这个教程指导你如何在 Ubuntu 上安装 R 语言。你也将同时学习到如何在 Ubuntu 上用不同方法运行简单的 R 语言程序。R,和 Python 一样,它是在统计计算和图形处理上最常用的编程语言,易于处理数据。随着数据分析、数据可视化、数据科学(机器学习热)的火热化,对于想深入这一领域的人来说,它是一个很好的工具。R 语言的优点是它的语法非常简练,你可以找到它的很多实际使用的教程或指南。本文
技巧篇:常用的R代码汇总模块1:Xpath的一些练习#install.packages("rvest") #install.packages("xlsx") #install.packages("base") library(base) library(xlsx) library(rvest) #爬虫 library(XML) library(RCurl) library(rjson) libr
@[R语言中的plot()函数的用法]plot()pch 点符号类型 cex 点符号大小 lty 线条类型 lty=1代表实线,2至6都是虚线,虚的程度不一样 lwd 线条宽度 col 颜色 xlim ylim
转载 2023-05-22 10:21:18
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绘图函数变量解释:1、绘图函数plot  高级绘图函数,能自动创建新的绘图窗口lines,points 低级绘图函数,用于在已有图形上叠加新的图形。lengend 图例,低级绘图函数下面的例子画cpu1,c2两条曲线:>plot(cpu1,type="o",pch=15,lty=1,col="blue") >lines(c2,type="o",pch=1,lty=1,col
函数名称:plot用       途:作图用       法:plot(x, y, ……)参       数:1、符号和线条    pch:指定绘制点所使用的符号,取值范围[0, 24],其中4是“差号”,20是“点”    cex:指定符号的大小。cex是一个数值,表
基于SPSS Moderler和R语言的数据挖掘宽表处理—电信业客户流失分析一、商业理解1、问题的提出:1)问题1:预测哪些客户(尤其是高价值客户)可能会流失?2)问题2:可能流失客户的特征是什么?3)问题3: 商场挽留活动的预期收益是多少?2、流失的定义:    这里将客户分为三类:正常使用电信业务的客户、主动放弃电信业务的客户、由于欠费被停机的客户。这里将后两类都
一、line-height的定义css中line-height行高是指文本行基线之间的距离,不同字体,基线位置不同。line-height只影响行内元素和其他行内内容,而不会直接影响块级元素,如果块级元素设置了line-height,这个值只会应用到块级元素里面的内联内容时才会有影响。在块级元素上声明line-height会为该块级元素的内容设置一个最小行框高度。 二、line-heig
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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
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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玩转数据可视化之R语言ggplot2?个人主页:JoJo的数据分析历险记 ?个人介绍:小编大四统计在读,目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言ggplot2的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?7.ggplot
转载 2023-07-04 14:12:26
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本节我们来学习如何在各个平台上安装和配置R语言开发环境。Windows安装您可以从R-3.4.1 for Windows(32/64位)下载Windows的Windows安装程序版本,并将其保存在本地目录中。打开下载页面如下所示 -因为它是Windows安装程序(.exe),下载的名称为“R-3.4.1-win.exe”。只需双击并运行接受默认设置的安装程序即可。 如果您的Windows是32位版
openNLP是NLP中比较好的开源工具,R语言中有openNLP packages,但是呢,貌似对中文的支持并不好,笔者试了试,发现结果并不如意。但是也算认识了一番,就来介绍一下。一些内容转载于白宁超老师:OpenNLP:驾驭文本,分词那些事————————————————————————————————————————一、openNLP简介维基百科:Apache OpenNLP库是一
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本文主要介绍R语言中基本图形的绘制,包含以下几种图形:1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制 barplot(height) #height是一个向量或者矩阵 a<-c(1,2,3,4,5,6) #垂直直方图 barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
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bigmemory: 管理大规模矩阵的共享内存以及映射文件1 描述bigmemory        bigmemory负责创建,存储,访问和操作大量的矩阵。矩阵,默认情况下会分配给共享内存并且可以使用内存映射文件。        biganalytics,&n
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1.       使函数返回值既能在Console中显示,又能被保存在变量里用括号将表达式括起来,可以同时达到这两个目的> (s <-seq(1,10,1)) [1] 1  2  3 4  5  6 7  8  9  
  在计量经济学中,经常要对时间序列数据进行回归建模。时间序列数据通常具有异方差(Heteroscedasticity)和自相关(Autocorrelation)的性质,此时使用传统的最小二乘法(OLS)估计回归参数虽然仍可得到参数的无偏估计,但是传统方法计算出来的参数方差具有偏差,会导致参数的t检验不准确,常出现虚假显著的情况。为避免这种情况,计量经济学中常对上述参数的方差进行调整,最常用的是N
最近几年关于利用shiny做web框架的需求越来越多,出去交流也经常有爱好者咨询如何学习shiny包(个人觉得RStuido官网的shiny学习资料是最快上手的途径之一)。今天晚上刚好给学员直播完shiny包的基本知识,顺便也写一篇关于shiny的扫盲文章出来,希望能对想学习shiny包的朋友有一点点启发。Shiny是R中的一种Web开发框架,使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些ht
转载 2023-08-31 20:35:25
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Lasso的身世Lasso的思想从线性回归到Lasso认识LassoLasso相关文献 Lasso的身世Lasso全称为The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,是Tibshrani受到Breiman的Non-Negative Garrote(NNG)的启发在1996年提出的一种压缩估计方法,他把NNG的两步合并为一步,即L1-nor
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统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。主要分5个步骤:建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定 —— 百度百科 假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test),是统计推断的另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同,目的是评价两种不同处理引起效应
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R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下:setClass("Ti
转载 2023-08-25 00:50:38
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