该命令中可以用D表示微分符号，其中D2表示二阶微分，D3表示三阶微分，以此类推。求精确解1.微分方程r=dsolve('eqn1','eqn2',...,'cond1','cond2',...,'var').解释如下：eqni表示第i个微分方程，condi表示第i个初始条件，var表示微分方程中的自变量，默认为t。>> dsolve('Dy=3*x^2','y(0)=2',
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2023-06-20 15:02:42
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该命令中可以用D表示微分符号，其中D2表示二阶微分，D3表示三阶微分，以此类推。求精确解1.微分方程r=dsolve('eqn1','eqn2',...,'cond1','cond2',...,'var').解释如下：eqni表示第i个微分方程，condi表示第i个初始条件，var表示微分方程中的自变量，默认为t。>> dsolve('Dy=3*x^2','y(0)=2','x')
a
离散化的重点离散化有一个很重要的前提：只关心数据之间的大小关系 影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。离散化的重点则是：映射的思想离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据
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2023-08-24 16:31:16
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R语言数据预处理——离散化（分箱）一、项目环境开发工具：RStudioR：3.5.2相关包：infotheo，discretization，smbinning，dplyr，sqldf二、导入数据# 这里我们使用的是鸢尾花数据集（iris）
data(iris)
head(iris)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies15.13.
写在前面有的时候，我们会发现对于一个序列，它的值域很大，我们算法的复杂度又是 \(\Theta (\mbox{值域})\) 的，但同时我们发现，我们只关心序列中元素的大小关系，却不关心数到底是多少，比如说我们要找到序列中最大元素的位置，在这个问题下，序列 1 2 3 4 5 和序列 6 10 12 18 34 是等价的，这个时候我们可以通过一些方法将后一个序列映射到前一个序列中去，使得序列的值域变
在科学研究中免不了和数据打交道，收集到原始数据后我们经常需要对其进行清洗、转换才能得到我们需要的数据。今天我总结了一下自己常用的一些多条件的数据转换方法，在临床中遇到问题能多一种选择。 继续使用我们的乳腺癌数据（公众号回复：乳腺癌，可以获得数据）。我们先导入数据和R包。library(survival)
bc <- read.spss("E:/r/test/Breast cancer sur
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2023-08-31 09:34:12
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关系作为集合的运算：关系的交：R ∩ S={(x,y)|x∈∈A, y∈∈A,xRy且xSy}关系的并：R∪ S={(x,y)| x∈∈A, y∈∈A ,xRy或xSy}关系的差：R - S={(x,y)| x∈∈A, y∈∈A ,xRy并且xS/y}逆关系：R−1R−1 ={(y, x)|x∈∈A, y∈∈A, 并且有xRy}关系的乘积：称关系R•S为关系R和S的乘积或合成关系的乘法的
作者：Joseph Rickert翻译：黄小伟2018年4月份，共有约212个R新包收录于CRAN，本文选摘了其中40个R包加以功能简述，有需要的爱好者可以自行下载帮助文档并安装R包进行使用。本文主要包括以下几个类别：计算方法、数据、数据科学、机器学习、音乐、科学、统计、时间序列、工具和可视化等.一. 计算方法1. diffeqr : 支持对微分方程计算工具的调用接口(Diff
一、定义微分方程：含导数或微分的方程微分方程的阶数：所含导数或微分的最高阶数，如y’’’+2y’’-2x=0是三阶微分方程微分方程的解：使得微分方程成立的函数 例如y’-2x=0的解可以为x²或者x²+1微分方程的通解和特解：特解为满足等式条件即可初值条件：如y(0)=1二、微分方程模型1、人口预测模型马尔萨斯模型2、微分方程解析解ODE 常微分方程 （求解析解的问题，Matlab代码简介，运算效
集中趋势：3种常见统计量：均值、中位数、众数均值: mean()中位数：median（）众数：没有默认，要先下载R包：FinAna。之后用 get.mode()离散程度常见统计量：极差、四分位数、百分位数、四分位距、标准差、方差、变异系数极差：也称全距，一组数据最大值与最小值之差 R语言：第一种方法：先用range()，求范围；再用diff(range()); 第二种方法（简单粗暴用最大最小直接求
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2023-05-22 14:23:53
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本文对应《R语言编程艺术》第8章：数学运算与模拟；第10章：输入与输出；第11章：字符串操作；第12章：绘图数学运算与模拟数学函数：数学函数说明exp()以自然常数e为底的指数函数log()自然对数log10()以10为底的常用对数sqrt()平方根abs()绝对值sin(), cos()三角函数min(), max()向量的最小、最大值which.min(), which.max()向量的最小、
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2023-06-20 15:35:27
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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
# 第一章 R基础
install.packages(c("ggplot2","gcookbook"))
library(ggplot2)
library(gcookbook)
# 加载分隔符式的文本文件
# data <- read.csv("datafile.csv")
# data <- read.csv("datafile.csv",header=FALSE)
写在前面有的时候，我们会发现对于一个序列，它的值域很大，我们算法的复杂度又是 \(\Theta (\mbox{值域})\) 的，但同时我们发现，我们只关心序列中元素的大小关系，却不关心数到底是多少，比如说我们要找到序列中最大元素的位置，在这个问题下，序列 1 2 3 4 5 和序列 6 10 12 18 34 是等价的，这个时候我们可以通过一些方法将后一个序列映射到前一个序列中去，使得序列的值域变
目录0引言一、包的载入与认识二、使用实例2.1 参数解析2.2 运行实例1：多元正态分布的积分2.3 运行实例2：二元函数积分三、总结与展望 0引言在R语言中我们经常使用integrate函数计算一元积分，例如：《R语言 【integrate】函数》1. 但是在很多情形下我们需要计算多元积分（如归一化多元概率密度函数，求不规则物体的体积等），本文介绍R语言里的多元积分函数（或多重积分）。一、包的载
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2023-08-31 09:39:16
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3.4 微生物数据组成分析早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统计
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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序号逻辑回归线性回归模型归类离散选择法模型回归分析数值类型二元一元或多元公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 逻辑回归Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、
# 基于R语言的微分式表示项目方案
## 1. 引言
微分方程在工程、物理、经济学等领域中占据着重要的地位。而利用R语言进行微分方程的表示与求解，不仅可以提供灵活的编程环境，还能够利用R丰富的图形绘制功能来可视化求解结果。本文将详细介绍如何在R语言中表示和求解微分方程，并以此为基础提出一份项目方案。
## 2. 项目目标
本项目旨在构建一个基于R语言的微分方程求解工具，用户可以通过简单的R
贝叶斯随机参数模型R语言实现本文通过使用R，主要通过使用tidyverse包来进行数据清洗处理以及绘图，使用brms包来实现Bayesian回归模型。1. 贝叶斯数据分析的基本步骤确定与研究问题相关的数据。数据的度量尺度是什么？哪些数据变量是因变量，哪些数据变量应该是解释变量？为相关数据建立一个描述性模型，给予数学形式及其参数描述。指定参数的先验分布。使用贝叶斯推理在参数值之间重新分配可信度。从理
