最近我们被要求撰写关于马尔可夫链的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频： 极值理论EVT与R语言应用：GPD模型火灾损失分布分析
R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析 相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markov regime switching实例
马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markov regime&nbs
作者简介：Tim Churches是新南威尔士大学临床医学院的高级研究员，也是Ingham应用医学研究所的健康数据科学家。 他的研究领域是普通医学、全科医学、职业卫生、公共卫生实践，尤其是人口健康监测和临床流行病学。英文原文的链接：COVID-19 epidemiology with R前言 当我在2020年3月4日撰写本文时，世界正处于由SARS-Cov2病毒引起的全球COVID-19大流行的风
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2024-01-31 14:26:01
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在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是否存活其中我们有急诊室的观察结果，对于心肌梗塞，我们想了解谁存活下来了，以得到一个预测模型。但是在运行一些分类器之前，我们先把我们的
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2023-11-07 09:37:49
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# R语言读取TXT文件并赋值的科普文章
在数据分析和处理的过程中，读取并处理文本文件是一个常见的操作。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了多种方法来读取文本文件。在本文中，我们将探讨如何在R语言中读取TXT文件并将数据赋值到变量中。我们将通过代码示例和流程图来帮助读者更好地理解这一过程。
## 1. 数据获取
首先，确保你的电脑上已有一个TXT文件。假设这个文件名为`data.txt`
原创
2024-08-11 07:09:35
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简介背景 心脏病由心脏结构受损或功能异常引起包括先天性心脏病和后天性心脏病，不同类型的心脏病表现不同，轻重不一。本报告是基于R语言对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，建立探索性和建模方法，并对其进行预测。这是心脏发生病变的疾病总称因此通过实验总结为本次报告将有利于医疗工作者利用计算机科学进行相应的预测以及及时应对潜在的突发情况，一方
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2023-10-26 11:08:55
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在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。相关视频数据我们使用心脏病数据（查看文末了解数据获取方式），预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是否存活其中我们有急诊室的观察结果，对于心肌梗塞，我们想了解谁存活下来了，以得到一个预测模型。但是
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2023-10-18 16:53:49
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一、问题描述利用机器学习算法实现糖尿病数据集的二分类问题。二、数据集分析糖尿病数据集中一共有768个样本，每个样本有8个特征和1个对应的标签Pregnancies怀孕次数Glucose葡萄糖测试值BloodPressure血压SkinThickness皮肤厚度Insulin胰岛素BMI身体质量指数DiabetesPedigreeFunction糖尿病遗传函数Age年龄Outcome糖尿病标签，1表
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2023-12-15 16:51:47
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使用R语言绘制布林带通道。
原创
2022-12-12 22:11:06
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# R语言mcmc吉布斯采样
## 介绍
贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计方法，它将先验概率和观测数据结合起来，得到后验概率分布。MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种常用的贝叶斯统计方法，它通过构建一个马尔科夫链，来模拟从后验概率分布中采样得到参数的过程。吉布斯采样是MCMC方法中的一种重要的采样技术，它可以用来估计复杂的后验概率分布。本文将介绍使用R语言进行
原创
2023-08-19 05:57:20
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中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样；闻：仔细分析数据是否合理；问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流；切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。"望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文
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2023-05-23 09:53:04
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# 使用R语言完成布丰投针实验的指南
布丰投针实验（Buffon's Needle Experiment）是一个经典的概率统计问题，通过在一条平行线之间投掷针来估算圆周率π。本文将指导您使用R语言逐步实现这一实验。
## 实现流程
以下是实现布丰投针实验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
# 生成01分布函数与R语言
在统计学和概率论中，二元分布（也被称为01分布）是一种离散概率分布，其结果只能为0或1。在实际应用中，我们经常需要生成01分布函数来模拟各种实验或事件的结果。R语言是一种非常流行的统计分析工具，可以帮助我们生成01分布函数并进行相关的数据处理和分析。
## 01分布函数的定义
01分布函数是一种简单的概率分布，其结果只有两种可能：0和1。其概率质量函数（PMF）
原创
2024-03-08 05:07:48
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# 实现R语言pareto2分布的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[拟合分布]
B --> C[绘制分布曲线]
C --> D[评估拟合度]
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
算法学习者 }|-- 实现R语言pareto2分布: 描述
```
## 内容
作为一名
原创
2024-06-18 06:40:41
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# 使用R语言实现布丰投针试验
布丰投针试验（Buffon’s Needle Problem）是一个经典的概率问题，旨在计算一根针在平行线之间投掷的过程中，针与线相交的概率。本文将详细介绍如何用R语言实现这一试验。
## 实现流程
我们将通过以下步骤实现布丰投针试验：
| 步骤序号 | 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-18 07:49:41
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我们写的程序都是有逻辑顺序的，即是有流程的，流程图的作用则是对这种逻辑顺序的一种描述，是对解决问题的方法、思路或者算法的图形化的展示。 流程图采用的符号 Axure里的流程图形状组件面板 下面这的内容介绍来自（https://www.douban.com/note/310371289/） 1、矩形 作用：一般用作要执行
R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size
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2023-08-23 21:23:58
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# 项目方案：计算某病的患病率
## 1. 项目背景
患病率是指在一定时间内某种疾病的发病人数占总人口数量的比例，是评估疾病流行病学特征的重要指标。在R语言中，我们可以通过统计方法来计算某病的患病率，并通过可视化的方式展示结果。
## 2. 项目实施方案
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备包含病人信息的数据集，包括病人ID、是否患病等信息。我们可以使用以下R代码生成一个示例数据集：
原创
2024-04-10 04:08:16
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# 使用R语言实现P3分布函数
## 1. 介绍
在统计学中，P3分布函数是指三参数分布函数，在概率论和数理统计中有广泛的应用。本文将详细介绍如何使用R语言实现P3分布函数。
## 2. 实现步骤
下面是实现P3分布函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和数据 |
| 2 | 创建自定义的概率密度函数 |
| 3 | 可视化分布函数 |
原创
2024-01-17 07:41:43
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吉布斯采样算法详解为什么要用吉布斯采样通俗解释一下什么是sampling。sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。。。问题是我们不知道p(E,T,W)，或者说，不知道三件事的联合分布。当然，如果知道的话，就没有必要用gibbs
析图表。该方法适用于对股票历史数据进行量化分析和cilgin分析和可视化呈现。
