R语言基本语法基本数据类型数据类型向量 vector矩阵 matrix数组 array数据框 data frame因子 factor列表 list向量单个数值（标量）没有单独的数据类型，它只不过是向量的一种特例向量的元素必须属于某种模式（mode），可以整型（integer）、数值型（numeric）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数型（complex）循环补齐（rec
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2023-12-25 23:19:55
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摘要: 一、直方图 绘制直方图函数：hist()对x1进行直方图分析 hist(x$x1)二、散点图 散点图绘制函数：plot()探索各科成绩的关联关系 plot(x1,x2) plot(x$x1,x$x2)三、柱状图 列联表分析 列联函数table()：统计每个分数的人 ...
一、直方图绘制直方图函数：hist()对x1进行直方图分析 > hist(x$x1)> 二、散点图
1.什么是ROC曲线？ROC曲线反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，用于二分类。**AUC：**根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为 AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC 值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。曲线越接近左上角，预测准确率越高。临界点cut off point：ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为最佳临界
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2023-06-15 05:47:55
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# 如何在R语言中制作ACF图
## 介绍
在R语言中，我们可以使用`acf()`函数来创建自相关函数（ACF）图，用于检测时间序列数据的自相关性。本文将教您如何在R语言中使用面板数据制作ACF图。
## 整个流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(将数据转换为时间序列对象)
B --> C(创建
原创
2024-04-22 06:53:23
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R语言是一种用于统计分析和绘图的编程语言，它提供了丰富的函数和包用于绘制各种图形。在时间序列分析中，我们经常需要绘制ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图像来分析时间序列数据的自相关性和偏自相关性。
在R中，我们可以使用`acf()`和`pacf()`函数来绘制ACF和PACF图像。这两个函数分别属于stats包和forecast包，因此我们首先需要加载这两个包。
```{r}
li
原创
2023-08-29 13:38:16
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所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2)
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2024-06-06 19:40:58
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今天分享一个简单强大的时序图绘制工具——WaveDrom。WaveDrom
Digital Timing Diagram everywhereWaveDrom draws your Timing Diagram or Waveform from simple textual description. It comes with description language, rendering eng
# 在R语言中实现自相关函数（ACF）的完整指南
自相关函数（ACF）是时间序列分析中的一种重要工具。它可以帮助我们了解数据点之间的关系，尤其是在时间上的依赖性。在这篇文章中，我们将学习如何在R语言中计算和绘制ACF。本文将提供一个逐步流程，以及相应的代码和解释，帮助你理解每一步。
## 实现流程
以下是计算ACF的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
前言这一版本的主要目的是为了避免定制ACRA的Application子类。此前的规定是为了防止开发者同时使用其他的类库，例如 GreenDroid, RoboGuice, Droid-Fu 等。通过配置ACRA的@ ReportsCrashes，已经很好的解决了此问题。介绍ACRA 允许你的Android应用将崩溃报告以谷歌文档电子表的形式进行发送。本教程将引导您在应用程序项目中安装ACRA。设置
R语言绘图—热图绘制原创 R语言与医学生 2022-06-24 20:59 发表于广东热图使用颜色来表示二维图中第三个变量的变化和大小。热图能清楚直观的看到数据的变化。今天就简单介绍下R语言中热图的绘制。我结合一份传染病的日常数据作一个展示。一、模拟数据这里模拟12年期间每个月份传染病的发病数，如下：mydata<-data.frame(
years=re
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2023-05-23 23:33:54
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数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图概述：R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图，即依据数据的不同属性进行分面显示，并详细设置了不同绘图参数，使得绘制的图形更美观。使用工具：R语言中的ggplot2工具包， RcolorBrewer颜色工具包RcolorBrewer包在我之前的博客有介绍，请参考：数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制精美的条形图下面展示一
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2023-08-31 17:04:27
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本篇整理了较为全面的R语言绘图函数和可视化支持包，涵盖了金融、测绘、空间数据、教学等领域的可视化图表绘制方法。R语言作为顶级的可视化编程语言，以其出色的绘图功能闻名于统计图届。画图命令可以被分成三种基本类型：（1）高级绘图函数：把数据作为函数的参数来产生一个图形。所有图中标签均由函数自动产生。（2）低级绘图函数（3）交互式的绘图函数 一. 高级绘图函数packages：ggp
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2023-11-21 13:19:31
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• Step1 看ACF图：
– ACF截尾：判断为MA(q)模型，q为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数，即超出水平蓝线的纵向线水量-1。
– ACF拖尾：可能为AR( p)模型也可能为ARMA(p,q)模型
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2023-06-28 18:12:04
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WordPress之所以强大，一方面是更新非常及时，大版本、小版本更新不断；另外一方面有数以万计的插件、主题等可供选择。此外可定制性也是非常强，甚至可以无需懂得太多的代码，例如俺这样的，也可以放心大胆的对WordPress进行修改。这里也涉及到一个插件跟使用代码的区别了，实际上，个人感觉，两者的差别并不大。哪个顺手就用哪个。所谓的性能差异，也是以讹传讹，真没有见过用数据、实践来说话的。而通过在fu
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2024-05-31 21:29:03
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# 利用R语言绘制股价图
近年来，股市的波动不仅影响着投资者的情绪，也成为了许多人关注的焦点。为了更好地理解股市走势，数据可视化成为了一种有效的方法。本文将介绍如何使用R语言绘制股价图，并展示如何制作甘特图来表示项目的时序进度。
## 安装和加载必要的R包
在开始之前，我们需要确保已经安装了相关的R包。通常，我们会使用`ggplot2`来进行数据可视化，同时用`quantmod`包来获取股价
原创
2024-09-08 06:49:11
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饼图：饼图（pie chart）可用于表示不同的分类情况，通过弧度的大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比来划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。饼图清晰明了，很容易就能对数据占比进行主观比较，因此可以作为数据处理前对整体把握的一种手段。 饼图可以很好的帮助我们快速了解数据的占比，但使用时也有一些不足的地方
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2023-06-20 15:27:54
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## R语言画箱图的实现步骤
### 1. 准备数据
首先，你需要准备一组数据来画箱图。箱图主要用于展示数据的分布情况和离群值，所以你需要有一个包含多个数值的向量或者数据框。
### 2. 安装和加载必要的包
为了画箱图，你需要安装和加载`ggplot2`包。这个包提供了一套用于数据可视化的函数和工具。
```R
# 安装ggplot2包
install.packages("ggplot2"
原创
2023-10-08 12:42:08
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# 如何使用R语言画曼哈顿图
## 概述
曼哈顿图（Manhattan plot）是一种常用于展示关联分析和基因组关联研究结果的图表。它可以帮助我们可视化大规模数据集中的关联性，特别是在GWAS（基因组关联研究）中的常见应用。在本文中，我们将教会你如何使用R语言画曼哈顿图。
## 准备工作
在开始之前，你需要在你的R环境中安装`qqman`包。你可以使用以下代码安装：
```markdown
原创
2023-08-30 10:44:38
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R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，它提供了强大的绘图功能，可以帮助我们可视化和探索数据。在数据分析和科学研究中，我们经常需要绘制多个图形来展示不同变量之间的关系，这就需要使用复合图（composite plot）。本文将介绍使用R语言绘制复合图的方法，并提供一些示例代码来帮助读者理解和运用。
首先，我们需要加载R语言的相关库，例如ggplot2和gridExtra。ggplot2是一种用
原创
2023-12-27 04:36:46
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R语言中遇到的问题们通配符 %*%矩阵乘法PCA主成分分析#1导入数据
data(iris)#直接导入内置数据集
head(iris)
#2将变量中心化（各数据减去均值）和标准化（并除以标准差）
iris2=scale(iris[,1:4], center=T,scale=T)
head(iris2)
#3计算协方差矩阵
cm1<-cor(iris2)
cm1
#4计算特征值矩阵，得到特征值
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2023-10-25 19:29:39
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