ggrcs包是我写的第一个R包，所有权和解释权归我本人。用于绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图的图形。 ggrcs包可以支持cox回归和logistic回归。为什么是叫ggrcs，因为依托了ggplot包绘图函数和需要RCS包支持，我增加了许多ggplot的接口，便于后期修改. 目前已经上传CRAN，安装方法有很多种，我只介绍几种： 官方安装方法： install.packages(“ggrcs
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2024-01-11 21:52:08
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Pacific Biosciences单分子实时测序（SMRT）原始文献——Real-Time DNA Sequencing from Single Polymerase MoleculesAbstract①We detected the temporal order (时间顺序) of their enzymatic incorporation into a growing DNA strand
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2024-08-12 14:03:19
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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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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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上一节我们对自然语言处理中词性标注的基本问题进行了描述，从本节开始我们将详细介绍HMM与词性标注的关系以及如何利用HMM进行词性标注。首先回顾一下隐马尔科夫模型(HMM)的定义和三大基本问题，并由此与词性标注的基本问题进行一个对比。 隐马尔科夫模型(HMM)是什么？说白了，就是一个数学模型，用一堆数学符号和参数表示而已，包括隐藏状态集合、观察符号集合、初始概率向量pi, 状态转移矩阵A，混
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2023-11-01 21:50:42
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R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。 当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一
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2023-08-08 17:17:47
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R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）目录R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）#导入包和库仿真数据1仿真数据2仿真数据3仿真数据4仿真数据5 R语言使用dplyr包的groupby
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2024-01-04 06:00:42
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在 R 里面 numeric 类型包含了很多子类型,其中最常见的就是 double 和 integer, 但因为最常用的是 double, 除非你特别标明是 integer (用 as.integer), 系统都会认为是 double。 那为什么要有 integer 这个类型呢? 一是为了
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2023-06-02 16:16:31
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R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R可以在CR
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2023-07-04 20:46:44
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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
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2023-08-10 17:18:21
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文章目录1、资料下载2、注册用户3、安装和测试opencv 最近看到329的论坛又更新了好多东西，于是我又蠢蠢欲动了，另外也想好好熟悉下linux，就又拿起来了，这里记录下过程。1、资料下载首先是要下载什么东西优先还是去官方的网盘下载吧，更新速度还是内容都是最新的sipeed企业网盘这里我主要是为了下这个最新的镜像，就去了这边下载，因为最新的镜像已经内置了很多我们测试用的模型，就比较方便我们使用
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2023-11-05 20:24:06
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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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2024-01-19 23:26:17
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什么是R语言R语言简介R语言的诞生、发展、优缺点· R语言——集数据操作、分析、展示于一体的数据分析工具· 源于S语言，与S-PLUS同为S语言的实现· 2000年发布第一个二进制版本，目前最新版本4.0.0· 随着数据分析的兴起，R语言也正在变得热门——TIOBE· R语言的优点· R语言的缺点开发工具----R与RstudioR· R-project网站介绍、下载安装· R环境界面介绍RSt
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2023-06-21 18:26:56
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R语言七天入门教程二：认识变量与运算符一、什么是变量1、变量顾名思义，我们可以将变量理解为“可以改变的量”，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。这里的值可以是数字，也可以是其他数据类型（例如，字符串，逻辑类型等）。变量在程序运行过程中，其值是可以发生改变的。2、常量对于常量，我们可以将其理解为”固定的量“，会直接写在程序中。在程序运行过程中，常量的值不会发生变化。例如，数值123在程
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2023-08-31 09:30:29
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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
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2023-08-31 20:35:25
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动动大家的小手，一键三连一下，这对我有很大的帮助～实验1：关联规则R基本实现验证—apriori函数的简易使用mydata<-read.transactions(file="D:\\表6.1.csv")问题1.1：请描述上述命令的运行结果答：从D盘中读取表6.1.csv中的数据问题1.2：结合运行结果，请描述inspect 函数功能答：查看数据集的记录（如图1所示） 图1问题1.3
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2023-08-10 12:01:36
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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
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2023-09-14 13:09:06
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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
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2023-07-04 14:12:26
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R操作关系型数据库基本要求： R语言基础，懂得一定SQL语法， 懂得使用搜索引擎目标： 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力，需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.DBI分为三个部分：数据库驱动， 负责与数据库进行交互，比如说与SQLite数据
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2024-04-26 09:20:49
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目录一、数据二、logistic回归1.拟合2.预测三、probit回归四、经典判别分析（线性、混合线性、灵活线性）五、交叉验证与比较一、数据脊柱数据（Column_2C.csv、Column_3C.csv）有两个版本，区别在于分为两类还是3类。不过是.dat文件，需要进行相应的转换或者直接下载我上传的文件，是已经对格式和数据经过处理，可以直接进行分析的csv文件。数据具有6个自变量（生物力学特征
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2023-09-11 12:41:45
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