本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是，这种假设有偏差，因为它假设生活条件不会得到改善。为了正确处理问题，我们使用了更完整的数据，其中死亡人数根据x岁而定，还包括日期t。DE=read.table("DE.txt",skip = 3,header=TRUE)EXPS=read.table("EXPS.txt",skip = 3,header=TRUE) 我们用 Dx，t表
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2023-08-28 14:20:30
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专注系列化、高质量的R语言教程本系列将介绍R语言中三个与面向对象的编程（Object-Oriented Programming，OOP）相关的工具包：proto、R6和基础包methods。这是一个承上启下的系列，上承《自定义ggplot2绘图系统函数》系列，下启《基于mlr3工具包的机器学习》系列（该系列将在本系列之后推出）。这两个系列的编程风格都属于OOP，前者基于proto包的proto对象
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2023-06-21 19:27:50
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目录一、数据二、logistic回归1.拟合2.预测三、probit回归四、经典判别分析（线性、混合线性、灵活线性）五、交叉验证与比较一、数据脊柱数据（Column_2C.csv、Column_3C.csv）有两个版本，区别在于分为两类还是3类。不过是.dat文件，需要进行相应的转换或者直接下载我上传的文件，是已经对格式和数据经过处理，可以直接进行分析的csv文件。数据具有6个自变量（生物力学特征
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2023-09-11 12:41:45
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# 用NPS Prob R语言来分析顾客满意度
顾客满意度是企业成功的关键因素之一。NPS（Net Promoter Score）是一种常用的衡量顾客满意度的指标，通过对消费者的建议度进行评分，将其分为三类：推荐者、中立者和批评者。在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言来计算NPS Prob，并分析顾客满意度。
## NPS Prob 是什么？
NPS Prob是一种基于NPS的方法，它将N
原创
2024-03-05 04:11:37
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# 学习如何在R语言中使用prob库的详细指南
作为一名新入行的小白，刚开始学习R语言可能会让你感到无从下手。尤其是在使用特定的库时，比如`prob`库。本文将系统地教你如何在R中安装和使用`prob`库。通过清晰的步骤和示例代码，我们将引导你完成这一过程。
## 整体流程
我们将整个流程分为几个步骤，下面的表格清晰地列出了每一步所需的操作。
| 步骤 | 行动 |
# 如何在R语言中实现“prob”函数
在数据科学与统计学的领域，概率是一个非常重要的概念。R语言提供了许多功能强大的工具来帮助我们进行概率计算。在这篇文章中，我们将一起实现一个简单的“prob”函数，它将用于计算给定事件的概率。下面，我们将通过一个清晰的流程和逐步的解释来帮助你掌握这一过程。
## 整体流程
下面是实现R语言中“prob”函数的整体流程表格：
| 步骤 |
1.独立性检验函数 独立性检验是根据频数信息判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。所谓独立性就是指变量之间是独立的，没有关系。独立性检验算法：卡方检验、Fisher检验、Cochran-Mantel-Haenszel检验2.假设检验 假设检验（Hypothesis Testing）是数理统计学中根据一定假设条件
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2023-08-10 15:40:25
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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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0 理论部分Prophet 是一种基于加法模型预测时间序列数据的程序，其中非线性趋势、季节性以及假日效应相匹配。它最适用于具有强烈季节性和有几个季节历史数据的时间序列。Prophet 对缺失数据和趋势变化具有鲁棒性，并且通常可以很好地处理异常值。1 基本流程 在 R 中，我们使用正常的模型拟合 API。 我们提供了一
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2023-10-25 23:11:37
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# 在R语言中如何使用prob函数：初学者指南
当你开始学习R语言时，可能会遇到一些术语和函数让你感到困惑。特别是当我们谈到“prob”时，这可能是指概率计算相关的功能。本文将为你带来一个详细的步骤指南，让你轻松理解如何在R中使用概率函数。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现R语言中的概率计算功能：
| 步骤 | 说明 |
|----
# R语言中的概率分析：深入理解 “prob”
## 引言
在数据分析中，R语言是一款强大的工具，其中概率（prob）是一个重要的概念。在这篇文章中，我们将一步步讲解如何在R中实现概率分析，并介绍“prob”的具体含义。作为一名新手，如果你能掌握这一过程，将为你将来的数据分析工作打下坚实的基础。
## 流程概述
实现“r语言prob”的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# R语言中的Cluster函数及其概率分析
R语言是一种广泛使用的统计编程语言，它提供了大量的包和函数来处理各种数据科学问题。在聚类分析中，`cluster`包是一个非常重要的工具，它提供了多种聚类算法。本文将介绍`cluster`包中的一个核心函数`kmeans`，以及如何使用它来进行概率聚类分析。
## 聚类分析简介
聚类分析是一种将数据集中的样本划分为多个组或“簇”的无监督学习方法。
原创
2024-07-23 10:58:02
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1.Proc
irb(main):001:0> a,b = [1,2,3], [4,5]
=> [[1, 2, 3], [4, 5]]
irb(main):002:0> aum = Proc.new {|total,x| total+x }
=> #<Proc:0x36d047@(irb):2>
irb(main):0
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2024-06-05 15:16:19
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在R语言中，“prob”常用来表示概率这一概念。概率在统计分析和建模中扮演着重要的角色，尤其是在函数的参数中。本文将从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等方面深入探讨“prob”在R语言中的具体应用。
### 环境准备
在开始之前，需要确保您的R环境配置完善，包括安装必要的包和工具。
**前置依赖安装**
使用以下命令安装所需的R包：
```r
install.
最近在看周志华老师的机器学习，本文主要是对PR图和ROC曲线的整理。一、PR图对于二分类问题，根据分类结果能形成“混淆矩阵”。 P是查准率，R是查全率，定义如下：查准率P类似于，“检索出的信息中有多少比例是用户感兴趣的”；查准率R类似于，“用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了”；一般来说，查准率和查全率是一对矛盾的度量，书上给出的“P-R图”比较平滑，现实中局部波动较大。二、ROC曲线ROC全称是
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2023-10-11 09:20:47
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# 在Python中使用prob模块进行概率分析
在数据科学和统计分析中，概率是一个核心概念。概率分析能够帮助我们理解事件发生的可能性并做出更好的决策。在Python中，我们可以使用各种库来进行概率计算，其中一个比较方便的库是`prob`。
## 什么是prob模块
`prob`是一个用于概率分析的Python模块。它提供了一种直观的方式来处理离散和连续概率分布，并执行相关的统计计算。通过使
原创
2024-09-25 08:16:26
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在像Java这样的依赖getter和setter的语言中，除了他们说的话，他们不应该做任何事情，也不希望他们做任何事情-如果x.getB()除了返回逻辑属性的当前值之外，什么都不做b，或者是否x.setB(2)做了任何事情，都将是令人惊讶的需要少量的内部工作才能获得x.getB()回报2。但是，对于这种预期行为没有语言保证，即，以名称开头get或为方法的方法主体受到编译器强制的约束，set而是由常
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2024-07-19 10:33:57
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# 概率采样（Prob Sampling）在Python中的应用
概率采样是一种从总体中随机选择样本的技术，确保每个个体被选择的机会是已知的，通常是相等的。概率采样在许多应用领域都有着广泛的应用，包括统计学、机器学习和市场研究等。今天，我们将深入探讨概率采样的原理，并通过Python代码示例来进行更详细的说明。
## 概率采样的基本概念
概率采样的基本原理是根据每个个体被选择的概率来选择样本
# Python 中的 prob 函数解析
在数据科学和统计分析中，Python 是一种广泛使用的编程语言。其中，`prob` 函数通常指的是概率相关的计算。在这里，我们将探讨如何在 Python 中使用概率函数，并使用几个例子来演示其应用。
## 概率的基本概念
概率是表示某一事件发生的可能性。其值范围在0到1之间，0表示不可能事件，1表示必然事件。在 Python 中，库如 NumPy
# 理解Python中的prob模块
Python是一种功能强大的编程语言，其强大的库和模块使得开发者可以快速实现各种功能。其中，`prob`模块是一个常用的概率和统计模块，能够帮助开发者处理与概率相关的任务。本文将详细介绍如何了解和实现`prob`模块的基本用法，并逐步指导你掌握它。
## 流程概述
在使用`prob`模块之前，我们首先需要了解整个流程。以下是一个简单的表格，展示了我们将要
