R语言是从贝尔实验室的S语言演变而来的,基于S语言开发的商业软件Splus,可以方便的编写函数、建立模型,具有良好的扩展性,取得了巨大成功。1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman,Ross Ihaka,Bill Venables编写了一种能执行S语言的软件,并将该
转载 2023-08-31 08:30:04
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4. 因子        因子提供一种简单而又紧凑的形式来处理分类数据。因子用level来表示所有可能的取值。对于数据集中取值个数固定的分类数据,因子特别有用,图形函数和汇总函数就充分利用了因子这种优点。        R软件内部以数值编码方式来存储因子值,这
转载 2023-06-25 15:24:18
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10.1 函数的定义> name <- function(arg_1, arg_2, ...) expression expression是一个R表达式(通常是表达式语句组),并使用参数arg_i来计算出一个数值,表达式的值就是函数的返回值。函数调用的形式通常都是name(expr1,expr2,...)10.2 定义新的二元操作符可以将函数定义为新的二元操作符: > 
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下面我们来讲Fisher检验。费希尔精确概率检验(Fisher's precision probability test),亦称“四格表的确切概率法”。主要用于四格表资料各格中有一格理论次数小于 5 时的独立性检验的方法。还是上次的那个数据:  数据和上次一样,只不过我们将做一点小小的改动: 首先读取数据,然后我们只要该数据的前30行:setwd("D:\\CSDN博
本文介绍⽅差分析(ANOVA),并通过给出集中不同应用场景。⽅差分析(ANOVA),⼜叫F检验,简单来说,就是求得F统计量(组间⽅差/组内⽅差),然后查F表,如果⼤于临界值(⼀般是0.05显著性⽔平下)则拒绝原假设,即组间具有显著性的差异,当然R语言实现不需要查表。F检验介绍F检验用于测试两个总体方差是否相等。原假设和备择假设如下:: = (总体方差相等): ≠ 如果P值小于显著性水平(可以
转载 2023-09-11 12:33:40
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在回归模型中,我们需要判断模型是否很好地拟合实际数据,一般来讲会有以下方法: R平方:表示Y变量中的方差有百分之多少是可以预测的,R平方越高,Y中的方差就预测得越准确,模型的拟合程度也就越高。举个例子,R平方=10%,表示Y中有10%的方差是可以通过X预测出来的。 F检验(F - test):主要用以判断两个总体(Population)的平均值是否存在显著差异(Signific
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F分布是1924年英国统计学家Ronald.A.Fisher爵士提出,并以其姓氏的第一个字母命名的。它是两个服从卡方分布的独立随机变量各除以其自由度后的比值的抽样分布,是一种非对称分布,且位置不可互换。F分布有着广泛的应用,如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。 The F DistributionDescriptionDensity, distribution func
mega 2560板子在3d打印机中相当于大脑,控制这所有的3d打印配件来完成复杂的打印工作,但mega2560不能直接使用,需要上传(upload)固件(firmware)才可以使用。 1、下载固件——Marlin由于Marlin固件的强大功能和简单易用,所以这里暂时只介绍Marlin固件。Marlin原版下载地址(很多参数都需要自己配置):我自己配置的Marlin固件大部分参数已经改好:htt
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工作空间函数名称功能getwd()/dir.create()显示/创建当前目录setwd("dir")设置当前目录savehistory("file")/loadhistory("file")保存/读取历史命令save.image("file")/load("file")保存/读取工作空间输入输出执行脚本 source("file") 文本输出 sink("file") e.g sink("out
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R的基本运算a = c(1,2,3,4) b = c(3,4,5,6) print(a + b) print(a ^ b) # a ** b print(a %% b) # 整除取余 print(a %/% b) # 整除 v <- a # 向左赋值 b -> w # 向右赋值 ls() # 列出所有变量 print( 1 %in% v) # 相当于 in print
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这里总结一下,今天老师上课的内容。我觉得跟着老师,我能学到好多东西。我要消化。我突然觉得自己很卑微,因为有那么多东西需要学习的。但是 复习的侧重点在:什么是自己知道的?什么是自己不知道的?缺什么补什么?R基础知识整理(查漏补缺)S1:identicalidentical(a,i) #既检验数值又检验数据类型 i==m== 仅仅是数值的比较;identical 则同时包括数值和属性的比较;S2: s
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聊一聊R的基本绘图参数 砍柴问樵夫 R语言除了具有优秀的数据处理能力外,对于数据的展现也具有极其灵活和强大的作用。 R语言绘图函数主要包括:低级绘图函数,高级绘图函数,扩展绘图包函数。 基本绘图参数。 我们浏览一下R语言中的基本图形参数。 pch:点的符号,指定绘制点时使用的符号。x<-rep(1:5,times=6) y<-rep(1:6,each=5) pl
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limma 包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法2.normalizeBetweenArrays只能是在同一个数据集里面用来去除样本的差异,不同数据集需要用limma 的 removeBatchEffect函数 去除批次效应数据矫正前.png可以看到,肿瘤样品的表达量整体就比正常对照样品的表达量高出一大截,这样的数据进行后续分析,就会出现大量的上调
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文章目录综括==apply函数==利用apply函数实现利用循环实现定义一个结果的数据框定义for循环利用R的特性三种方法消耗时间比较==lapply函数====sapply函数==vapply函数==mapply函数====tapply函数==rapply函数eapply函数 综括apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)
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apply() 函数算是R语言中很基础的一个函数,同时还有 sapply()  lapply()  tapply() 函数精简了 apply() 函数的用法。apply() 函数是一个很R语言的函数,可以起到很好的替代冗余的for循环的作用,R语言中的循环操作for和while都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,所以使用apply()函数家族进行
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前言上面一章我们已经成功爬取了链家网的数据。按照同样的方法爬取,又成功爬取了3w条上海二手房源的数据,那么这一章就写写关于上海二手房的分析。用到的软件:R,Tableau一开始还是在R中画的图,后来觉得不是很好看,所以用tableau。首先读取文件1library(ggplot2) 2house_info <- read.csv("house_inf0.csv",stringsAsFacto
数据的分布特征:分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数)分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数)分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数)#######################平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean)中位数:一组数据排序后处于
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R语言与统计分析之 探索性数据分析篇 一、R语言中的统计概念 1、随机实验: 可在相同 2、随机事件 均值u:这个很好理解 R函数:mean中位数:对序列排序后,排在中间的数,需要特别注意的是如果序列为偶数,中位数是中间两个数平均值.  R函数:median百分位数:也是顺序统计量,设百分数为p,n是样本个数,则p位数指:np为小数,ceiling(np)+1,np为整数,则p位数:(x
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     R语言      R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言特点   R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个
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