在上一期我们已经介绍了怎么使用R语言做竞争风险模型，今天我们来演示一下怎么使用stata来做竞争风险模型，stata相对r语言来说的优势就是操作相对简单，大部分功能可以通过界面操作来实现，缺点就是界面相对代码不够灵活，但是适合初学者，我们继续使用上次膀胱癌bladder1的数据集来做竞争风险模型，这样可以对比一下stata做出来的结果和R语言有什么不同。 先打开stata导入数据，我们的数据不是很
我们相信R在计量经济学中有巨大的潜力，至少有三个原因：R 基本上是独立于操作系统平台的，兼容性非常强，可以在 Windows、Mac系列操作系统和各种风格的 Unix/Linux上，也适用于一些更奇特的操作系统平台。R 是一款免费软件，可以从全球的镜像站点 CRAN(The Comprehensive R Archive Network) 中免费下载和安装。R 是一款开源软件，因此可以获得完整的源
数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata (2010-11-02 12:35:29) 数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata名称优点缺点是否开源典型用户R代码库支持，可视化深入的学习曲线是金融，统计Matlab优秀的矩阵计算，可视化费用贵，不完全支持统计否工程SciPyPython不成熟是工
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2023-08-07 09:07:07
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一、什么是”数据科学”在谈论RPy2之前，先来说一下"数据科学”，我要说的是"数据科学”是一个奇怪的词。因为几乎所有的科学都是"数据科学”。"无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。"数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。"数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签"数据”是指数据用于做什么并不重要，但这是错误的：它是难以且不可能做到科学的在没有得到数据
我们都知道，最近，TIOBE 发布了 5 月份编程语言排行榜。其中，前三名依然健稳不变，他们分别是 Java、C、C++，第四则为： Python ，第五则为 VB .NET。下面两张图，我们可以看到：2019 年 5 月 Top 20 排名 image image2019 年 5 月 Top 10 语言的趋势 image2019 年 5 月 To
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.10节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。2.10 SQL数据库企业数据的常见来源是SQL数据库。SQL数据库是大大小小各种企业的生命线。很多情况下，数据存储在企业级的数据仓库或是部门级的数据集市中。虽然SQL数据库的应用相当广泛，
我们在上一篇文章中给大家讲述了Python和R语言的简介以及这两种语言的特点，想必大家看了上一篇文章已经初步了解的这两门语言的具体情况了吧？今天我们在这篇文章中会为大家介绍Python和R这两门语言的应用场景以及学习的成本，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家说说这两种语言的应用场景我们都知道Python以及R语言都是能够用来进行日常的数据分析任务的，然而这两者还是有一定
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2023-09-13 16:54:28
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在本期榜单中，前三名C、Java、python整体波动较小。除此之外，C，python、R受疫情影响，在编程语言排行榜上一跃上升，值得编程从业者关注。不久前，Python似乎赢得了统计编程之战，但是R的流行程度在Python的不断提升中仍在增加，这本月从第9位升至第8位，这无疑是R语言的高光时刻。对此，TIOBE CEO Paul Jansen 认为，近来有两大趋势起着关键作用1）商业统计语言如
R语言是心理与统计学界中最受欢迎的编程语言之一。相比商业统计软件，R语言免费、开源、扩展性强；而相比其他开源编程语言，R的基本操作相对简单，统计与作图模块完善，适合进行统计分析工作。 然而，R语言并非没有劣势。首先，R程序包的覆盖范围没有那么完美，在有些情况下可能会面临“无R包可用”的情况。第二，R是一种脚本语言，而且许多底层运算模式没有针对运算速度做出太多优化。因此，R的运行速度相对较慢，尤
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2023-09-07 13:23:16
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正如2012年《哈佛商业评论》中指出的：数据科学家是21世纪最性感的职业，而熟练的进行数据分析、数据挖掘则是一名数据科学家必备的基础技能之一。正所谓工欲善其事，必先利其器，在进行数据分析之前，我们需要掌握一项能够用来进行数据分析的技能。数据分析从上世纪60年代发展至今，已经出现了很多成熟的方法论，同时也有了很多成熟的商业工具、软件，如SPSS、SAS、MATLAB等。然而这些工具软件过于庞大、昂贵
1. 背景R语言和Python用于数据分析和数据处理，并生成相应的直方图和散点图需要实现一个展示平台，后端使用Java，分别调用R语言和调用Python，并返回数据和图给前端显示这个平台主要实现多维度数据的特征选择，以及数据集协变量偏移（Covariate shift）的纠正的功能本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo，做得很简单，大神勿喷2. 技术栈Java 用的是
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2023-07-12 14:26:44
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ISLR第三章的理解几种常见的线性模型简单线性回归
Y=β0+β1X
多元线性回归
Y=β0+β1X1+β2X2+...
扩展线性回归
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3 克服了多元线性模型 X1 与 X2 不协同作用的假设。 线性模型的评价指标F-statistic 可以评价sales与几个变量是否有关系。F-statistic是大于
第二章 命令语句3.1 打开示例数据和网络数据：use3.1.1 示例数据3.1.2 从网络获取数据3.2 数据类型3.2.1 数值变量3.2.2 字符串变量3.2.3 日期型变量3.2.4 缺失值3.3 数据类型转化3.3.1 字符型转化成数值型：destring3.3.2 数值型转化为字符型：tostring3.4 数据显示格式:format3.5 在 STATA 中直接录入数据：input
三更：先抛事实(经与支持julia的 @陈宁聪 同学确认)：julia的抽象类型的容器是被做了派发(aka “模板偏特化”)以非组合类型的方式实现的这个派发(相比于非派发的值语义组合类型)是性能不佳且没有对这种不佳性能warning的设计上，julia接近于java的堆分配类型(即使是标量)，没有栈分配类型，实现上的优化特化(或者说派发，割裂，etc)另讲REPL很不错，是julia一大比cpp强
# T语言和R语言是哪个国家的
T语言和R语言是两种不同的编程语言，它们分别起源于不同的国家。本文将简要介绍这两种语言的起源，并展示如何使用它们进行简单的编程。
## T语言
T语言是一种面向对象的编程语言，起源于中国。它由中国的程序员开发，旨在提高编程效率和简化编程过程。T语言具有简洁的语法和强大的功能，使其在软件开发中变得越来越流行。
## R语言
R语言是一种用于统计分析和图形表示
Introduction我是R的忠实粉丝 - 这不是什么秘密。 自从我在大学学习统计数据以来，我一直依赖它。 实际上，R仍然是机器学习项目的首选语言。R有三件事主要吸引我：易于理解和使用的语法令人难以置信的RStudio工具R套餐！R提供了大量用于执行机器学习任务的软件包，包括用于数据操作的’dplyr’，用于数据可视化的’ggplot2’，用于构建ML模型的’caret’等。甚至还有用于特定功能
## 如何选择哪个版本的R语言最好用
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常理解新手入行时对于选择合适的开发工具版本的困惑。在选择R语言的版本时，我们应该考虑以下几个因素：稳定性、功能性、兼容性等。在本文中，我将向你介绍如何选择适合自己的R语言版本。
### 流程
首先，让我们来看看整个流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1：了解R语
原创
2023-08-13 06:28:53
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python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。python和r语言哪个适合新手r语言入门较为简单，初学者不需要对编程有任何事先的了解，只需要简单的几行代码，r语言就能进行常用的数据分析操作并构建绚丽的图表；然而，r语言的学习曲线
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2023-08-14 15:28:19
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本文翻译自英文: R Vs Python: Which One Should You Learn?如果你想成为一名专业的数据科学家，你至少需要学习一种编程语言。但是如何在Python和R这两种最流行的数据分析语言之间做出选择呢? 如果你有兴趣了解他们各自的优缺点，请继续阅读!作为一名数据科学家，您可能需要学习SQL(结构化查询语言)。SQL实际上是关系数据库中。但SQL只给了你检索数据的
R与RStudioR是一种统计学编程语言，在科学计算领域非常流行。它是由Ross Ihaka和Robert Gentleman开发的，是 "S "编程语言的开源实现。R也是使用这种语言进行统计计算的软件的名字。它有一个庞大的在线支持社区和专门的软件包，可以为几乎所有的应用和研究领域提供丰富的功能，几乎没有什么事情是你在R中做不到的。如果你已经熟悉了像Minitab或SPSS这样的统计
