R语言中reshape2函数族前言 前几天放出来的那个R的展示中，有说到其实学R的过程更多的就是熟悉各种函数的过程（学习统计模型不在此列...我个人还是倾向于不要借助软件来学习理论知识，虽然可以直接看codes...笔和纸上的推导还是不可或缺的基本功），然后各种基础函数熟悉了之后很多被打包好的函数就是缩短代码长度的利器了。 excel里面有神奇的“数据透视表（pivot table）”，其实很
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2023-08-09 20:36:24
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R语言reshape2包-官方文档学习简介核心函数长数据与宽数据宽数据长数据melt函数meltarraymeltdataframemeltdefaultmeltlistcast函数dcast其它函数recastmelt_checkparse_formulacolsplitadd_margins自带数据集french_friessmithstips文章参考 R语言reshape2包-官方文档学习
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2023-06-21 22:50:48
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# 如何在R语言中reshape时间数据
## 概述
在R语言中，reshape时间数据是一个常见的操作，特别是在处理时间序列数据时。在本文中，我将向你介绍如何在R语言中reshape时间数据，让你能够更好地处理时间序列数据。
## 流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 将时间数据转换为日期格式 |
|
R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集目录R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R 语言特点R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R可以在CRAN（Comprehensive R Archive Network，http://cran.r-project.org）上免费下载。R
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2023-07-05 19:47:00
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两模型比较：anova（）函数：可以比较两个嵌套模型的拟合优度。fit1<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=states)
fit2<-lm(Murder~Population+Illiteracy,data=states)
anova(fit2,fit1) 结论：p=0.994，不显著，不需要将Income
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2023-05-23 09:26:04
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文章目录1. rehsape2包介绍2. 使用前必须准备的工作2.1 melt函数：宽数据——>长数据2.1 cast函数：长数据——>宽数据① dcast( )函数② acast()函数3. 其他函数3.1 `add_margins()`函数3.2 `recast ()`函数3.3 `melt_check()`函数3.4 `colsplit()`函数 1. rehsape2包介绍r
对于glm模型summary()输出的汇总结果，如何解读是非常重要的，它直接影响得出的结论。
例如下面这样一个输出结果，该如何理解呢？
Call:
glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData)
Deviance Residuals:
Min
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2023-07-09 17:00:36
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(一）目录 文章目录3.35 线性回归（一）3:26接上节内容2：多项式回归（多个变量）**3.29 正则表达式（一）****3.30正则表达式-字符处理函数（二）****4.1 jiebar分词****4.3：R语言与bp神经网络****4.3决策数原理**4.3 R语言与决策树-CART算法 3.35 线性回归（一）lm(formula, data= )fit <-lm(weight~h
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2023-08-27 23:51:03
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这几天处理数据，经常需要把原始数据进行变形以方便运算，比如长长的数据变成宽宽的数据，宽宽的数据变成长长的数据，总而言之，就是要对数据做一个变形整合。如果一个人要变形，那他应该去韩国，如果一个数据要变形，那它应该来reshape2包。虽然R自身带有reshape函数，但自从有了reshape包，reshape函数倒不引人关注了，再后来，reshape2包替代了reshape包，所以我们现在用的都是r
目录矩阵和向量加法和标量乘法矩阵向量乘法矩阵乘法矩阵乘法特征逆和转置 矩阵和向量矩阵： 下图为一个R(4x2)和一个R(2x3)的矩阵 矩阵优点：快速整理，索引和访问大量数据。向量： 下图为一个R(4)的向量加法和标量乘法加法： 矩阵加法是逐个元素相加，只有维度相同的才能相加。标量乘法： 标量乘法也是与矩阵的逐个元素进行运算。矩阵向量乘法 矩阵向量乘法必须前一个矩阵的列数等于第二个向量的行数，运
在数据分析过程中，利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作。描述性统计中就包括了直方图、散点图等工具来探索连续数据，对于分类数据，则可以采用条形图、交叉分组表等工具。Excel中所谓的“数据透视表”，其实就是一个交互式的交叉分组表。在R语言中可以很容易的用table()等函数得到相应的结果。对于一些更为复杂的任务，就需要其它的函数或包来完成。本例先以iris数据集为研究对象示范一些基本函数的用法
数据集的融合是将它重构为这样一种形式，每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。
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2021-04-25 19:04:00
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）的 教程。但是前者有一些过时，后者是全英文的，所以我这里记录一下比较简单的过程，给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序，想塞到去一个自创的 R 包中，那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
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2023-09-02 15:12:54
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文章目录1 字符串基础2 正则表达式实现模式匹配2.1 基础匹配2.2 锚点2.3 字符类和字符选项2.4 重复2.5 分组与回溯引用3 工具3.1 匹配检测3.2 提取匹配内容3.3 替换匹配内容3.4 定位3.5 其他操作4 正则表达式总结参考资料 之前在R-数据科学（三 ）：向量中已经介绍了字符型向量的操作，但是由于基础函数使用方法不一致，一段时间不用就容易会忘记，那么有没有一个包既可以包
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强
ggplot2的优点 ggplot2可以让作图者根据ggplot2的作图语法来控制一下作图中的重要的因素，用起来可以说神通广大 ggplot2的主要元素： 1.data:数据 2,Aesthetic mapping：颜色、形状、点的大小与线的粗细 3,Statistical transformations:将数据做统计转换，比如概率密度，计数等等 4，Coordinate system:坐标轴的调
目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）rugarch简单实验rugarch 参数估计的行为极端大样本结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型
一、一些函数包大汇总时间上有点过期，下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面要综述的包主要分为以下几个部分： 1） 多元数据可视化（Visualising multivariate data）： 绘图方法： 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数
tidyr包
类似于上图成行成列的表数据是干净数据(tidy data)，一般每一行表示一条观测记录，每一列表示一个字段(变量) tidyr包是用来操作tidy data的包，主要的功能有数据变形(Reshape Data)分割数据(Split Cells)处理缺失值数据(Handle Missing Values)数据变形(Reshape Data)数据变形(Reshape Data)可以重构数
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2023-08-22 11:37:51
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线性优化简介优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。优化使用严格的数学模型来找出给定问题的最有效解决方案。要从优化问题开始，首先确定目标非常重要。目标是绩效的量化衡量。例如：最大化利润，最小化时间，最小化成本，最大化销售。优化问题可分为两组线性规划(LP)：它也被称为线性优化，在这个问题中，目标是在数学模型中获得最佳结果，其中目标和所有约束是决策变量的线性函数。二次规划(Q
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2023-08-08 10:55:31
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