# R语言中的频率分析
> counts<-table(Arthritis$Improved)
>
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2023-08-29 23:01:31
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# 频率分析在R语言中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在R语言中进行频率分析。频率分析是一种统计方法，用于确定数据集中特定事件或特征出现的次数。在R语言中，实现频率分析相对简单，但需要对R的基本语法和函数有一定的了解。
## 频率分析的流程
首先，让我们通过一个表格来展示频率分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | ---
# R语言frequency函数科普
## 介绍
在R语言中，频数（frequency）是描述数据中某个数值或者因子出现次数的统计量。频数通常用来分析数据的分布特征，可以帮助我们更好地理解数据的特点和规律。R语言提供了`table`函数和`hist`函数来生成频数表和频数直方图，但本文将重点介绍`frequency`函数的使用方法及其应用场景。
## frequency函数介绍
`freq
0. 引言净重新分类指数 (net reclassification imporvement, NRI)是运用较多的比较新旧模型预测效果的方法
NRI关注的是在诊断截点处，通过考察使用新模型 后个体预测概率的变化情况，或个体被重新分类的情况，得出新模型比旧模型使得不同组别个体更有 利于分到正确组的概率，并对两组预测概率的改善求和关于NRI更多的介绍可以参考两种比较模型预测效果的评价指标及其R实现1
有关ts（time series）时间序列这里面（2010，5）中5的单位是和后面frequency有关的。frequency=1的时候是年，=4时是季度，=12时是月。frequency=1的时候，开始日期（2010，5）不是作为2010年5月的形式存在的，而是包括2010在内的第五个年头，也即是2014；也可以试一下把（2010，5）换成（2010，8），那么开始的年份就会是2017；结束的年
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2023-05-22 15:30:37
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一、基本概念根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Moneta
数据预处理函数 数据修改修改数据标签行列删除 例如data[-1，-3]：表示删除数据集data的第一行和第三行缺失值处理：判断是否缺失判断缺失模式在有缺失数据的情况下进行的数据分析是不可能的，处理缺失数据主要有三种方法：删除缺失样本：前提是缺失数据的比例比较少，而且确实数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大，R可以使用complete
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2023-06-13 22:40:55
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本节书摘来自异步社区《R语言初学指南》一书中的第1章，第1.3节，作者【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯），1.3 图形R语言初学指南准备好用R进行绘图了吗？如果还没有感受到R的强大，就请做好准备吧。假设你有1000美元的积蓄，并希望存到将来使用，比如用来买房子。现在有银行提供一份年利率为5%的存单（certificate of deposit，CD），并且每年的利息会计入本金。通过用
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2023-08-09 10:24:35
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线性混合模型（Linear Mixed Models）一、背景二、线性混合模型（一）分析思路（二）随机效应和固定效应三、模型理论（一）名称表述：MA/HLM/MEM/GCM（二）表达式（三）模型假设1. 线性度（Linearity）2. 无异常值（No Outliers）3. 范围内的类似分布（Similar Spread across Range）4. 残差正态性（Normality of R
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2023-06-14 20:39:55
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特别感谢
@诸葛不亮
的点拨。
R 是一个统计学经常用到的软件，提供了非常多的统计学函数。 但是它是一个单线程解释语言，面对大数据量的时候，往往性能跟不上，可以利用 Rcpp 编写 C++ 包提供给 R 使用，可以大大提高性能。 而对于大规模数据的处理，使用 CUDA 则是一个非常好的解决方案。 在 Linux 和 macOS 下， CUDA 程序和
R是面向对象的语言，它跟其他编程语言的数据类型差不多，有四种，分别为：数值型，复数型，逻辑性和字符型数值型：即数字，分为整数型和双精度型。数字可以用科学技术法表示，形式为Xe+m，意为x乘10的m次方。m为正表示10的正次方，m为负表示10的负次方。特殊的数值为inf（正无穷），-inf（负无穷），NaN（不存在）。数值型之间的计算包括加+，减-，乘*，除/，整除%/%，取余%%，乘方(^2)，开
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2023-07-25 17:51:14
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对象命名 必须是字母开头，区分大小写，后面可以有点. 下划线_ 数字；赋值 使用<-或者->; 可以赋值的有：数值，一个算式，一个函数的结果函数ls()用于显示所有在内存中的对象;函数rm()删除对象， 删除对象x:rm(x) 删除所有对象：rm(list = ls()) 找出含有字母m的对象，需要设定选项pattern，如：ls(pattern = "m")或者是简写ls(pat =
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2023-07-08 21:27:33
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注释：# 赋值：<- 查看、设定当前工作目录：getwd() setwd() wd：workspace directory【setwd("c:/myproject/project1")】 在独立的目录中保存项目是个好主意。 文本输出：函数 skin("fileName")将输出重定向到文件 中。不加
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2018-01-08 14:00:00
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1、基础getwd()
#获得当前目录
setwd(dir = 'c:/User/ql/wd')
#设置新的工作目录
list.files()
#查看当前目录下的文件有哪些
x <- 5
# x = 5,R 语言中使用<-来赋值
x <<- 5
#将5强制赋值给x2.安装安装包install.packages(‘’)
#括号里面加包的名字3、使用包library（vad
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2023-08-16 22:06:23
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GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性相关视频对连续分布数据拟合的实例--降雪量数据降雪：63年的年降雪量
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2023-06-25 13:05:15
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一元线性回归分析首先介绍回归分析中最基础的情况：一元线性回归分析。它规定模型ｆ函数只能是ｙ=k*x+b的形式，即只使用一个变量ｘ（故称为一元）的线性形式来预测目标变量ｙ。6.1.1引例利用某网站历次促销活动中促销让利费用和销售金额的数据（单位是十万元），将使用该数据集来说明线性回归分析的应用。使用如下语句来绘制其散点图：
cost<-c(1.8,1.2,0.4,0.5,2.5,2.5,1.5
1.基础算术运算 1.1比较两数是否相等 res = log(640320**3+744, base=exp(1))/sqrt(163)identical(res,pi) 1.2对数函数 log(x, base = exp(1))log10(x)log2(x) 2.内置数据结构 2.1Vecteur ...
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2021-10-06 05:20:00
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Question:1.R语言与C语言语法上有什么不同，有什么相同？所有R代码都用于操作对象，和C++一样是面向对象的语言，C是面向过程的语言，R中有每一种数据结构相当于C++中的类，每个数据相当于一个对象；有数值向量形式的对象：c(1,2,3,4,5)有字符型对象：“This is the world”有各种元素形成的列表样式的对象：list(c(1,2,3),"This is the world
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2023-07-27 12:32:23
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RU1直接录入外部数据文件转换U2时序图点线结构参数散点图点线图符号参数连线类型参数线的宽度参数颜色参数添加文本指定坐标轴范围添加参考线绘制自相关图自相关图习题2.5U3 U1软件安装、数据输入、外部文件导入、变换、子集、插值、导出> sum(1,2,3
+ )
[1] 6
> sum(1,2,3)
[1] 6
> x=1;y=2;x+y
[1] 3
> {x=1
