7. 解：(a)欧几里德距离： |x| = sqrt( x[1]^2 + x[2]^2 + … + x[n]^2 )所以计算结果是： 1.3、 2.2、 3.sqrt(10)、 4.sqrt(5)、 5.sqrt(2)、 6.sqrt(3)(b) Green。最近的点 obs.5 的 Y 值作为预测结果。(c) Red. 最近的点有 Y[2]=Red,Y[5]=Green,Y[6]=R
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2024-03-10 14:16:40
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我为什么要写这篇我们都知道，21世纪是数据科学的时代，而统计学则是数据科学的基础，任正非在一档访谈节目中也着重谈到了统计学在大数据时代的重要性。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂。!image20220608170829223.png(https://s2.51cto.com/images/20220609/1654764555311140.png?xossprocess=ima
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2022-06-09 16:51:27
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1.为何使用R与起源于贝尔实验室的S语言类似，R也是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。但是，市面上也有许多其他流行的统计和制图软件，如Microsoft Excel、SAS、IBM SPSS、Stata以及Minitab。为何偏偏要选择R？ R有着非常多值得推荐的特性。 多数商业统计软件价格不菲，投入成千上万美元都是可
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2023-08-17 16:48:23
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在数据挖掘中，统计学习方法常常用到R语言，因此，我们后面将对R语言在统计学习中的应用进行专题介绍，方便从理论上对统计学习有进一步深入的认识。1初始步骤开始运营R很简单，一种可以从系统菜单启动，双击图标或在系统命令行中输入命令”R“。这将产生一个控制台窗口，或在当前终端窗口启动一个交互式程序。在这两种情况下，R都是通过问答模式工作，即输入命令行并按下Enter键，然后程序运行，输出相关结果，继续要求
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2023-08-30 20:53:51
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【R语言数据科学】(十四)：随机变量和基本统计量✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括： 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。文章目录【R语言数据科学】(十四)：随机变量和基本统计量前言1.随机变量2.抽样模型3 随机变量的概率分布4.基本统计量5.总体方差和样本方差前言在数据科学中，我们
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2023-06-07 12:47:26
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一、 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集。这些工具可分为有监督或无监督。1、监督学习：用于根据一个或多个输入预测或估计输出。常用于商业、医学、天体物理学和公共政策等领域。2、无监督学习：有输入变量，但没有输出变量，可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构。以下简单的用3个数据集来说明。1、工资数据 我们希望了解雇员的年龄、教育和年份
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2023-10-25 10:22:36
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本文在Creative Commons许可证下发布。 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后，发现R语言在国内用的人逐渐多了起来。由于工作原因，直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天，才知道R语言的强大威力！（当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思）。 R语言是用于统计分析、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
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2024-01-12 17:41:18
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#Chapter 5 Estimation 本篇是第五章，内容是参数估计。1.参数估计的一般问题正如前面介绍的，统计学的两大分支，分别是描述统计和推断统计。所以今天来谈谈推断统计的第一大问题——参数估计。当然一般叫统计推断的会更多些，二者是一样的。 统计推断(Statistical Inference)——主要包括参数估计和假设检验，实质就是通过样本的均值、标准差、方差等去估计总体的均值、标准差
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2023-09-28 13:09:31
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本文首发于公众号：医学和生信笔记，完美观看体验请至公众号查看本文。医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。 文章目录完全随机设计资料的协方差分析使用rstatix进行优雅的协方差分析 今天继续学习使用R语言进行医学统计学分析，今天要学习的内容是协方差分析，还是使用课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：完全随机设计资料的协方差分析使用课
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2023-08-08 20:02:09
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K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检验数据集进行分类。惰性学习法在提供训练数据集时，只做少量的计算，而在进行分类或数值预测时做更多的计算
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2024-04-30 19:51:52
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@toc我为什么要写这篇我们都知道，21世纪是数据科学的时代，而统计学则是数据科学的基础，任正非在一档访谈节目中也着重谈到了统计学在大数据时代的重要性。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂。!在这里插入图片描述(https://s4.51cto.com/images/blog/202206/25083252_62b657b48e98c48218.png?xossprocess=im
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2022-06-25 08:34:28
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本文主要介绍以下内容：1.基本统计方法 2频数表和列联表 3.相关 4.t检验 5.组间差异的非参数检验 1.基本统计方法 简单实例
mycars<-c("mpg","hp","wt")
summary(mtcars[mycars])
结果：
mpg hp wt
Min. :10.40 Min
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2024-03-03 10:28:35
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1.1数据与统计学统计学的含义，数据及其分类和来源1.1.1 什么是统计学收集数据 数据分析描述统计：利用图表，计算简单统计量推断统计：根据样本判断总体（参数估计和假设检验）1.1.2 变量与数据变量 数据变量的观测结果就是数据变量的基本分类1.1.3 数据的来源总体 样本 样本量 概率抽样简单随机抽样分层抽样系统抽样整群抽样1.2 R语言的初步使用1.2.1 R软件的下载、安装与更新instal
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2023-09-23 16:55:14
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# R语言统计学常用包简介
在数据科学与统计分析的领域中，R语言被广泛应用，因为它提供了丰富的统计方法和灵活的图形可视化手段。本文将介绍几个R语言中常用的统计分析包，并附有示例代码，帮助读者更好地理解如何使用这些工具。
## 一、常用统计包概览
R语言的强大功能之一在于其包的丰富性。以下是几个常用包的简要介绍：
1. **dplyr**: 用于数据的操作和转换，提供了一系列简洁易用的函数。
最近在温故统计学方面的知识，纸上得来终觉浅，本人打算将《深入浅出统计学》上一些例子用python进行可视化。今天就先从箱线图这一例子开始吧。这是从此书第三章：分散性与变异性的量度--强大的"距"说起。先介绍全距的概念，全距是由数据集中的最大值减去最小值，最大值为上界，最小值为下界。这是用于量度数据分散程度的一种方法。然而全距的最大问题是无法将异常值排除在外，导致数据的异常性。为了摆脱异常值，一种使
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2023-10-02 11:00:52
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绪论什么是统计学？ 根据《兰登书屋大学字典》 (The Random House College Dictionary)定义，统计学是“对用数字表示事实或数据进行收集、分类、分析以及解释的科学”。概括来说，统计学就是数据的科学。什么是R？ R是进行统计分析、给图以及统计编程的平台，是进行统计分析的重要工具，是现今最受欢迎的数据分析和可视化软件。统计学的基本要素1.总体与样本总体(populatio
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2023-06-25 15:32:16
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在分析“皇家统计学协会期刊 R 语言”时，我们需要从多个维度深入探讨，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和多协议对比。以下是详细的记录。
在时间轴的背景下，R 语言的起源可以追溯到 1995 年，随着数据科学的不断演进，其在统计分析和可视化方面的重要性愈加突出。在这一进程中，R 语言逐步形成了一套完整的工具和方法论，特别适合分析统计数据。
```mermaid
timeli
# 多个构成比统计学检验R语言
在统计学中，构成比统计学检验是一种用于比较两个或多个组的比例的方法。它可以帮助我们判断这些组之间是否存在显著差异。在R语言中，我们可以使用一些库来进行构成比统计学检验，比如`prop.test`和`chisq.test`。本文将介绍如何在R语言中进行多个构成比统计学检验，以及如何对结果进行解读。
## 数据准备
首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个数据
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2024-04-19 06:18:31
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包含：《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》、《统计结果作图》七合一版本R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中
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2024-01-04 10:16:21
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我一直认同这个观点： 一个优秀的数据人应该是思维、业务、分析和工程能力的综合体，谈思维、业务等能力可能大家觉得飘在空中。那好，今天我们就说说数据人应该学习哪些技术栈？1. 掌握Python编程语言只会Python不一定可以找到工作，但我可以说，你如果会其它数据分析软件，那么掌握Python绝对是如虎添翼。从事数据分析行业这么多年，Python在日常工作中，的确帮了我不少，因为它众多的第三
