一、用R作曲线拟合 先看一段用R语言作拟合的示例：x <- runif(100,min=0,max=100) #创建100个随机数
y <- x*x+runif(x,-10,10)*x+10*rnorm(x) #创建y向量
plot(x,y) #绘制散点图
matr <- data.frame(X=x, X2=x*x) #建立解析矩阵
fm <- lsfit(matr ,
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2023-06-20 15:52:43
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最近在自学R语言，但是从纯粹的理论开始学习太慢了而且没有实操不太行，所以目前是在实际应用中查漏补缺，遇到什么临时学什么，然后把笔记都一一记录下啦。分享出来一边是方便自己查找，另一方面也是想方便和我一样入门的菜鸟哈哈哈，这个系列将持续更新哦。其中有些图表来源于网络，如有侵权联系可删 ~目录一、R语言介绍二、快捷键二、R语言包的学习（一）ggplot21、数据2、函数三、知识点合集（一）回归
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2023-10-14 22:30:18
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最近一个令人好奇的事情是有人发现用一个简单的模型就可以对双十一的销售额数据实现几乎完美的拟合，进而推测数据造假的可能性很大。起初看到我还是很信服的，因为99.94%的R方对于惯常看到相当复杂的模型只能实现20%以下的R方的人来说实在天方夜谭。然而昨天一个朋友告诉我他用2014年以来的amazon prime day的销售额数据做了类似的尝试，发现对结果取对数之后，只需要时间的线性和二次项，就可以看
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2023-10-19 22:02:53
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# R语言绘制二次函数图教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用R语言绘制二次函数图。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
|------|------------------------------------------------------------
原创
2024-01-30 09:01:58
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内容提要这篇博客的主要内容有： - 介绍欠拟合和过拟合的概念 - 从概率的角度解释上一篇博客中评价函数J(θ)J(θ)为什么用最小二乘法 - 局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression (LWR)） - 逻辑回归（Logistic regression） - 感知器学习算法（The per
# R语言中的二次函数拟合
在数据分析与建模的工作中，非线性模型经常会被应用于复杂的数据集。二次函数，作为一种极其重要的数学模型，不仅能模拟许多现实世界中的现象，还能通过简单的计算对数据进行拟合。本篇文章将探讨如何在R语言中实施二次函数拟合，并通过图形化的方式展示拟合效果。
## 二次函数基本概念
二次函数是一种多项式函数，其标准形式为：
\[ y = ax^2 + bx + c \]
# 使用R语言解二次函数
二次函数是数学中重要的一类函数，其一般形式为：
\[ f(x) = ax^2 + bx + c \]
其中，\(a\)、\(b\) 和 \(c\) 为常数，且 \(a \neq 0\)。在许多实际问题中，解二次函数的零点（即 \(f(x) = 0\) 的解）是非常有用的，例如在物理、经济学和工程学等领域。本文将介绍如何使用R语言解二次函数，并通过代码示例详细说明
线性代数分享方程f(x)=0的根函数F(x)=0的重根与F'(x)=0的根有什么关系？有些人一旦错过了，就是一辈子不再主动联系，不愿打扰你的生活，连偶尔的寒暄都没有，成长就是这样的，不断的告别，不断的遇见。请问罗尔定理为什么能证明根的存在呢?f'(ξ)=0 和根先贴上来罗尔定理的证明过程： 证明：因为函数 f(x) 在闭区间[a,b] 上连续，所以存在最大值与最小值，分别用 M 和 m 表示，分两
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2024-01-12 19:22:24
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## R语言画二次函数图
作为一名经验丰富的开发者，教会刚入行的小白如何使用R语言画二次函数图是一项非常基础的任务。本文将会详细介绍整个流程，并提供相应的代码和注释。让我们一起来看看吧！
### 整个流程
首先，让我们通过一个流程图来展示整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -- 选择函数类型 --> B[确定函数类型]
B -- 选择参数
原创
2024-01-25 14:07:35
209阅读
# 如何使用R语言拟合二次函数
## 简介
二次函数是一种常见的数学模型，可以用来描述许多实际问题。在R语言中，我们可以使用线性回归模型来拟合二次函数。本文将介绍如何使用R语言拟合二次函数，并提供一个具体的问题示例。
## 问题描述
假设我们有一组数据，其中X表示输入变量，Y表示输出变量。我们希望找到一个二次函数，使得该函数能够最好地拟合这组数据。换句话说，我们希望找到一个二次函数的系数，使得
原创
2023-09-21 07:41:10
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# 二次项与R语言
**引言**
在统计学和数据科学中，二次项（quadratic term）常用于描述变量之间的非线性关系。R语言作为一种强大的统计计算和图形绘制工具，能够帮助我们轻松地分析和可视化带有二次项的模型。本文将介绍如何在R中使用二次项，展示相关代码示例，并配合流程图和表格，帮助大家更好地理解该主题。
## 一、二次项的定义
在数学中，二次项是指具有平方（2次）特征的项。一个常
原创
2024-09-14 05:41:00
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# R语言二次拟合教程
## 整体流程
为了帮助你学会如何在R语言中实现二次拟合，我将简要介绍整个过程，并给出每个步骤需要使用的代码。以下是实现二次拟合的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 创建二次拟合模型 |
| 3 | 拟合模型 |
| 4 | 可视化结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：导入数据
首先，你需要导入数
原创
2024-03-31 04:08:24
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# Java求一元二次方程的根
在代数学中，一元二次方程是形如 `ax^2 + bx + c = 0` 的方程，其中 `a`、`b`、`c` 为常数，`x` 为未知数。求解这个方程的根是一个非常重要的问题，在科学、工程以及经济学等多个领域都有着广泛应用。在本文中，我们将分析一元二次方程的求根公式，给出相关的 Java 代码示例，并通过关系图帮助理解整个过程。
## 一元二次方程的求根公式
一
# 用R语言画一元二次函数
一元二次函数是高中数学中的一个重要概念，它的图像是一个抛物线。在R语言中，我们可以使用基础绘图函数或者ggplot2包来画一元二次函数的图像。本文将介绍如何使用R语言绘制一元二次函数的图像，并附带代码示例。
## 一元二次函数的定义
一元二次函数的数学表达式是 $y = ax^2 + bx + c$，其中 $a, b, c$ 是实数常数，$x$ 是自变量，$y$
原创
2024-01-31 06:47:47
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生活中常见的均值为算术平均值（或平均数）：将所有的数字加起来，然后除以数字的个数。注：μ表示平均数，∑x表示数字的和，n表示数字个数或使用频数计算算术平均值注：∑f表示频数和，∑fx表示频数与数字的乘积和生活中常遇到新闻上说当前某个城市的平均房价，平均工资。特别是平均工资特别让我们气愤，总感觉自己在拖国家后腿。其实我们是被平均了姓名收入(月)张三8000王二8000李四10000张五8000陈六5
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2024-07-08 07:28:54
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# Python中求二次根式函数
在数学中，二次根式是指一种带有平方根的表达式，常见的形式为 `√x`。在开发应用时，我们经常要对数值进行平方根运算，这时Python提供了便捷的工具。本文将介绍如何在Python中实现求二次根式的函数，并解释相关的数学背景及应用。
## 一、二次根式的数学基础
二次根式的主要功能是从一个非负数中提取平方根。对于绝大多数实际应用，平方根运算主要用于解决问题，例
原创
2024-10-02 03:33:51
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# Python求二次函数的解
二次函数是数学中一个重要的概念，通常以标准形式表示为：\( f(x) = ax^2 + bx + c \)，其中 \( a \)、\( b \) 和 \( c \) 是常数，且 \( a \neq 0 \)。二次函数可以描述许多现实世界中的现象，如物理学中的抛物运动、经济学中的成本收益分析等。了解如何求解二次函数的解，对于学习和应用数学非常有帮助。
## 一、二
#求二次方程的根
from cmath import sqrt
a =int(input('输入一个数字： '))
b =int(input('输入一个数字： '))
c =int(input('输入一个数字： '))
d = (b **2) -4 * a * c
#方法一：if判别语句
if a ==0:
print('the number a can not be zero!')
else:
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2023-06-06 20:16:41
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# R语言 Logistic 模型：二次变量
在统计学中，logistic回归是一种用于建立和预测二元分类模型的常用方法。该模型可以帮助我们理解一个或多个自变量与二元因变量之间的关系，并预测新的观测值的分类。
本文将介绍如何使用R语言中的logistic回归模型，并探讨如何处理二次变量。
## 什么是Logistic回归模型
Logistic回归模型是一种用于预测二元分类的统计模型。它可以
原创
2023-09-12 07:19:09
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二次回归模型是回归分析的一种扩展形式，追求建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。在R语言中实现二次回归模型可以帮助我们更好地分析数据的非线性关系。接下来，我将详细记录如何在R语言中构建和应用二次回归模型的过程。
## 环境准备
在使用R语言进行二次回归建模之前，我们需要确保已安装必要的依赖库。以下是依赖安装指南：
```r
install.packages("ggplot2") # 数据
