文章目录repeatwhile向量for循环break和next R语言系列：1 编程基础?2 循环语句?3 向量、矩阵和数组repeatrepeat是最存粹的循环，只要不让出来，就一直重复{}中的代码，可以在命令行中输入repeat{print("hello r")}然后就会看到命令行疯狂地刷新，输出hello r。这个时候不用担心，只需点击命令行右上角出现的红色的stop按钮，就可以中断输出
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2023-08-15 14:12:13
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一、实验介绍--点过程基础及模拟1.1 实验知识点泊松过程及其模拟Hawkes 过程及其模拟1.2 实验环境R 3.4.1Rstudio二、点过程基础假设你蹲在一个交通站台后面，看着人来人往。你觉得乘客的到达似乎存在某种数学规律， 于是你把每个人到达的时刻记录了下来。有什么办法可以对这些人到达的时刻进行建模？你渐渐进入了沉思状态。也许提炼这些点形成的集合所具有的特征是一个好办法。你想到乘客到来的速
R中rep函数的使用
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2023-05-30 10:13:42
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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数据结构一、数据管理vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平
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2023-05-22 15:34:43
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来自R语言实战(第二版)，P79页R与其他统计编程语言有着类似的数据类型转换方式。举例来说，向一个数值型向量中添加一个字符串会将此向量中的所有元素转换为字符型。你可以使用下表1 中列出的函数来判断数据的类型或者将其转换为指定类型。表1 类型转换函数名为is.datatype()这样的函数返回TRUE或FALSE，而as.datatype()这样的函数则将其参数转换
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2023-05-22 14:26:08
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在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8 4第一行代码表示给x向量赋值1~10，第二行代码表示对x向量进行随机抽样。结果输出为每次
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2023-05-22 09:19:21
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datadist函数的设计目的是对预测函数所基于的原始数据进行统计学上的总结，以避免重复读取原始数据。Discription对于给定的一组变量或数据框，确定影响和绘制ting范围的变量摘要、要调整的值，以及Predict, plot.Predict, ggplot.Predict, summary.rms, survplot, 和 nomogram.rms的总体范围。如果datadist
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2023-08-15 13:59:56
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安装包 SMOTE函数自DMwR包更新后，已不在DMwR2包中。smotefamily包中。在安装smotefamily包后导入即可使用install.packages("smotefamily")
library("smotefamily")&nb
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2023-06-05 20:02:01
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####极大似然估计####
#一维参数估计
optimize(f, interval, ..., lower = min(interval), upper = max(interval),
maximum = FALSE,
tol = .Machine$double.eps^0.25)
#f是似然函数，interval是参数的范围，lower/upper是参数
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2023-05-23 12:47:59
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前言Apply系列函数作为R语言中用于替换for和while循环的利器，在批量循环计算的过程中发挥着非常重要的作用，其他的R包如dplyr，plyr和data.table的很多数据操作思路和apply系列函数有很多的借鉴和相似之处，最经典的就是dplyr中的group_by+summarize可以完美的替代tapply函数。当然在现阶段，国外推特有一个很火的选择题，就是“你在使用R语
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2024-06-13 22:54:13
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Simulation今天学习的内容是模拟 —— Simulation，在统计和一些其他的应用中很重要，所以在这里介绍一些R语言中可以做模拟的函数。用于模拟已知概率分布的数字和变量有些函数可以直接生成符合某种概率分布的随机数字或变量，例如：rnorm()：指定一个均值和标准差，即可生成符合正态分布的随机数字变量rpois()：从已知平均发生率（rate）的泊松分布中生成泊松随机变量一共有四类基本的函
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2023-06-21 22:42:13
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直方图hist()使用函数 hist()画直方图 hist(x)
或
hist(x, breaks = “Sturges”, freq = NULL, probability = !freq,
include.lowest = TRUE, right = TRUE,
density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL,
main =
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2023-07-05 19:52:17
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001、dat <- c(1, 1, 2, 3)
dat ## 测试数据
prop.table(dat)
(1 / 7) * 1 ## 意义验证
(1 / 7) * 2
(1 / 7) * 3
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2023-06-01 15:20:08
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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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前言主坐标分析（principal co-ordinates analysis，PCoA）是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。PCoA以样本距离为整体考虑，应用非常广泛。这期，我们用R语言ggplot2来实现PCoA可视化。引用https://zhuanlan.zhihu.com/p/389494756 （在线作图丨数据降维方法②——主坐标分析PCoA） ht
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2023-08-21 15:08:08
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#1. 基本语法
#(1) print语句
print (“Hello world!”)#(2) 变量赋值
var1 <- 1
var2 <- “a”
var3 <- TRUE#(3) 运算符
#① 算术运算符
a <- 3
b <- 10
print(a+b) #13
print(b-a) #7
print(a*b) #30
print(b/a)
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2023-06-16 19:43:17
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SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对稀有事件进行超级采样 在这个例子中将用到以下三个包 {DMwR} - Functions and data for the book “Data Mining with R” and SMOTE algorithm:SMOTE算法
{caret} - modeling wrapper, functions, co
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2024-05-23 07:23:31
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一、函数名称1.函数命令与功能相关
2.可以是字母数字组合，但必须是字母开头二、函数声明利用function函数来声明myfun <- function(选项参数){
函数体
}设计计算偏度与峰度函数偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征峰度（peakedness；kurtosis）又称峰态
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2023-05-24 16:00:12
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众所周知，监测数据的时变性是许多人关注的重点。在做数据统计之前我们需要先掌握一些时间数据的处理方法。这里推荐学习lubridate包里头的函数，掌握其中几个函数就能帮我们节省非常多的时间。还是上一篇那个监测数据，为了之后能统计不同时间尺度的浓度均值，需要先构建对应的时间数据字段。查看数据： 看起来sample_dt这一列是我们的时间数据了，查看下这一列的属性： 当前这一列的
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2023-08-11 13:42:41
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