第一章 R语言的简单介绍 关于R的特点、安装和运行的介绍本文（本章）暂时不介绍。1.1 R资源R工程（R Project）网站：http://www.r-project.org
该网站发布R的简介、R的更新及宏包信息、R常用手册、已经出版的关于R的图书、R通讯和会议信息等。可通过该主页预订邮件，通过电子邮件发出求助或提供帮助。R的CRAN社区：https://cran.r-project.or
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2023-12-19 10:54:08
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1. 引言本博文主要研究的是 Benedikt Bünz 等人（standford,ethereum,berkeley） 2019年论文《Proofs for Inner Pairing Products and Applications》中的Pairing-based polynomial commitment schemes，其本质为 a generalization of two-tiere
目录一、数据1.数据信息2.数据处理二、简单线性回归三、指数变换四、生存分析数据的Cox回归模型一、数据1.数据信息口咽癌数据（pharynx.csv）是针对口咽若干位置癌细胞的临床实验。分成两组，一组仅使用放疗（TX=1），另一组使用放疗和化疗（TX=2）。来自Kalbfleisch and Prentice(1980)，原本可从http://www.umass.edu/statdata/sta
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2023-08-13 11:00:41
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写在前面当前对于高温热浪事件指标的定义缺乏统一标准，不同学者有不同的算法。Russo（2015）提出了一种每日热浪幅度指数（HWMId，the heat wave magnitude index daily）计算方法，适合对全球的热浪强度进行计算和对比分析。该方法也被wiki百科对热浪指数的介绍中采用（wiki）。 该方法作者提供了相关的R语言包和函数，本文对此进行原理和代码的介绍。 放上wiki
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2023-09-12 11:16:47
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简单指数平滑适用于可用相加模型描述，并且处于恒定水平和没有季节变动的时间序列地短期预测。简单指数平滑法提供了一种方法估计当前时间点上的水平。为了更加准确的估计当前时间的水平，我们使用alpha参数来控制平滑，alpha的取值在0-1之间。当alpha越接近0，临近预测的观测值在预测中的权重就越小。我们采用伦敦1813年到1912年全部的每年每英尺降雨量来做分析对象，首先读入相关数据和绘制出序列图：
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2023-10-03 12:11:34
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探索ParSNIP：一款强大的R语言建模工具ParSNIP是R语言中tidymodels生态系统的一部分，致力于简化和标准化机器学习模型的构建过程。这个项目的目标是让数据科学家和分析师能够更轻松地实现模型的定义、训练和预测，无论他们选择的是哪种算法。技术解析ParSNIP的核心是一个统一的语法接口，它允许用户通过一致的方式与各种不同的机器学习算法进行交互。这包括常见的分类、回归和生存分析模型，如逻
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2024-08-23 17:04:10
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# R语言中的daviesbouldin指数
在聚类分析中，评估聚类质量是一个非常重要的步骤。其中，daviesbouldin指数是一种常用的聚类评估指标之一，用于衡量聚类的紧凑性和分离度。通过计算不同簇之间的平均距离和簇内样本之间的平均距离，可以得出一个相对的分数，用于评估聚类的性能。
在R语言中，我们可以使用`clusterCrit`包中的`davies.bouldin.index`函数来
原创
2024-04-23 06:47:52
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# 指数拟合与R语言：一个简单易懂的介绍
在科学研究和实际应用中，掌握如何通过数据拟合来进行预测是非常重要的。其中，**指数拟合**是一种常见的方法，尤其适用于模拟增长或衰减的现象。今天，我们将通过R语言来实现指数拟合，并举例说明其应用。
## 什么是指数拟合？
指数拟合是一种方法，旨在用一个指数函数来描述变量间的关系。典型的指数函数的形式为：
\[ y = a \cdot e^{(b \
R语言是一种功能强大的统计分析与数据可视化工具，广泛应用于各个领域。在统计学中，指数衰减是一种常见的数据处理方法，用于对数据进行平滑处理或者降低噪声的影响。本文将介绍R语言中的指数衰减方法，并提供相应的代码示例。
指数衰减是一种基于指数函数的平滑方法，它可以在处理时间序列数据时起到很好的效果。在R语言中，我们可以使用`filter()`函数来实现指数衰减平滑。这个函数是R中的一个基本滤波器函数，
原创
2023-12-19 04:05:14
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# 如何在R语言中实现Sorensen指数
Sorensen指数是生态学中用来衡量两个样本之间物种相似性的一种指标。在本文中，我们将逐步学习如何在R语言中实现Sorensen指数。本文的结构如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------------|
| 1
# R语言中的指数拟合指南
在数据分析和统计建模中，指数拟合是一种常见的方法，用于描述数据随时间变化而呈指数增长或衰减的过程。本文将带你走过R语言中的指数拟合流程，从准备数据到绘制拟合结果的图表。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|----------------------------|
| 1
原创
2024-09-22 04:11:24
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这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。用指数平滑做预测简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing）对可用加性模型描述的，非周期性的时间序列数据，可用简单指数平滑来做短期的预测。指数平滑是根据平滑常熟α来做的，α取值在0-1的区间上，α越小越接近0，就表示做预测时对近期观测所取的比重较大。说明：指数平滑算法的原理就是利用历史观测数据对未来做
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2023-10-18 21:08:32
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题目说明输入一个图，用邻接矩阵存储，并实现一些操作。 拷贝下面的代码，按要求完成其中的FirstAdjVex，NextAdjVex和CreateUDG操作，其他地方不得改动。 //邻接矩阵表示图
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdio>
using namespace std;
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2024-09-09 21:27:26
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目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。例如，让我们检查“溃疡指数”（ Ulcer Index） ，这是一种风险度量，类似于“标准偏差”。溃疡指数尝试通过衡量价格回撤来衡量持有交易或投资的压力。溃疡指数基于下降波动性有害、上升拨动性有利的概念。不像金融行业通常用来衡量股票风险的标准差那样使用同样的权重来衡量上行波动和下行波动，溃疡指数使用了更加明智的方法。
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2023-10-13 22:23:46
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函数的基本形式 f(argument1,argument2) 其中，f是函数名，argument1，argument2是具体的参数。（一）函数中只有一个参数的例子> exp(1)[1] 2.718282> cos(3.141593)[1] -1> log2(1)[1] 0（二）函数
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2023-05-23 18:07:14
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参考：指数模型是用来预测时序未来值的最常用模型。这类模型相对比较简单，但是实践证明它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如单指数模型（simple/single exponential model）拟合的是只有常数水平项和时间点i处随机项的时间序列，这时认为时间序列不存在趋势项和季节效应；双指数模型（double exponential model；也叫Ho
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2023-08-15 12:34:00
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一、理论部分在做变量的空间相关性时，一般分为两部分：1.全局莫兰指数分析 2.局域莫兰指数分析 。 全局莫兰指数主要是观察指标的整体的聚集效应，莫兰指数大于0呈现空间正相关，小于0呈现空间负相关。计算公式如下： 公式截图来自我的论文初稿，自己总结的，可能存在一些错误，具体的可以自行查阅权威论文。局部莫兰分析是对地区之间的指标的相互影响进行具体分析，主要可以通过LISA聚集图或者莫兰散点图进行分析，
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2023-10-08 09:11:06
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在本文中，我们将探讨如何使用 R 语言计算 SPI 指数（标准化降水指数）。该指数常用于气候研究和水资源管理，能够有效地帮助我们理解干旱和洪水的发生程度。接下来，我们将详细介绍与 SPI 指数计算相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及迁移方案。
## 备份策略
为了确保我们的 SPI 指数计算项目能够安全可靠地进行，备份策略非常重要。我们将利用思维导图来梳理整个备份过程，
## 莫兰指数（Moran's I）的实现流程
莫兰指数是一种用于衡量空间相关性的统计指标，它可以帮助我们确定数据在空间上的分布是否呈现出聚集或离散的模式。在R语言中，我们可以使用`spdep`包来计算莫兰指数。
下面是实现莫兰指数的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(创建空间对象)
B --> C(计算空间权重矩阵)
原创
2023-10-07 11:58:40
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# R语言实现指数计算
## 概述
在本篇文章中，我将为你介绍如何使用R语言实现指数计算。指数计算在数据分析和统计中广泛应用，可以帮助我们衡量某种现象的变化程度和趋势。我将通过以下步骤来帮助你理解并实现指数计算：
1. 数据准备
2. 平滑处理
3. 趋势计算
4. 指数计算
## 数据准备
在进行指数计算之前，我们首先需要准备一组数据。假设你已经有了一个数据集，其中包含了某个指标在一段时间
原创
2024-01-12 08:25:19
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