文章目录一、常规函数1.1 中位数 median( )1.2 平均值 mean( )1.3 最小值 min( )1.4 最大值 max( )1.5 方差 var( )1.6 标准差 sd( )1.7 四分位距 IQR( )1.8 数据范围 range( )1.9 数据统计 summary( )二、复杂函数2.1 相关性检验 cor.test( )2.2 协方差系数 cor( )2.3 线性回归分
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2023-06-30 22:09:58
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安装ubuntu： sudo apt-get install percona-toolki
centOS： yum install percona-toolkit
mac： brew install percona-toolki
安装成功验证： pt-archiver --help使用方法pt-archiver [OPTIONS] --source DSN --where WHERE参数--sou
文章目录因子（factor）基本概念因子的应用因子变量创建因子（factor）因子绘图函数tapply()函数split（）函数 因子（factor）基本概念因子用于对数据进行分类并将其存储为不同级别的数据对象。类别变量在R中称为因子（factor）,因子的取值称为水平（level）.统计中的变量分为：区间变量（连续变量），有序变量、名义变量（分类变量）。
区间变量（连续变量）：取连续的数
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2023-10-04 19:05:54
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今天由于公司需要第一次在github上面分享文章，看了别人的都是什么.md后缀的文章，问了旁边的大哥说是一种语言格式--Markdown。github上的README.md文件就是使用的Markdown编写的。 Markdown 是一种轻量级标记语言，创始人为约翰·格鲁伯（John Gruber）。它允许人们“使用易读易写的纯文本格式
#1.在训练集上构建逻辑回归模型，family选择binomial，因变量为0,1 set.seed(111) #glm.train <- glm(as.factor(trainset$class) ~ ., data = trainset,family = binomial) #2.测试集上跑模型 set.se
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2023-05-18 15:22:03
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Spearman’s rank correlation coefficient的简单理解1. 背景在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient， 或者Spearman’s ， 通常使用或者来表示），是一个等级相关性的非参数度量（两个变量等级之间的统计相关性）。这个相关系数使用单调函数来描述两个变量之间的关系程度。如果两个变量的Sp
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2024-04-15 19:00:31
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在使用R进行数据分析时，用户常常需要提取模型中的系数信息。尤其是在利用`gam`函数进行广义加性模型拟合时，如何正确提取模型的系数(`coefficients`)成为一个重要的技能。
> 在与用户的交互中，我们发现很多用户在提取`gam`模型系数时，遇到了一些常见的问题。想象一下，一个统计分析师用`gam`函数拟合了一个复杂的模型，希望从中获取主要的自变量系数信息，却因为不清楚怎么提取而感到困扰
描述：杨辉三角与二项式定理#include <cstdio>int solve(int n,int m){ int sum=1; for(int i=n; i>m; --i) sum*=i; for(int i=2; i<=n-m; ++i) sum/=i; return sum;}int main(){ //freopen("a.txt","
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2013-06-22 23:09:00
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https://vjudge.net/problem/UVA-1649 题意： 输入m，求所有的C（n，k）=m m<=1e15 如果枚举n，那么C（n，k）先递增后递减 如果枚举k，那么C（n，k）单调递增 所以可以枚举k，二分n，直至C（n，k）=m k枚举到什么时候？ 根据公式 C（n，k）=
原创
2021-08-05 13:42:42
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//判断C(n,k)的奇偶性//如果n!中因子2的个数大于k!和(n-k)!中因子2的个数之和，那么C(n,k)就是偶数，否则C(n,k)就是奇数。//而且计算N！中2的阶数，只要计算N/2+N/4……#include <iostream> using namespace std;int fac(int d) //计算d！中2的阶数,即因子2的个数{ int s=0; while((d=d>>1)!=0) s+=d; return s;}int f(int n,int k){ if(k==0||k==n) return 1; int a=fac(n),b=fac(n-k
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2011-07-22 20:16:00
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Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are a widely used feature representation in speech and audio signal processing. They are derived from the mel-frequency cepstrum, which itself is based on t
原创
2024-06-06 10:51:16
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题目链接：点击打开链接#include #include #include #include #include using namespace std;const int MAX_N = 507;const long long INF = (long long)1e15;typedef long long ll;typedef pair pii;ll C[MAX_N][MA
原创
2021-08-13 13:55:56
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题意： $C(n, k) = m(2 \leq m \leq 10^{15})$，给出$m$求所有可能的$n$和$k$。 分析： 设$minK = min(k, n k)$，容易看出$minK$的值绝对不会太大。 因为$n \geq 2minK$，经过简单的计算可以知道$minK$不超过$26$。
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2016-07-17 19:47:00
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# 实现Python计算图像Correlation Coefficients
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到一些新手开发者不知道如何解决的问题。在本文中，我将向你介绍如何实现Python计算图像的Correlation Coefficients。我将以清晰的步骤和示例代码来指导你完成这个任务。
## 流程图
下面是实现Python计算图像Correlation Coeff
原创
2024-05-01 05:36:54
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Binomial CoefficientsTime Limit: 1000MS Memory Limit: 131072KTotal Submissions: 6819 Accepted: 2844DescriptionThe binomial coefficient C(n, k) has been extensivel
原创
2023-04-19 15:26:50
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
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2023-07-16 16:45:09
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在R语言编译器中，设置当前工作文件夹可以用setwd()函数。> setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/")这三种结构都是可以编译通过的，但是在VS C#中却不行，只有一种能运行成功。（PS：R语言在VS中运行要先配置环境，还没配置的童鞋先要配置好，才可运行，如有问题可看我前面的随笔。）就是这种结构，engine.Eva
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2023-05-26 08:50:28
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R语言中有关绘图的包：base、grid、lattice及ggplot21.lattice包可生成栅栏图形 [plain] view plaincopy
1. library(lattice)
2. histogram(~height|voice.part,data=singer,
3. main="Distribution of He
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2024-02-05 14:41:39
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