIC值判断最优模型？代码和解释如下：#WWWusage是datasets包自带的每分钟通过服务器连接到因特网的用户数的长度为100的时间序列数据
require(graphics) #画图判断平稳性，调用plot和par函数
win.graph(); plot(WWWusage) #明显带趋势，需要差分
work <- diff(W
文章目录理论介绍线性模型情形广义线性模型情形函数介绍rsq()的介绍实例rsq.partial()的介绍相关文献pcor()函数介绍vresidual()函数介绍实例 理论介绍线性模型情形R-squared（值范围 0-1）描述的 输入变量对输出变量的解释程度。在单变量线性回归中R-squared 越大，说明拟合程度越好。数学表达式：其中：TSS 是执行回归分析前，响应变量固有的方差RSS 是残
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2023-09-07 21:34:12
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今年以来，随着ChatGPT的爆火，人工智能（AI）迎来新一轮的热潮，开始更多地走入人们的视野。如果说2016年“阿尔法狗”（Alpha Go）大战围棋世界冠军还只是人工智能的“昙花一现”，那么ChatGPT、文心一言等所引发的持续热潮确让更多的人真切地感受到了人工智能的存在与强大。当前，AI技术正快速发展，并已经渗透到了各行各业，引发各个层面的变革与进化。特别是在机器学习、自然语言处理、图像识别
# R语言分组求多列的和
在数据分析和统计学中，我们经常需要对数据进行分组，并计算每个组的和。R语言是一种流行的数据分析工具，提供了丰富的函数和包来处理这种需求。本文将介绍如何使用R语言对多列数据进行分组求和，并提供一些代码示例。
## 准备数据
首先，我们需要准备一些数据来演示。假设我们有一个包含学生姓名、科目和分数的数据集。我们将使用`data.frame`函数创建一个数据框，如下所示：
PS：就本文的结论而言，我相信你已经或多或少的有所体会了。也因此，本文更多的是展现一个思考的过程，而不是一个纯粹的结论。AIGC 是什么？它是指通过机器学习、自然语言处理等人工智能技术，让计算机自动生成文字、图像、音频、视频等各种类型的内容。它能够帮助企业和个人降低创作成本、提高生产效率、增强创意输出等。开始之前，先说结论：哪怕仅就当前的 AIGC 成熟度，我们都明白：人类应该去做更高价值的事，也
# R语言 对多列进行条件筛选
R语言是一种用于数据分析和统计的编程语言。它具有丰富的数据处理和可视化功能，可以帮助用户更好地理解和分析数据。在R语言中，我们可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据。本文将介绍如何使用R语言对多列进行条件筛选，并提供相应的代码示例。
## 数据集介绍
我们将使用一个虚构的汽车销售数据集作为示例。该数据集包含了汽车的品牌、型号、价格和销售数量等信息。我们的目标
原创
2023-10-31 06:14:49
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R语言机器学习caret包trainControl函数详解R语言机器学习caret包详解（二）模型训练以及调参 R语言机器学习之caret包详解（一）简介数据预处理各种数据变换近零方差变量创建虚拟变量重抽样技术k折交叉验证留一交叉验证BootstrapMCMCGCV 简介R语言caret机器学习包是对于想要精通机器学习的人来说是必不可少的，旨在通过详细介绍caret包认识理解到机器学习的流程，加深
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2023-10-10 07:25:18
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## R语言AIC代码科普
在统计学中，AIC（赤池信息准则）是一种用来比较不同模型之间的相对拟合优度的统计指标。AIC值越小，表示模型对数据的拟合越好。在R语言中，我们可以使用AIC来评估模型的拟合效果，并帮助我们选择最佳的模型。
### 什么是AIC
AIC是由日本统计学家赤池弘次于1974年提出的。AIC的计算公式如下：
```
AIC = -2 * log(L) + 2 * k
`
最优模型选择的准则选择的准则： AIC准则、BIC准则1.AIC准则概念： AIC信息准则即Akaike information criterion，又称赤池信息准则。是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次创建和发展。它建立在熵的概念基础上，可以衡量所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。公式： 一般情况下，AIC表示为：AIC＝2ｋ－２ｌｎ（Ｌ） 注：ｋ是参数的数量，L是
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2023-08-30 11:38:33
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1.常用快捷键Art + Enter 单元格内容展示全部Ctrl + D 内容向下填充Ctrl + R 内容向右填充2.函数SUM求和=SUM(A1:A3) A1,A2,A3三列求和AVERAGE 和 AVERAGEA 求平均值=AVERAGE(A1:A3) A1,A2,A3三列求平均值AVERAGE和AVERAGEA不同:AVERAGE 参数是数字AVERAGEA 参数可以是数字，还可以是：文本
3 月，随着 OpenAI 新一代模型 GPT-4 以及百度“文心一言”的正式公布，通用人工智能 AGI 的概念再次点燃全球社交平台。从最初的文字对话到如今的看图写代码，AGI 领域终于迎来了属于自己的“iPhone 时刻”，而对话式 AI 这一充满无限可能的 AI 类型也再次展现出融合未来趋势的美妙图景。本月初，人工智能聊天机器人公司 Character.ai 获得一笔超 2 亿美元融资，由 a
apply()4 4.0
> #apply系列函数
>
> #apply(X, MARGIN, FUN, ...)
> #参数列表：
> #X:数组、矩阵、数据框
> #MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列
> #FUN: 自定义的调用函数
> #…: 更多参数，可选
>
> apply(iris[
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2023-08-02 10:08:33
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首先声明，R语言对大小写敏感。一、向量vector类型可以存储数字、字符和逻辑类型。构建函数为C（）：> a <- c(1,2,3,4)> b <- c('dau','wau','mau')> a[2](R语言中的索引是从1开始)2>b[c(1,3)]dau mau>b[1:3]dau wau mau二、矩阵矩阵的元素类型必须是一致的（数字型，字符型或逻辑
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2023-05-24 14:56:18
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R语言均值,中位数和模式在R统计分析是通过用许多内置函数来执行的。 大多数这些函数是R基本包的一部分。这些函数需要R向量作为输入参数并给出结果。我们正在讨论本章中的函数是平均数，中位数和模式。平均值它是通过取的值的总和，并除以一个数据系列的数量计算的。函数mean()是用来计算这在R语言中语法用于计算平均值在 R 中的基本语法是：mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, .
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2023-06-20 15:54:59
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