计组1、简述采用双符号位检测溢出的方法(P 31)答：①两个符号位都可以看作是数码一样参加运算②当两位符号位不同时，表示溢出，否则无溢出2、简述ROM的分类(P 80)答：ROM分为M ROM（掩膜型只读存储器）、PROM（可编程只读存储器）、E-PROM（可擦除可编程只读存储器）EE-PROM（电可擦除可编程制度存储器）、光速存储器（快擦除读写存储器）3、机器语言、汇编语言和高级语言有何区别？答
# R语言lme4包详解
## 整体流程
为了实现“R语言lme4包详解”，我们需要按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A(安装R) --> B(安装lme4包)
B --> C(加载lme4包)
C --> D(数据预处理)
D --> E(建立模型)
E --> F(拟合模型)
F --> G(模型检验)
G --> H(结果解释)
```
## 具
原创
2023-09-14 14:26:08
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统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。主要分5个步骤：建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定 —— 百度百科
假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，目的是评价两种不同处理引起效应
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2023-10-07 22:38:46
200阅读
# R语言 LME教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[安装lme4包]
B --> C[加载数据]
C --> D[建立LME模型]
D --> E[模型诊断]
E --> F[结果解释]
```
## 教程步骤
### 步骤1：准备数据
在开始建立LME模型之前，首先需要准备数据。确保数
原创
2023-09-21 00:25:55
186阅读
文章目录一、白噪声1、白噪声是什么？2、白噪声的性质3、样本自相关函数4、白噪声检验二、随机游走模型1、简单随机游走序列2、R语言3、实例说明1.醉汉回家2.久赌必输 一、白噪声1、白噪声是什么？ 没有相关性最简单的时间序列模型平稳时间序列的典型例子建立各种时间序列模型的基础对于独立白噪声，若服从正态分布，是高斯白噪声2、白噪声的性质纯随机性，各序列值之间没有任何相关关系，即为“没有记忆”的
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2023-07-19 13:13:23
392阅读
写在前面本文介绍了 R 语言 中， 用 “lme4” 包中的 “lmer（）”函数 构建 GLMM 模型的一些内容。问题R语言中，构建GLMM 模型时，一个好的选择是使用 “lme4” 包中的 “lmer（）”函数。前些天一个小伙伴问我 ："下面这个模型中，(1|car_type) 是啥意思啊？"lmer(wear~wheel+(1|car_type))我
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2023-08-29 20:47:43
282阅读
实验目的掌握文件的读写掌握R语言数据框操作掌握R语言规则算法的应用 实验内容加载数据集，使用电信数据集mushrooms.csv，使用规则算法识别有毒的蘑菇。 解题过程及程序代码程序代码1.首先设定路径并将数据集导入到工作区间，注意将分类变量强制类型转换成因子类型，通过header将第一行的所有属性设为标题 mydata<-read.csv("mushrooms.csv",stri
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2023-08-08 09:01:49
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一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gbcols 8189
rows 320127
mat matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189)
print(object.size(mat), unit="GB")
# 19.5 Gb
mat matrix(data = 0L, nrow=320127,
R语言学习之函数一、R函数输入数据类型：向量：sum,mean,sd,range,median,sort,order矩阵或数据框：cbind,rbind数字矩阵：heatmapR语言中常用lm()函数用于回归分析> state <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost
原创
2023-05-24 09:51:16
609阅读
本教程对多层回归模型进行了基本介绍 。 受欢迎程度数据集包含不同班级学生的特征。本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度（根据其同学）之间的关系的假设。
原创
2021-05-12 14:06:18
1009阅读
本教程对多层回归模型进行了基本介绍 。 受欢迎程度数据集包含不同班级学生的特征。本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度（根据其同学）之间的关系的假设。
原创
2021-05-12 14:06:16
810阅读
## Python中使用LMe4库进行广义线性混合模型（GLMM）的建模
### 简介
广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model，GLMM）是一种用于建模具有非正态分布的响应变量的统计模型。它将广义线性模型（GLM）与线性混合模型（LMM）相结合，能够同时考虑固定效应和随机效应，适用于具有复杂层级结构的数据分析。
Python作为一种强大的编程语言，提供
原创
2023-10-22 15:01:18
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文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍 。 介绍本教程期望：多层_回归_模型的基础知识 。R中编码的基础知识。安装R软件包 lme4，和 lmerTest。步骤1：设定 如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFP
原创
2022-11-10 10:35:10
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随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。
原创
2021-05-12 14:15:03
1471阅读
python 机器学习管道 Below are the usual steps involved in building the ML pipeline: 以下是构建ML管道所涉及的通常步骤： Import DataExploratory Data Analysis (EDA)Missing Value ImputationOutlier TreatmentFeature Engineering
# R语言4窗口：初识R语言的用户界面
R语言是一种用于数据分析和统计计算的开源编程语言，广泛应用于科学研究、商业分析等领域。对于初学者来说，掌握R语言的用户界面是学习和使用R语言的第一步。本文将介绍R语言的4个主要窗口，并通过代码示例演示其基本功能。
## RStudio
RStudio是一个集成开发环境（IDE），为R语言提供了友好的用户界面和丰富的功能。RStudio主要由4个窗口组成
参考和摘录自： 狄小云 生物等效均衡剂量理论在放疗临床中的应用EUD的概念和定义概念用于求解一个不均匀的剂量分布的等效平均剂量，这个剂量不同于数学上的算术平均剂量，它具有生物效应上的意义。因此EUD也可以称为生物等效均匀剂量。定义EUD的定义为：对于两种能够产生和同生物效应的不同剂量分布，它们在放射生物效应上是等效的，生物等效具体指在两种不同剂量照射下造成的细胞损害是一样的，即两者细胞存活分数相同
title: {//图表标题
x: 'left', //组件离容器左侧的距离，left的值可以是像20，这样的具体像素值，
可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，也可以是 'left', 'center', 'right'。
y: 'top',// grid 组件离容器上侧的距离，可以使像素值，也可以为百分比，可选为：'top' ¦ 'bottom' ¦ 'cent
目录1. 字符指针2. 指针数组3. 数组指针3.1 数组指针的定义3.2 &数组名VS数组名3.3 数组指针的使用4. 数组传参和指针传参4.1 一维数组传参4.2 二维数组传参4.3 一级指针传参4.4 二级指针传参5. 函数指针5.1函数指针的运用：6. 函数指针数组6.1函数指针数组的应用7. 指向函数指针数组的指针7.1指针的总结8. 回调函数8.1 qsort函数介绍：8.2回
