注: 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授:
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介,发表于2018年7月的R语言期刊,主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望,sf包是一个非常了不起的工具,在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范(simple feature),结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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# 修改SQL Server语言
SQL Server 是一种广泛使用的数据库管理系统,它支持多种语言,包括英语、法语、德语等。但是,有时我们可能需要修改 SQL Server 的语言设置,以适应特定的需求。本文将介绍如何修改 SQL Server 的语言,并提供一个简单的代码示例。
## 为什么需要修改语言?
1. **多语言支持**:在全球化的今天,许多公司需要支持多种语言,以满足不同地
# 实现"sqlserver语言设置"教程
## 1. 流程概述
为了实现"sqlserver语言设置",我们需要按照以下步骤进行操作:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------- |
| 1 | 连接到SQL Server数据库 |
| 2 | 执行ALTER语句来修改语言设置 |
## 2. 具体步骤
1.单因素方差分析:适用于单因素A有两个水平或以上,研究个水平对因变量的影响正态假设条件:W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件:Bartlett检验(主要用于正态分布的数据) bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表(list);g是因子向量,如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时,也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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温故而知新6.函数6.5 自定义函数基本使用> ce2fa <- function(ce){
+ fa <- 1.8 * ce + 32
+ return(fa)
+ }
> ce2fa(0)
[1] 32
> ce2fa(0:10)
[1] 32.0 33.8 35.6 37.4 39.2 41.0 42.8 44.6 46.4 48.2 50.0
>
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2023-08-23 14:20:17
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R语言是为数学工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析。绘图、数据挖掘。R语言是一种解释型的面向数学理论工作者的语言,与C语言同样是出自贝尔实验室之手,但是C语言是面向计算机软件工程师设计的。R 语言的特点R语言属于GNU开源软件,兼容性好,使用免费语法十分有利于复杂的数学运算数据类型丰富,包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构代码风格好,可读性强R环境安装R语言的开发环境本身具备了图形
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2023-09-06 19:50:33
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全面的回归分析包括对异常值的分析:离群点、高杠杆值点、强影响点。 离群点:模型效果不佳的观测点。 使用car包中的outlierTest()函数,可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值,若不显著,则说明数据集中没有离群点,若显著,则必须删除该离群点。 > library(car)
> outlierTest(fit)可见,在这个回归模
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2023-08-13 20:56:44
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R 语言作为我工作使用的第一门语言(有点初恋女友的感觉,羞涩), 所以颇有感情,也是它让我认识到了很多勤奋好学又独立的优秀的妹纸们(可惜她们都不是我的女票,泪崩),但是在现在 python 如日中天,连 kaggle 上的数据科学家们八成,甚至是九成都在使用 python 了,所以不能怪哥移情别恋,是现实太残酷。目前个人觉得是 Rstudio 公司撑起了 R 的商业应用,虽然微软爸爸也之前也
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2023-08-22 23:39:08
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R 语言实战(第二版)## part 3 中级方法-------------第8章 回归------------------#概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法
#最常用:OLS——普通最小二乘回归法,包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归
#过程:拟合OLS回归模型——>评价拟合优度——>假设检验——>选择模型
#OLS回归
#目标:减少因
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2023-08-11 13:56:29
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1 replicationrep 函数能把输入的参数重复数次。另一个相关函数replicate 则能调用表达式数次。大多数情况下它们基本相等,只有当使用随机数时才会出现不同。现在,假定生成均匀分布随机数的runif 函数不是矢量化的,那么rep 函数每次都将重复相同的随机数,而replicate 每次的结果都不相同(由于历史的原因,其参数顺序竟然是从后到前的,这有点烦人):rep(runif(1)
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2023-07-09 17:00:04
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基本理论知识ARMA模型称为自回归移动平均模型,是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下: yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qyt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...
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2023-08-17 16:13:10
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高级数据管理数值和字符处理函数数学函数函数描述np.abs(x)绝对值np.sqrt(x)平方根np.ceil(x)大于x的最小整数np.floor(x)小于x的最大整数np.trunc(x)向0截取x中的整数部分np.round(x, decimals=2)将x舍入为指定位的小数np.cos(x)/sin(x)/tan(x)余弦/正弦/正切np.arccos(x)/arcsin(x)/acrta
作者:圈圈Getting Data In and Out of R(一)读取数据读取数据所需的几种函数:read.table、 read.csv:最常用的读取列表数据函数,可返回数据框形式。readLines:逐行读取文本文件,返回一个字符向量source:读取R代码、脚本dget:读取R代码(读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象)load、 unserialize:把
R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言特点 R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个
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2023-07-25 19:51:49
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plot(x, y, ...)
ylab, xlab: x轴与y轴名称设置参数子标题设置参数ylim, xlim: x轴与y轴数值界限设置参数
type:划线类型
col:划线颜色
lwd:线粗举个栗子:
plot(AvTemp,type="b",col=2,xlab="月份",ylab="平均温度",main="森林地区月平均温度时序折线图",sub = "子标题",lwd=2
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2023-08-31 13:52:51
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函数 par()中的参数可以分为三大类: (
1
) 只可以查询而不可以修改的参数
,
即
readonly
参数:
"cin", "cra", "csi", "cxy", "din" 和
"page"
。( 2
)只能通过
par
函数进行设置的参数
: "ask", "fig", "fin", "lheight", "mai", "mar", "mex"
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2023-07-06 16:50:29
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文章目录1. 仅知道函数的部分名称,想列出全部2. 列出全部有tab字段的函数,或者访问3. 自动补全4. 更改小数点位数5. 显示错误信息6. 升级R,但不想重装packages?7. 卸载已安装的packages8. library()的逆向操作9. 得到加载package的列表10. 读取Excel数据两种方法补充:读取pdf文件11. 在对原数据进行了删除处理,但是希望调出原数据12.
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2023-07-21 18:29:31
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(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行)一、R语言简介R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集
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2023-07-23 20:22:52
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作者:丁点helper 前面的文章提到,R语言是一门针对『对象』的语言,这里说的对象,最主要的就是数据。R可以创建、读取、处理多种类型的数据。今天先讲一些基本概念。R语言中的数据类型稍微接触过统计的同学应该很熟悉下图所示的变量类型,R中的多种数据类型可以满足各类变量的表达,我们逐一讲解: 1. 数值型(numeric):数据的内容为数字。上图中,定量变量和定性变量都可以用数值
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2023-09-12 17:20:07
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加载可能用到的包library(xml2)
library(rvest)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(dplyr)读取数据打开数据来源的链接,鼠标点击右键检查,将内容复制到文本文件中,我这里命名为new1.txtpage"new1.txt")
JokicJokic[[9]]
list(Jokic)
df1colnames(df1)首先看一看