在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们
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2023-07-14 13:59:09
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# 如何使用Conda更新R语言
在数据科学和统计分析领域，R语言是一种流行且强大的编程语言。随着R语言的发展，新版本会不断推出，包含丰富的功能和修复。为了使我们的R环境保持最新，使用Conda进行更新是一种方便且高效的方法。本文将详细介绍如何更新R语言的流程，并配以代码示例和相应的图解。
## Conda简介
Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统。它允许用户快速安装、更新和管理文
原创
2024-09-03 05:23:19
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# conda配置R语言环境
[R语言](
## 什么是conda？
[conda](
## 安装conda
首先，我们需要安装conda。可以从[官方网站](
安装完成后，可以在命令行中输入以下命令验证是否安装成功：
```markdown
conda --version
```
## 创建R语言环境
接下来，我们需要创建一个专门用于R语言开发的conda环境。在命令行中输入以
原创
2024-01-08 12:10:40
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（封面图由文心一格生成） Ubuntu中安装R语言环境并在jupyter kernel里面增加R kernel在数据科学和统计分析领域，R语言是一种极为重要的工具。它不仅提供了一个强大的统计分析平台，还具有高效的数据处理能力和灵活的图形表示功能。对于研究人员、数据分析师、统计学家以及任何对数据科学感兴趣的人来说，R语言都是一个不可或缺的工具。本篇博客旨在指导读者如何在Ubuntu操作系统中
在Ubuntu上是不能直接通过 sudo apt-getinstall r-base的方式安装最新版本的R，直接运行的结果是安装R-3.4版本。这是因为官方说这是比较稳定的版本，所以除非它的维护期结束，否则求稳R 3.4 packages for Ubuntu on i386 and amd64 are available for all stable Desktop releases of Ub
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2024-03-10 20:41:22
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monocle对轨迹分支进行基因差异分析时占用内存非常大，且计算时间超长，仅对8000细胞进行分析就耗费4-5h，需要在服务器进行monocle轨迹。服务器是基于Linux系统的，对于非root用户或系统版本较低来说安装R是非常麻烦的，因此可以通过安装conda，创建虚拟环境，再安装R，然后在R中安装monocle或其他R包来解决问题1. Linux系统安装anacondaLinux中安装Anac
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2024-08-15 12:35:05
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00 缘起最新的R 3.5 版本特别难安装，而且很多新的包只能在R3.5版本上工作。之前用 make source 的方式总是出错，R3.5的更新依赖太多，需要安装很多依赖软件，废了很大的劲依旧没有成功。用conda很轻松安装上了R3.5.1版本。安装上了R3.5.1后，我用install.packages的 包， 安装stringi时报错。我又尝试用conda安装结果也很轻松就安装上了。总之，c
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2023-11-27 19:51:32
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1.前期准备：2.编写代码： 编码内容：install.packages("rJava") //安装rJava包（安装一次即可）
（1）library(rJava) //加载rJava包
（2）Sys.setenv(JAVA_HOME='JDK安装目录') //设置JDK环境
（3）.jinit() //初始化java的JVM运行环境
（4）.jaddClassPa
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2024-08-28 22:17:53
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biocondabioconda是一个管理生物信息软件的一个工具软件，我经常和别人讲其类似于苹果的App store，可以在里面进行搜索，下载，安装，升级，删除等等操作，目前已经是最好的生物软件管理工具了，尽管前面我提到因为bioconda的目录很乱，我不喜欢用，但还是非常推荐给大家。bioconda最大的一个好处是普通账户也可以安装很多工具，比如之前如果缺少个库，管理员一条命令就完成
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2024-02-19 18:44:10
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归（三）回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量： 数值变量：Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
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2023-07-18 11:44:04
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主要作用：可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.55
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2023-06-19 16:17:51
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一.绘制基本散点图(1)使用plot()函数(2)使用ggplot()函数 heightweight是个多列数据集ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)二.使用点形和颜色属性
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2023-06-19 17:25:29
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Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1])，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面
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2023-06-25 16:13:16
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Linux系统用户在使用R语言连接SQL数据库时，需要安装其他的扩展包，那么我们该使用ODBC方式进行安装还是使用DBI方式进行安装呢？今天小编就给大家分析下这两种安装方式的区别吧。数据分析经常需要从外部获得数据。很多情况下数据存放在关系型数据库中。一般我们可以用SQL来提取需要的数据，存为文本再由R来读入。这种方式结合了数据库的储存能力和R的分析能力，速度也非常快。但是如果要形成一套可重复性的自
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2024-01-24 15:45:03
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下面录入文法文件，运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件，在新文件中将前面的文法录入。（我的网站中有本书所有示例源代码，但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。）录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”，如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s
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2023-12-25 13:47:17
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基本理论知识ARMA模型称为自回归移动平均模型，是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下： yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qyt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...
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2023-08-17 16:13:10
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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤：训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 ———————————————————————————————————————————— 
