前言最近一段时间在做流行病数据的分析，期间学习DLNM模型的过程中碰到了挺多问题百度搜不到，笔者通过慢慢读原文献、看代码解决了一部分，当然还是有一些没太搞懂hhh。DLNM模型是个比较新的模型，中文版本的介绍也比较少，所以想写一篇推文，做一下知识输出，这也是笔者第一篇关于专业知识的推文，欢迎大家点赞、评论、多多支持，文中言语不当之处还请多多指教，谢谢！目录1. 分布滞后模型与自回归模型2. 分布滞
本文集锦了R语言学习中需要用到的知识。可以作为入门了解之用，细节部分本文不做详解R语言介绍2、Rstools及package管理目前常用安装包的方式用三种：分为CRAN中的包/生物信息学相关包/GitHub里面的包#CRAN中的包
#install.packages() 安装包
#生物信息学相关Bioconductor
#install.packages('BiocManger')
#BiocMa
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2023-08-12 15:04:31
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文章目录theme()函数的用法1. 使用ggplot2包中内置主题2. 使用拓展包中的主题ggthemesggthemr3.ggThemeAssist包 本文分为两个部分 套用ggplot2包中自带的主题模板套用扩展包中的主题模板主要介绍ggthemes ggthemr两个包另外两个ggsci ggtech简要提及theme()函数的用法theme()在ggplot2中是一个非常强大的函数，
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2024-01-11 10:30:53
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# 使用R语言进行GMM回归
## 1. 流程图
使用表格展示R语言做GMM回归的流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|-----------------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型拟合 |
| 3 |
原创
2024-04-28 05:49:44
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文章目录GM(1,1)模型1 GM(1,1)模型概述2 GM(1,1)数据处理方法3 GM(1,1)模型方法的可行性检验4 GM(1,1)预测模型的构建5 GM(1,1) 模型的检验6 GM(1,1) 模型的适用范围7 GM(1,1) 残差模型R语言实现python GM(1,1)模型1 GM(1,1)模型概述灰色预测经常用来解决数据量较少且不能直接发现规律的数据。对于包含不确定信息的序列，灰色
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2023-07-21 18:26:03
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一、R语言简介这节课我们会初步学习R的功能和使用。 我们会学习怎样在不同的操作系统安装R。 我们会在开始控制台内使用R，并且分别用交互式和批处理的方式使用R。 最后，在这节课，我们会讨论怎样用包来扩展R。1、R的功能和使用。R是一个优秀的数据分析和制图的软件环境。 它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman1993年在新西兰，奥克兰大学创建。 它们将R创建为一种帮助教学生统计初
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2023-07-27 23:42:56
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# R语言中的GMM参数估计
在统计学和机器学习中，参数估计是一个重要的任务。特别是在处理复杂数据时，使用适当的估计方法可以显著提高模型的性能。广义方法矩（GMM）是一种强大的参数估计技术，它不仅具有较高的灵活性，而且适用于不同类型的模型。在本文中，我们将探讨如何在R语言中实施GMM参数估计，并通过具体代码示例来帮助您理解这一过程。
## GMM概述
GMM的基本思想是通过样本矩与理论矩之间
用于经济预测的计量经济学结构模型一般可以分为两类：静态模型（即截面模型）、动态模型（即时间序列模型）1. 静态模型与动态模型的异同点 1）共同点： &n
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2024-01-05 19:41:13
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在建立好灰色模型后，首先要进行模型的检验，以检验模型的效果。一般有三种检验方法：相对残差检验、关联度检验、后验差检验。当三种检验全部通过时，表明模型的效果较好，才可以使用模型进行后续的预测；否则，将要对模型进行残差修正，直到三种检验均通过为止。 这篇文章就着重阐述一下三种检验~一、检验准则 &
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2023-11-17 17:22:02
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我们使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库，具有丰富的功能，但我们经常发现，默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图，功能很强，但不漂亮，残差几乎看不见。我们需要根据这些代码来制作自己的偏回归平滑图。1) 基本的数据设置我们正在使用这里讨论的数据集。我们使用的是国家发病率和死亡率空气污染研究（NMMAPS）的数据。我们将数据限制在1997-2000年
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2023-07-24 10:53:21
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回所了，开始处理数据，由于cartopy绘制极地投影加标签实在是太麻烦了，就用R把nc数据处理了，再用ncl画图。 本文包括：R语言使用ncdf4批量读写nc使用lubridare包将日均数据转为月均数据使用trend包进行MK趋势检验ncl极地绘图R语言批量读取nc文件主要使用ncdf4包，用法和python差不多，没什么好讲的，直接上代码：library('ncdf4')
ncfiles<
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2023-06-01 16:51:45
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文章目录前言一、对称算法1.1对称加密算法常用的五种分组模式（ECB/CBC/CFB/OFB/CTR）1.2 3DES对称算法之双倍长密钥算法和三倍长密钥算法二、RSA2.1 算法描述2.2 中国剩余定理2.3特性三、哈希四、 代码 前言本文主要有两部分，第一部分是主要是总结一些算法的特点， 第二部分是源代码，主要是基于GMSSL库的正确性测试和性能测试GmSSL项目是OpenSSL项目的分支，
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2024-01-10 11:48:30
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前言 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。随机数的产生需要有一个随机的种子，因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的，必须有一个初始值。用同一台电脑，且在初始值和递推方法相同的情况下，可以产生相同的随机序列。 用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存；用噪声发
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2023-07-03 17:36:45
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样本大小 ：指实验设计中每种条件/组中观测的数目；显著性水平（alpha）：由I型错误的概率来定义，可看做是发现效应不发生的概率；功效：通过1减去二型错误的概率来定义，即真实效应发生的概率；效应值：指在重力备择或研究假设下效应的量。1、用pwr包做功效分析pwr包中的函数 函数功效计算的对象pwr.2p.test（）两比例（n相等）pwr.2p2n.test（）两比例（n不相等）pwr.
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2023-09-10 10:46:31
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在之前的推文中，我向大家介绍过点估计，区间估计等统计推断的方法，我们可以通过点估计和区间估计方法对总体均值进行参数估计。【精品】40篇文章带你系统学习统计基础但是，在使用这些方法之前，我们需要先对总体分布进行假定，而且它们并不能有效估计中位数、四分位数和标准差等分布参数。 20世纪80年代以来，计算机技术快速发展，使统计学家能依赖强大的机器计算能力解决一些过去经典统计学无法解决的难题。
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2024-01-04 16:53:45
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#矩阵 #1.定义矩阵> m<-matrix(c(1:10),nrow=2,ncol=5)#这里的第一个nrow为行，ncol为列数。但是数组的数量必须与矩阵的第一个参数的数目相同，同时行数和列数只要列出一个就可以> m<-matrix(c(1:10),nrow=2)
> m<-matrix(c(1:10),ncol=5)#这里这三个m是一样的 #2.这里默认
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2023-05-30 16:21:38
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1.控制输出数字的精度
format(123.123,digits=4) 输出4位数字123.1，如果整数超过4位，小数部分就全被略去。
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2023-05-27 21:04:51
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# R语言注释方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在R语言中实现注释。注释是一种很重要的编程技巧，能够让代码更具可读性，并且方便他人理解你的代码。在本文中，我将为你展示整个实现注释的流程，并提供每一步需要使用的代码和注释。
## 实现注释的步骤
下面是实现注释的几个步骤的概述。我们将在接下来的章节中逐步详细解释每一步。
1. 创建一个R脚本文件或在R控制台中输入代码。
2. 使用
原创
2023-10-22 11:17:56
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# 使用 Winsor 方法处理数据的 R 语言指南
在统计学中，Winsor 方法是一种用于处理极端值的技术。此方法包含通过将极端值替换为特定百分位数，从而减少数据集的离群影响。在本篇文章中，我们将探讨如何在 R 语言中实现 Winsor 方法。本文将通过几个步骤来完成这一任务，并且我们将包含饼状图和序列图来帮助理解整个过程。
## Winsor 方法实现流程
在开始之前，我们可以将整个流
em算法和gmm算法 GMM is a really popular clustering method you should know as a data scientist. K-means clustering is also a part of GMM. GMM can overcome the limitation of k-means clustering. In this post
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2024-07-27 16:31:01
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