R 语言实战（第二版）## part 2 基本方法-------------第6章 基本图形------------------#1.条形图
#一般是类别型（离散）变量
library(vcd)
help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果
head(Arthritis)
count <- table(Arthritis$Improved)
barplot(count,ma
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2023-11-26 10:42:05
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当x等于：1.46163213... 时，伽马函数取得最小值：0.88560319441088...一下是代码演示（想了一下，这里代码必须要用四分位距才能很好算出结果）：import math
loss = 1e-30
def get_min_gamma(m, n):
num = abs(n-m) / 4
num1 = m + num * 0
num2 = m + num
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2023-12-25 21:51:12
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阅读本章之前，你需要掌握的R语言编程知识矩阵的操作问题引入：为了研究吸烟是否与患肺癌相关，对63位肺癌患者及43名非肺癌患者（对照组）调查了其中的吸烟人数，得到2x2列联表，如下表所示： 根据以上数据，我们能否说明抽烟与肺癌之间存在关联？1.何为列联表由问题引入的表格，可以看出，该试验研究了两个变量（肺癌和吸烟）。其中肺癌的变量有两个值（患肺癌和不患肺癌），占据了第一行的
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2023-09-18 10:57:32
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数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。R语言：描述性统计：(针对数值型)library("ggplot2")myvars[1] "depth"
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2024-02-22 12:57:59
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# 如何在R语言中实现伽马分布
伽马分布是一个重要的概率分布，尤其在生物统计和保险学中。今天，我将教你如何在R语言中实现伽马分布，包括生成随机数、绘制概率密度函数图、以及如何使用这些数据进行后续分析。我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----------------------------|
| 1
如果你的训练集有超过百万个特征，你会选择什么线性回归训练算法？ 答： 随机梯度下降或者小批量梯度下降。在内存允许时，还可以使用批量梯度下降。但是由于计算复杂度随特征数量的增加而快速提升（比二次方还高），因此不能使用标准方程。如果你的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？受影响程度如何？你应该怎么做？ 答：成本函数将呈现细长的碗状，导致梯度下降需要很长时间才能收敛。可以通过对数据进行缩
# 如何在R语言中实现列联表
列联表是一种用于描述和分析两个或多个分类变量之间关系的统计工具。在R语言中，创建列联表是非常容易的。本文将指导你如何在R语言中实现列联表，包括整个流程和相关代码。
## 一、整体流程
在实现列联表的过程中，通常可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建列联表 |
| 3
原创
2024-10-21 04:09:42
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# R语言两列列联表：一个统计分析工具的深入探讨
## 引言
在统计学和数据分析中，列联表（Contingency Table）是一种重要工具，用于展示和分析两个类别变量之间关系的频率分布。使用R语言，我们可以方便地构建两列列联表，从而更好地理解数据中的模式、趋势和相关性。
本篇文章将详细介绍如何在R中创建和分析两列列联表，并提供示例代码及相应的可视化方式，帮助读者更好地理解这一重要工具。
原创
2024-10-02 03:31:50
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第一篇关于定性数据分析上学期选修了定性数据分析这门课程，教材是王静龙、梁小筠的定性数据分析。高维列联表分析流程目录 第一章 绪论 7 1.1 问题研究背景 7 1.2 数据来源 7 1.3 研究意义 1 第二章 高维列联表独立性检验 2 2.1 高维列联表的相互独立性检验 2 2.2 高维列联表的边缘独立性检验 2 2.3 高维列联表的条件独立性检验 3 2.3.1层属性“地区”给定时的条件独立性
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2024-05-08 20:27:11
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## R语言多维列联表简介
多维列联表（Multiway Contingency Table）是在统计学中常用的一种数据分析工具，用于研究两个或多个分类变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用`table()`函数来创建和分析多维列联表。
本文将介绍如何使用R语言创建和分析多维列联表，并通过一个实例来演示其应用。
## 创建多维列联表
首先，我们需要准备一组数据，包含多个分类变量。假设我们
原创
2023-07-31 07:53:57
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# R语言中的列联表去除实现
## 引言
在数据分析中，列联表（Contingency Table）是一个非常常见的数据结构，主要用于展示两个或多个分类变量之间的关系。当分析进行深入或者在进行可视化时，可能需要从列联表中去除某些行或列，以便更清晰地展现结果。在本篇文章中，我将为刚入行的小白们详细阐述如何在R语言中去除列联表的某些行或列。
## 整体流程
以下是进行R语言列联表去除的步骤：
原创
2024-08-27 07:31:31
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## R语言列联表分析
### 概述
在统计学中，列联表（Contingency Table）是一种多维列联分析方法。它可以用来探究两个或多个分类变量之间的关系以及它们的交互作用。R语言提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行列联表分析。
### 整体流程
下面是进行R语言列联表分析的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载所需的R包 |
| 2 | 导
原创
2023-08-11 11:25:45
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# R语言列联表作图入门
列联表是统计学中用于描述两个或多个分类变量之间关系的工具。使用R语言可以方便地处理和可视化列联表，从而揭示变量之间的相互关系。本文将通过示例介绍如何在R中创建列联表，并使用饼状图和关系图进行可视化。
## 一、创建列联表
我们假设有一个数据集，包含人们的性别（男或女）和是否喜欢运动（喜欢或不喜欢）。首先，我们可以创建一个数据框，并使用`table()`函数生成列联表
1.5 列联表检验设两个随机变量X,Y均为离散型的,X取值于{a1,a2,…,aI},Y取值于{b1,b2,…,bJ}.设(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)为简单样本,记nij为(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)中等于(ai,bj)的个数.在求解问题时,常把数据列为形如表1.11的形式,称为列联表.根据列联表数据作的检验称为列联表检验.1.5.1 Pearson
伽马函数当方程的变量是正整数时，方程的值就是正整数的阶乘。在考研数学中，我们经常会利用伽马函数解一些常见的积分，尤其是在概
原创
2022-05-25 18:22:59
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概率论与数理统计： 1.伽马函数： 伽马函数对于幂函数以及自然指数函数相结合的复杂积分有很大的应用价值。比如说，如果想要积分x3e-x,如果按照传统的解决方式势必会牵扯到多次的分部积分，会消耗大量的时间。这是如果使用伽马函数将会大大加快速度。这是因为伽马函数具有十分特别的性质，如果函数的参数是一个整数那么会有Γ(n)=n!，十分方便计算。 比如伽马函数的形式。 对于这个积分只需
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2023-11-06 15:40:48
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R 中的多列求和，严格意义上来说，是对每行中的多列求和。
这个问题挺常见的，解决方法也简单，但我竟然忘了R最基础的函数，转而求助于dplyr等包，折腾了好长时间，时间投入和回报相比很不划算了。seed = 1234
df <- data.table(letter = letters[1:10],
t1 = round(100*rnorm(10,mean=1,
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2023-07-03 20:22:18
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本篇博文我们讲介绍伽玛(Γ)，卡方(χ2)与贝塔(β)分布。在高等微积分中已经证明过，对于α>0，积分 ∫∞0yα−1e−ydy存在且积分值为正数，这个积分称为α的伽玛函数，写成 Γ(α)=∫∞0yα−1e−ydy如果α=1，显然 Γ(1)=∫∞0e−ydy=1如果α>1，用分部积分法可得 Γ(α)=(α−1)∫∞0yα−2e−ydy=(α−1)Γ(α−1)因此如果α是比1大的
