数据集fooball球员在场上的位置数据来自国际足联15岁的视频游戏 。游戏的特点是在游戏的各个方面评价每个玩家的能力。本来，等级是量化变量（介于0和100之间），但我们将它们转换为分类变量（我们将讨论为什么我们稍后选择这样做）。所有能力都被编码在4个位置：1.低/ 2.平均/ 3.高/ 4.非常高。加载和准备数据首先将数据集加载到data.frame中。重要的是要注意的是FactoMineR需要
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2023-12-08 09:35:06
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R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立。它是属于GNU系统的一个自由、免费、源码开放的软件，同一时候也是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。一、R的发展历史
要说R。就不得不先来说一下S语言。1980年左右。AT&T贝尔实验室设计出一种在统计领域广泛使用的S语言。S语言是一种解释型语言。被设计用来进行数据探
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2023-09-05 20:53:43
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直方图hist()使用函数 hist()画直方图 hist(x)
或
hist(x, breaks = “Sturges”, freq = NULL, probability = !freq,
include.lowest = TRUE, right = TRUE,
density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL,
main =
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2023-07-05 19:52:17
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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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Open Shortest Path First Forwarding Address（OSPF FA）是华为公司开发的一种路由选择协议。它可以为分布式的大型网络提供高效的路由选择方案，使得数据包可以快速地找到最短路径到达目的地。
OSPF FA的工作原理是通过建立邻居关系和交换信息来构建路由表。网络中的设备通过发送Hello消息来发现相邻的路由器，建立邻居关系后开始交换链路状态信息。每台路由器
原创
2024-03-08 14:42:02
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# FA模型：一种用于金融资产定价的数学模型
> 本文介绍了FA模型，一种用于金融资产定价的数学模型，以及一个简单的代码示例。
## 1. 什么是FA模型？
FA模型（Factor Analysis Model）是一种用于金融资产定价的数学模型。它基于多因子模型，可以通过分析不同因素对金融资产收益的影响，来估计资产的预期收益率。FA模型可以帮助投资者评估资产的价值，做出更明智的投资决策。
原创
2024-01-09 21:13:24
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# 教你如何在网页中实现“字体图标 fa fa-html5”
在网页开发中，使用字体图标可以让网站更加美观且具有良好的用户体验。Font Awesome（简称 FA）是一个非常流行的字体图标库，其中的 `fa fa-html5` 图标常用于表示 HTML5 技术。本文将指导您完成在网页中使用 `fa fa-html5` 的整个流程，以及每一步的具体实现代码。
## 流程概述
以下是实现该功能
原创
2024-08-19 06:50:47
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通常来说，我们引入一个第三方库,只需要在OpenSourceLibrary中的gradle文件中添加一个依赖即可，这样任何一个业务module都可以使用该库的功能。但是，有一种库例外，这种库会利用用apt或annotationProcessor生成代码。这种库使用大量使用注解，然后在编译期间生成代码，能够为开发者省很多功夫，比如大名鼎鼎的ButterKnife和Dagger2，涉及到这种库时，在用
## 如何实现“fa接口”
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何实现“fa接口”。下面我将为你详细介绍整个实现流程，并提供每一步所需的代码和注释说明。
### 实现流程
首先，让我们来看一下实现“fa接口”的整个流程。下面是一个简单的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个类，实现“fa接口” |
| 步骤二 | 实现接口中的所有
原创
2024-01-09 21:03:06
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
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
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2024-07-12 18:50:33
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R语言和集算器吸引人的地方之一在于，它们的代码风格都比较敏捷，用简短的代码就可以实现丰富的功能。比如都可以写出”Vector Computing”表达式，对判断语句都进行了简化，都可以把基础函数扩展成高级函数，都支持泛型。其中向量化计算的特点是用函数和运算符处理批量数据，避免循环语句。这将带来2个优点：使程序员可以轻松掌握，降低学习成本；方便实现计算，提高性能。下面用几个例子来比较一下R和集算器在
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2023-08-18 13:01:45
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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
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2023-11-03 12:30:17
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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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下面录入文法文件，运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件，在新文件中将前面的文法录入。（我的网站中有本书所有示例源代码，但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。）录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”，如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s
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2023-12-25 13:47:17
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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤：训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 ———————————————————————————————————————————— 
在R语言中，因子（factor）表示的是一个符号、一个编号或者一个等级，即，一个点。例如，人的个数可以是1，2，3，4......那么因子就包括，1，2，3，4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低，也是因子，因为他是一个点。与之区别的向量，是一个连续性的值，例如，数值中有1，1.1，1.2......可以作为数值来计算，而因子则不可以。如果用我自己的理解，简单通俗来讲：因子是一个点，向
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2023-06-21 22:48:48
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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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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-07-11 09:45:08
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