数据预处理函数 数据修改修改数据标签行列删除 例如data[-1，-3]：表示删除数据集data的第一行和第三行缺失值处理：判断是否缺失判断缺失模式在有缺失数据的情况下进行的数据分析是不可能的，处理缺失数据主要有三种方法：删除缺失样本：前提是缺失数据的比例比较少，而且确实数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大，R可以使用complete
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2023-06-13 22:40:55
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本节书摘来自异步社区《R语言初学指南》一书中的第1章，第1.3节，作者【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯），1.3 图形R语言初学指南准备好用R进行绘图了吗？如果还没有感受到R的强大，就请做好准备吧。假设你有1000美元的积蓄，并希望存到将来使用，比如用来买房子。现在有银行提供一份年利率为5%的存单（certificate of deposit，CD），并且每年的利息会计入本金。通过用
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2023-08-09 10:24:35
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线性混合模型（Linear Mixed Models）一、背景二、线性混合模型（一）分析思路（二）随机效应和固定效应三、模型理论（一）名称表述：MA/HLM/MEM/GCM（二）表达式（三）模型假设1. 线性度（Linearity）2. 无异常值（No Outliers）3. 范围内的类似分布（Similar Spread across Range）4. 残差正态性（Normality of R
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2023-06-14 20:39:55
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特别感谢
@诸葛不亮
的点拨。
R 是一个统计学经常用到的软件，提供了非常多的统计学函数。 但是它是一个单线程解释语言，面对大数据量的时候，往往性能跟不上，可以利用 Rcpp 编写 C++ 包提供给 R 使用，可以大大提高性能。 而对于大规模数据的处理，使用 CUDA 则是一个非常好的解决方案。 在 Linux 和 macOS 下， CUDA 程序和
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2023-10-04 08:36:38
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R是面向对象的语言，它跟其他编程语言的数据类型差不多，有四种，分别为：数值型，复数型，逻辑性和字符型数值型：即数字，分为整数型和双精度型。数字可以用科学技术法表示，形式为Xe+m，意为x乘10的m次方。m为正表示10的正次方，m为负表示10的负次方。特殊的数值为inf（正无穷），-inf（负无穷），NaN（不存在）。数值型之间的计算包括加+，减-，乘*，除/，整除%/%，取余%%，乘方(^2)，开
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2023-07-25 17:51:14
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对象命名 必须是字母开头，区分大小写，后面可以有点. 下划线_ 数字；赋值 使用<-或者->; 可以赋值的有：数值，一个算式，一个函数的结果函数ls()用于显示所有在内存中的对象;函数rm()删除对象， 删除对象x:rm(x) 删除所有对象：rm(list = ls()) 找出含有字母m的对象，需要设定选项pattern，如：ls(pattern = "m")或者是简写ls(pat =
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2023-07-08 21:27:33
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一元线性回归分析首先介绍回归分析中最基础的情况：一元线性回归分析。它规定模型ｆ函数只能是ｙ=k*x+b的形式，即只使用一个变量ｘ（故称为一元）的线性形式来预测目标变量ｙ。6.1.1引例利用某网站历次促销活动中促销让利费用和销售金额的数据（单位是十万元），将使用该数据集来说明线性回归分析的应用。使用如下语句来绘制其散点图：
cost<-c(1.8,1.2,0.4,0.5,2.5,2.5,1.5
1、基础getwd()
#获得当前目录
setwd(dir = 'c:/User/ql/wd')
#设置新的工作目录
list.files()
#查看当前目录下的文件有哪些
x <- 5
# x = 5,R 语言中使用<-来赋值
x <<- 5
#将5强制赋值给x2.安装安装包install.packages(‘’)
#括号里面加包的名字3、使用包library（vad
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2023-08-16 22:06:23
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GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性相关视频对连续分布数据拟合的实例--降雪量数据降雪：63年的年降雪量
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2023-06-25 13:05:15
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注释：# 赋值：<- 查看、设定当前工作目录：getwd() setwd() wd：workspace directory【setwd("c:/myproject/project1")】 在独立的目录中保存项目是个好主意。 文本输出：函数 skin("fileName")将输出重定向到文件 中。不加
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2018-01-08 14:00:00
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# R语言中的频率分析
)/sqrt(163)identical(res,pi) 1.2对数函数 log(x, base = exp(1))log10(x)log2(x) 2.内置数据结构 2.1Vecteur ...
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2021-10-06 05:20:00
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# 在 R 语言中实现“全为 1”——初学者指南
## 简介
在 R 语言中，有时我们需要创建一个包含特定值（如 1）的向量、矩阵或数据框。对于初学者来说，如何实现“全为 1”可能会感到困惑。在本文中，我们将详细介绍如何在 R 中实现这一目标，并提供具体的代码示例和解释。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解，我们将整个过程分为几个步骤。以下是实现“全为 1”的流程表。
| 步骤 | 描
Question:1.R语言与C语言语法上有什么不同，有什么相同？所有R代码都用于操作对象，和C++一样是面向对象的语言，C是面向过程的语言，R中有每一种数据结构相当于C++中的类，每个数据相当于一个对象；有数值向量形式的对象：c(1,2,3,4,5)有字符型对象：“This is the world”有各种元素形成的列表样式的对象：list(c(1,2,3),"This is the world
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2023-07-27 12:32:23
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RU1直接录入外部数据文件转换U2时序图点线结构参数散点图点线图符号参数连线类型参数线的宽度参数颜色参数添加文本指定坐标轴范围添加参考线绘制自相关图自相关图习题2.5U3 U1软件安装、数据输入、外部文件导入、变换、子集、插值、导出> sum(1,2,3
+ )
[1] 6
> sum(1,2,3)
[1] 6
> x=1;y=2;x+y
[1] 3
> {x=1
## 如何解决“R语言make[1]: *** [Makefile:28: R] Error 1”
### 1. 介绍问题
在开始解决问题之前，我们首先需要了解问题的背景和出现的错误信息。根据错误信息“R语言make[1]: *** [Makefile:28: R] Error 1”，我们可以得出以下信息：
- 问题类型：Makefile错误
- 错误位置：Makefile文件的第28行
-
原创
2023-09-03 10:17:28
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目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会多个变量的分析流程 通过探索diamonds数据集来探索多个变量 通过酸奶数据集探索多变量数据知识点: 散点图
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2023-08-24 14:01:56
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## R语言ARIMA(1,1,1)模型
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列预测模型，用于对时间序列数据进行建模和分析。ARIMA模型由自回归（AR）部分、差分（I）部分和滑动平均（MA）部分组成，常用于预测未来一段时间内的数值。
### 定义ARIMA模型
ARIMA模型的参数由三个整数p、d、q确定，分别
原创
2023-08-15 10:42:54
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前几期我们一起来学习了处理流程的第一部分：数据预处理；接下来我们共同学习处理流程的第二部分：基因芯片数据分析。1 选取差异表达基因基因芯片数据分析的第一步就是选取表达具有显著性差异的基因。总体来说，这类分析的基本假设是标准化的芯片数据符合正态分布，因此所用的统计方法基本上就是T/F检验和方差分析或者改进的T/F检验和方差分析。当前，常用的分析方法主要有：T检验SAM( Significa
#R语言的学习（第二章) 文章目录2.第二章2.1向量2.1.1例题2.2向量读取2.2.1例题2.3向量运算2.3.1例子2.3.2排序例子2.3.3例题2.4随机数2.4.1均匀分布随机数2.4.2正态分布2.4.3二项分布2.4.4随机抽样2.4.5例题12.4.6例题22.5矩阵2.5.1例题2.5.2矩阵读取2.5.2.1例子2.5.3矩阵运算2.5.4例题12.5.5例题22.6数组
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2023-06-25 13:07:01
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