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、
0. 写在前面总导航在此这些问题是我保研备考离散数学的过程中，详细总结的常见面试问题和答案。逐个搜索并记录下来，花了很大的精力！ 目录0. 写在前面1. 什么是群环域？2. 离散型随机变量3. 哈密顿图，欧拉图怎么求？3. 哈夫曼树的定义？怎么求？应用？4. 无向图的定义5. 解释下等价关系和等价类 1. 什么是群环域？群是一个集合以及定义在这个集合上的二元运算，满足群的四条公理：封闭性：在集合上
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
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
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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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.
离散选择模型1.random utility model1.1 the multinomial logit(MNL)1.2 the multinomial probit(MNP)1.3 The nested multinomial logit model(NMNL)1.4 The exponomial choice model(EC)2. representative agent model3.
DT系统的特点：
较CT系统来说，DT系统较为简单；（毕竟代数比微积分简单）
DT和CT的分析方法类似；
DT系统与电子电路和电脑有密切的关系；
DT系统的表示方法：
差分方程
框图
右移操作符R
将一个信号整体右移本质上就是对延迟了这个信号。信号与系统中引入了操作符R来表示将整个离散信号右移一个时间单位。简单的来说就是使用RX表示x[n-1]，而使用R^2表示x[n-2]。这样能将差分方程编程多
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
# 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)
今日略晚，明天开组会，还在思考要汇报些什么呢。。。。 好了，多点少点，学习了就是好的。。 今天看的是一个案例：预测离散值时间序列假设我们观察到取值为0或1的数据，每个时刻一个值。 假设这是每天的天气数据:1代表有雨，0代表没有雨。 假设已经知道最近几天是否下雨，我们希望预测明天是否会下雨。 具体而言，对于某个k值，我们会根据最近k天的天气记录来预测明天的天气。 我们将使用“过半数规则”(major
R语言环境变量的设置环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。1. 数字位数的设置，options(digits=n)，n一般默认情况下是7位，但实际上的范围是1~22，可以随意设置位数。#这个命令，可以把R的整数表示能力设为10位。
options(digits=10)2. 扩展包的安装，使用下面的命令，
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2023-07-11 10:49:59
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R语言回归分析回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减
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2023-06-21 11:23:40
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# 如何使用R语言绘制离散变量热图
在数据分析和可视化中，热图是一种非常有效的工具，能够直观地展现变量之间的关系。当我们面对离散变量时，使用热图将更能揭示其潜在的模式。本篇文章将指导你如何在R语言中实现离散变量的热图，包括所需的步骤以及相应的代码。
## 整体流程
为了实现离散变量热图，我们可以将整个流程分为以下几个步骤。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤
1.（基本概念）闭包: 设R是集合A上的关系，若存在关系R的具有性质P的闭包，则此闭包是集合A上包含R的具有性质P的关系S，并且S是每个包含R的具有性质P的A X A的子集。拓展: （1）自反闭包: ①R⊆S。 ②S是自反的。③S最小。 ④r（R）=R∪IA [若R自反则r（R）=R]。（2）对称闭包: ①R⊆S。 ②S是对称的。 ③S最小。 ④若R是对称的则s（R）=R。（3）传递闭包: ①R*
5.10 表5.6的数据是1968－1983年间美国与电话线制造有关的数据，各变量的含义如下： x1——年份； x2——国民生产总值（10亿美元）； x3——新房动工数（单位：1000）； x4——失业率（％）； x5——滞后6个月的最惠利率； x6——用户用线增量（％）； y——年电话销量（百万尺双线）。 （1）建立y对x2~x6的线性回归方程。 （2）用后退法选择自变量。 （3）用逐步回归法选
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2023-08-17 07:34:03
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环节一： 编写一个函数，以自己的姓名命名，函数的形式参数n是一个整数型向量，该函数的功能为返回该向量中所有偶数元素之和。然后调用此函数，传入1:100，计算并打印出1:100中的偶数之和。 此环节分值为：15分。注意：不使用自己名字作为函数名不得分。环节二：Titanic是R的一个内置数据集，它分别以“性别”、“年龄”“舱位”“是否生存”为维度提供了泰坦尼克沉船事故中最终存活和死亡人数数据。请绘制
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2023-06-21 18:47:24
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关系论笔记：一、二元关系相关概念和性质：二元关系的定义：特殊关系：关系的矩阵表示法：关系的逆：关系的复合运算：关系的幂：二元关系相关性质：笛卡尔积的运算律：二、常见关系：等价关系：偏序关系：三、关系的闭包运算：闭包的定义：闭包的集合构造：闭包的矩阵构造：传递闭包的算法构造：（ Warshall算法） 一、二元关系相关概念和性质：二元关系的定义： ·有序对集合是笛卡尔积上的关系，当且仅当，并记为，
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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实验一 Linux系统安装与使用基础一、 实验目的和要求 （一） 目的 本实验的目的是使学生学会Linux的安装、配置和基础使用；掌握Linux常用命令的格式和操作以及系统管理、设备管理、用户管理和文件存取权限管理的基本方法；熟悉编译工具GCC的作用，学会在Linux环境下进行工作。 （二） 要求 熟悉并完成Linux（CentOS 7）的安装和基本配置的操作过程；了解Linux的基本操作命令的格
