记要
今天在计算分类模型自行区间时，用到了R中正太分布的qnorm函数，这里做简单记要，作为备忘。
R中自带了很多概率分布的函数，如正太分布，二次分布，卡放分布，t分布等，这些分布的函数都有一个共性，每个分布拥有4个带有d,p,q,r前缀的函数。比如正太分布，有dnorm,pnorm,qnorm和rnorm。这几个前缀的意义如下：
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2023-06-25 10:54:04
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# R语言 判断数据分布过度离散
## 概述
在数据分析过程中，我们经常需要判断数据的分布是否过度离散。过度离散的数据分布可能会导致分析结果不准确或不可靠。本文将介绍如何使用R语言来判断数据分布是否过度离散的方法和步骤。
## 流程概览
下面是判断数据分布过度离散的流程概览。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 绘制直方图 |
| 3
原创
2023-11-06 12:34:53
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1评论
R语言由一个个基础函数组成，熟练灵活应用这些基础函数，有助于我们更好的学习R包及编程,这个专栏可能很多人不感兴趣，但是对提升自己很有帮助，感兴趣的朋友一起来学习。switch函数在R中作为条件判断分支的语句，类似与if语句，但比if语句简单，可以实现更加复杂的功能，在编程中有很大帮助。 它的基本语法是switch(expression, case1, case2, case3....)这里以R语言
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2023-06-25 11:57:46
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R语言和分类（1）1.什么是分类分类与回归问题一致，都属于有监督（指导）学习，指导回归的因变量是一列数，指导分类的是几个因变量。通过训练数据集训练出一个模型，然后预测其他数据集的类属，这就是分类的目的。 聚类与分类的差别就在于，聚类没有指导，只是看数据本身的聚集情况，来确定类别归属。 在经典统计中，分类被称为判别分析。最近学习需要，梳理一下经典统计的判别分析方法和R语言实现。2.距离判别分析首先利
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2023-08-20 21:42:11
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# R语言多元统计判断分布的实践指南
在数据分析领域，多元统计分析是处理多个变量关系的一种有效方法。R语言作为强大的统计分析工具，为我们提供了丰富的包和函数来进行多元统计分析。本篇文章将引导你完成“R语言多元统计判断分布”的整个过程，帮助你理解和实现。
## 流程概述
在进行多元统计判断分布时，我们一般可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
研究WSN空间覆盖能力的论文或多或少会假设随机部署的节点位置是服从柏松点过程（Possion Point Process，PPP）的，刚接触到这个概念也是挺懵了，之前学过随机过程、排队论都是讲的一维上的Possion Process，而二维平面上的PPP如何实现呢？在许多论坛上搜索后，终于找到实现二维PPP的代码实现，原来有个大牛Adrian Baddeley集结了一帮
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2023-08-31 16:20:12
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目录一.数据介绍与读取二.直方图与核密度图1.直方图（1）普通直方图 （2）叠加直方图和堆叠直方图 2.核密度图（1）核密度图与核密度比较图 （2）分类核密度图 （3）核密度山峦图 三.箱线图和小提琴图1.箱线图 2.小提琴图 四.点图、带状图和太阳花图1.点图 2.带状图 3.太阳花图 五.海盗图
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2023-06-21 16:44:56
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R语言数据分析本系列主要介绍R语言在数据分析领域的应用包括： R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。 本系列会完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~参考资料: Data Analysis and Prediction Algorithms with R文章目录R语言数据分析R语言数据分析从入门到高级：（七）数据分布可视化
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2023-06-25 10:10:25
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1 R语言的取整函数具体代码如下：#查阅R语言中的取整函数有哪些，分别有什么区别？
a <- c(6.46)
a1 <- ceiling(a) #是上取
a2 <- floor(a) #是下取
a3 <- round(a) #四舍五入
#尝试使用a<-runif(100),进行各种取整函数操作，写出结果异同
a<-runif(100)
a1 <-
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2023-06-20 16:45:25
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1.t分布t分布的密度函数这里就不再给出，具体见茆诗松老师的《概率论与数理统计教程》。t分布密度曲线形态与n（确切地说与自由度df）大小有关。与标准正态分布曲线相比，自由度df越小，t分布曲线愈平坦，曲线中间愈低，曲线双侧尾部翘得愈高；自由度df愈大，t分布曲线愈接近正态分布曲线，当自由度df=∞时，t分布曲线为标准正态分布曲线。自由为n的t分布记为 下面我们结合R软件
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$
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2023-08-08 14:04:24
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R语言中统计分布和模拟前言 很多应用都需要随机数。像interlink connection，密码系统、视频游戏、人工智能、优化、问题的初始条件，金融等都需要生成随机数。但实际上目前我们并没有“真正”的随机数生成器，尽管有一些伪随机数生成器也是非常有效的。目录 1. 概率统计分布概述 2. 随机函数模拟介绍 3. 密度函数模拟介绍 4. 分布函数模拟介绍 5. 分位数函数模拟介绍 6. 函数模拟
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2023-08-11 21:03:04
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R语言数据分析系列之四
—— by comaple.zhang
说到统计分析我们就离不开随机变量，所谓随机变量就是数学家们为了更好的拟合现实世界的数据而建立的数学模型。有了她我们甚至可以来预测一个网站未来几天的日访问用户，股票的未来走势等等。那么本节我们来一起探讨以下常用的函数分布，以及流程控制语句。常见分布有：正态分布（高斯分布），指数分布，beta分布，gamma分布等。正态
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2023-06-21 18:49:27
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帕累托图以Vilfredo Pareto命名的Pareto图表是一种同时包含条形图和折线图的图表，其中各个值按降序由条形表示，累计总数或者累计百分比由直线表示。问题定义：想了解各个产品的销售额，并找到营销销售额的关键产品。解决方案：针对这个问题，可以采用帕累托可视化分析，非常直观有效地解决这个问题。R语言绘制帕累托图。参考代码：library(pacman) # R包管理器
p_load(qcc)
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2023-05-23 12:27:07
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有时候我们会用帕累托图(Pareto chart)来展现数据的两个指标(一个频数，一个率)，这种情况就需要用双坐标来展示。ggplot2的作者Hardley似乎也不太认同双坐标的存在。那么，有时候回归基础包，也是另一种尝试。花了点时间用基础包画了下面这张帕类托图，左侧纵坐标代表病人例数，右侧表示死亡率，横坐标是一种疾病严重程度评分。那么我们来看一下这么一张图是怎么一步步画出来的吧。image.pn
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2023-11-21 13:16:16
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上篇推文介绍了R语言环境是通过数据结构区分同名函数的，本篇来详细介绍数据结构。R语言能操作的数据结构有很多种，但基础的有如下5种：原子向量（atomic vector）矩阵（matrix）数组（array）数据框（data.frame）列表（list）其中原子向量又是最基础的一个，共有6种类型：逻辑型（logical）整型（integer）数值型或双精度型（numeric或double）复数型（c
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2023-10-03 10:22:23
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用R语言求概率分布R一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x)，概率密度函数，分位函数（对给定的q，求满足P(X≤x) > q的最小x）求值，并根据分布进行模拟。在R中，根据某种分布生成随机序列的函数如下：在统计学中，产生随机数据是很有用的，R可以产生多种不同分布下的随机数序列。这些分布函数的形式为rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指概率
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2023-07-19 20:32:25
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使用R语言的plot函数可视化对数正态分布密度数据对数正态分布是一种常见的概率分布，经常用于描述连续随机变量的正值。在R语言中，我们可以使用plot函数将对数正态分布的概率密度函数可视化。首先，我们需要生成一些对数正态分布的数据，然后再用plot函数进行可视化。下面是一个示例代码：# 导入所需的包
library(MASS)
# 生成对数正态分布的数据
set.seed(1)
data <
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2024-07-05 17:35:05
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首先是试验设计5个人，发150次红包，每次50块，为了排除其他变量的干扰比如人品等因素，每抢30次调换一下顺序。然后对数据进行统计。第一步对数据可视化展示，观察数据的规律因为没有原始数据，看完整个视频后根据毕导总结的规律模拟数据 数据的基本规律是 第一个抢红包的金额符合0.01~20的均匀分布 第二个抢红包的金额符合0.01~24.99的均匀分布 第三个抢红包的金额符合0.01~33.32的均匀分
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2024-08-22 09:59:10
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作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉（Pradeepta Mishra）2.4 解读分布和变换为了对所有统计假设检验的前提假设有清晰的认识，理解概率分布至关重要。例如，在线性回归分析中，基本的前提假设是误差分布呈正态分布且变量关系为线性。所以在建立模型之前，观察分布的形状并采取可能的校正变换是很重要的，如此才能便于对这些变量使用更深入的统计技术。2.4.1 正态分布正态分布原理基于中心极限定理（CLT）
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2024-08-22 15:00:59
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