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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-10 17:18:21
                            
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            常见概率分布及在R中的应用转载 :http://eyejava.iteye.com/blog/324189R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列(R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个函数,实际上的含义是p(t()),为什么不写成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-06 22:16:50
                            
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             R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列(R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个函数,实际上的含义是p(t()),为什么不写成这个格式呢? 不过t()返回什么好...) 常见概率分布 离散型1.二项分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-04 23:29:13
                            
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            本篇文章主要包含生成随机样本的方法:        1.sample函数,基本用法:sample(x(范围), size(个数), replace = FALSE(是否可以包含重复元素), prob = NULL(范围中各元素出现的概率))        2.rbinom函数的基本用法:rbinom(n(一次实验中的观            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-07 14:33:40
                            
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            # 使用 R 语言实现 pbinom 函数
在 R 语言中,`pbinom` 函数用于计算以二项分布为基础的概率。对于刚入行的小白开发者,了解如何使用这个函数是非常重要的。本文将为你提供一个清晰的流程和代码示例,帮助你掌握使用 `pbinom` 函数的基本步骤。
## 流程概述
在使用 `pbinom` 函数之前,我们可以遵循以下步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------            
                
         
            
            
            
            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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            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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            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 ————————————————————————————————————————————             
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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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            有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久,迟早要定夺。下面简要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一个关于 R作直方图的小例子  2010-04-27 19:31:36|  分类: R&Bioconductor|举报|字号订阅 
  首先是一串很简单的数据,有30个元素:      把它逐行打到一个TXT文件中去,命名为ex1.txt,保存在目录E:\Da 105  
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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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            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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            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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            Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别,参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1]),mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时,且数目多于三个的时候,可使用马赛克图。马赛克图中,嵌套矩阵面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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             (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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            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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            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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