1、单因素随机区组方差分析 VS t检验当你想要比较A、B两种处理的效果时，第一次实验数据如下： A1 <- c(2.68, 2.47, 2.62 )
B1 <- c(2.69, 2.78, 2.66 )
t.test(A1, B1)p-value = 0.189 > 0.05第二次实验数据如下：A2 <- c(3.07, 3.14, 3.
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2024-07-16 11:03:52
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前言好久没给朋友们带来黑客大会视频的分析了。我自己在空余时间仍然在做黑客大会的翻译工作，不过这一段时间听译的内容大多数都是工具的介绍，写起来感觉有些空（不过，如果我遇到有意思的工具，我还是会和大家分享的）。然而，前天发生的一件事情让我下定决心一定要为将要上线的一个DEF CON 23视频撰写一篇专栏。事情的起因是这样的，在前天中午我与实验室新来的一位老师闲聊的时候，他提到业内有个学者的博客很不错，
1，T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出
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2024-07-29 16:16:17
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实现功能请你设计一个随机分组程序，总共17个人（编号从1到17），随机分为13组，每组至少1人。思路范围为1-17，产生17个随机数，然后将17个随机数顺序分到13个组中，也就是17个随机数的后四位和前四位同时输出。这样就实现了分13个组，每组至少1人。因为产生的随机数，所以保证了每次分组，每组的人都不同。关键功能因为c++中没有像python、Java等程序语言中产生随机数函数，所以这里用到了s
图嵌入方法学习（二）1. 什么是随机游走随机游走（Random Walk，缩写为 RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。因此，它是记录随机活动的基本统计模型。其概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。2. 随机游走算法的操作步骤2.1 全局最优化求解全局最优化是
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2024-06-02 14:47:17
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R中sommer包中mmer()函数 R中sommer包中的mmer函数R中sommer包中mmer()函数1、函数random()详解1.1vsr()1.2 dsr(x), usr(x), csr(x) and atr(x,levs)1.3 unsm(x), fixm(x) and diag(x)1.4 gvsr(...,Gu,Guc,Gti,Gtc)2、特殊的方差结构2.1 vsr(atr(x
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2024-05-20 18:11:00
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# 如何在R语言中实现随机拆分分成两组
## 介绍
在数据分析和机器学习中，经常需要将数据集拆分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。在R语言中，可以通过一些简单的代码来实现将数据集随机拆分成两组的操作。本文将详细介绍这一过程，并通过表格展示步骤和代码示例来帮助你快速掌握这一技能。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 拆分数据集流程
section
原创
2024-03-13 06:28:50
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文章目录专题：随机抽样简单随机抽样sample函数srswor函数srswr函数分层抽样 专题：随机抽样简单随机抽样从总体中抽取样本的方法很多，最常用的方法是简单随机抽样。简单随机抽样：从容量为N的总体中，任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。放回抽样（重复抽样）：本次从整体中抽取的数据样本，在下一次抽取时同样有机会被抽取。不放回抽样（不重复抽样）：一旦被抽取
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2023-06-21 20:42:17
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文章目录学习目标主要内容向量与矩阵查看缺失值创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作数据结构之列表学习收获 学习目标我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享 今天学习的主要内容是关于 向量与矩阵 R的数据结构主要内容向量与矩阵#创建字符串向量
name<-c("lyl",'zyl','ly')
class(name)
#向复杂程度高的地方进行替换class返回
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2023-06-25 13:44:00
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什么是随机森林？随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。 随机森
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2023-05-18 15:00:02
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随机游走（Random Walk，缩写为 RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。因此，它是记录随机活动的基本统计模型。Random Walk 是随机过程（Stochastic Process）的一个重要组成部分，通常描述的是最简单的一维 Ran
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2024-04-07 20:57:16
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1.概述作为一种语言进行统计分析，R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆。R语言可以针对不同的分布，生成该分布下的随机数。其中，有许多常用的个分布可以直接调用。本文简单介绍生成常用分布随机数的方法，并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数。2.常用分布的随机数在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的 前缀+分布函数名： d 表示密度函数（density）； p 表示分布函数
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2023-06-21 22:53:55
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1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）需要更改路径的话用setwd(“路径”)2.安装需要的包并使用install.package("包名")
library("包名")randomForest:随机森林包caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量
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2023-07-21 18:36:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录随机森林模型一、随机森林模型1.数据加载二、数据清洗2.1.删除变量2.2变量数据类型转换2.3划分训练集和测试集三、随机森林分析3.1建模分析3.2模型优化总结 随机森林模型首先：安装需要的几个R语言包：ggplot2，VIM，ggrepel数据说明：名称类型描述accountstring现有支票帐户的状态（A11：<
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2023-10-06 23:17:24
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一 向量的建立1 直接创建 如x1<-1:10; x2<-666; x3<-TRUE;(必须使用大写) x4<-“Tianjing”（向量的格式不同）2 使用c()函数创建多个值的向量 如v1<-c(1,5,8,6,0); v2<-c(1:10); v3<-c(“男”,“女”,“男”,“女”,“男”,“女”); v4<-c(TRUE,FALSE,FA
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2023-08-31 09:28:31
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# 在R语言中生成五组正态随机数的指南
作为一名刚入行的小白，学习如何在R语言中生成正态随机数是很有帮助的。本文将为您提供一个明确的流程和代码示例，让您能轻松实现这个目标。
## 流程概述
在我们开始编写代码之前，先明确一下整个流程。下面的表格展示了生成正态随机数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------
文章目录算法描述设计思想源代码及运行结果运行结果源代码总结 算法描述重启随机游走算法（Random Walk with Restart） 重启随机游走算法是在随机游走算法的基础的改进。从图中的某一个节点出发，每一步面临两个选择，随机选择相邻节点，或者返回开始节点。算法包含一个参数a为重启概率，1-a表示移动到相邻节点的概率，经过迭代到达平稳，平稳后得到的概率分布可被看作是受开始节点影响的分布。设
随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。 随机森林随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。R语言
原创
2021-03-24 19:13:20
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# 随机生存 R语言科普文章
## 引言
随机生存分析，又称为生存分析或事件时间分析，是统计学中一种重要的分析方法，用于研究个体从某个起点到达某个终点的时间间隔。在医学、生物学、工程学等领域有广泛的应用。R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的生存分析相关的包，如survival、rms等。本文将介绍使用R语言进行随机生存分析的基本概念和常用方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 生存数
原创
2023-09-17 16:10:34
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# 随机森林（Random Forest）— 一个用于分类和回归的机器学习算法
随机森林是一种集成学习算法，可以用于分类和回归任务。它基于决策树，通过随机选择特征和数据样本来构建多个决策树，并通过投票或平均的方式来预测结果。
## 概述
随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立构建的。在构建每个决策树时，随机森林会从原始数据集中随机抽取一个样本子集，同时也会随机选择一部分特征进行决策树的
原创
2023-09-04 08:12:21
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