require是一个基于AMD规范实现的函数,它区别于传统的CommonJS require规范。因为它能够异步地加载动态的依赖,所以,我们对基于require的回调方式有了更多的需求。 局部require vs 全局require局部require可以被解析成一个合符AMD工厂函数规范的require函数。例如:1     define(['require'], function (r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集目录R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R 语言特点R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R可以在CRAN(Comprehensive R Archive Network,http://cran.r-project.org)上免费下载。R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            两模型比较:anova()函数:可以比较两个嵌套模型的拟合优度。fit1<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=states)
fit2<-lm(Murder~Population+Illiteracy,data=states)
anova(fit2,fit1) 结论:p=0.994,不显著,不需要将Income            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # R语言 regsubsets简介及应用
## 引言
R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。在R语言中,regsubsets是一个常用的函数,用于进行回归变量选择。本文将介绍regsubsets函数的基本概念、用法,并提供代码示例。
## regsubsets函数简介
regsubsets函数是R语言中的一个函数,用于在给定的一组预测变量中选择最佳的子集来拟合线性回归模型。它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            require API 介绍 https://github.com/amdjs/amdjs-api/wiki/requirerequire是一个基于AMD规范实现的函数,它区别于传统的CommonJS require规范。因为它能够异步地加载动态的依赖,所以,我们对基于require的回调方式有了更多的需求。 局部require vs 全局require局部require可以被            
                
         
            
            
            
            文章目录1 字符串基础2 正则表达式实现模式匹配2.1 基础匹配2.2 锚点2.3 字符类和字符选项2.4 重复2.5 分组与回溯引用3 工具3.1 匹配检测3.2 提取匹配内容3.3 替换匹配内容3.4 定位3.5 其他操作4 正则表达式总结参考资料 之前在R-数据科学(三 ):向量中已经介绍了字符型向量的操作,但是由于基础函数使用方法不一致,一段时间不用就容易会忘记,那么有没有一个包既可以包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 Melbourne house prices regression model1.1 load the data1.2 Initial data analysis subset(melb_house, Suburb == “Brunswick” | Suburb == “Craigieburn” | Suburb == “Hawthorn”):可以通过|来取一个列的多个值。 library(t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              常见与正则表达式相关的函数:  grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE, 
     fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE) 
   
grepl(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 基于R语言的线性回归模型选择:使用regsubsets函数和AIC图
## 引言
在生物统计、经济学、社会科学等领域,线性回归模型是常用的数据分析工具。然而,如何选择合适的变量以构建最优模型却是一个挑战。在众多变量选择方法中,利用Akaike信息准则(AIC)来选择模型是一种有效的方法。本文将介绍如何使用R语言中的`regsubsets`函数,以及如何解读其绘制的AIC图,从而帮助研究人员            
                
         
            
            
            
            接前文:R语言基础(一):注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能,我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台,看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中:>开头的行是代码,[1]开头的行是运行结果,同学们在写代码的饿时候,不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R笔记——基础主要把学习工作中遇到的一些基础知识记下来,方便查看。tryCatch()result <- tryCatch({
}, warning = function(w){
}, error = function(e){
    paste0('错误: ', e) #这里的e就是字符串
}, finnally = {
}
)tryCatch()本身是一个函数,不报错时返回第一个表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、模型比较的二中方式(1)使用anova()函数比较二个模型fit1 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + 
     Frost, data = states)
 fit2 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy, data = states)
 anova(fit2, fit1)M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一次给大家简单展示了plot函数的用法,以及par函数的使用。今天我们继续应用这两个函数,看看它的其他功能。下面这个图是数据的一部分[1]。我一直认为,作图简单,但关键是要知道数据在数据库中的格式,才能更好的应用到作图函数(以及其它函数)当中:       对该数据做一个x1对应y的散点图:> setwd("E:/Rstore/duoyuan/")
> A1=read.csv("da            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。  R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot();  但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。在ggplot的官方手册中提及到, 一张统计图形是由从数据到几何对象(geometric object,记为geom,如点,线,条形等),图形属性(ae            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近来家里事情很多,奶奶也与世长辞了。我第一次经历亲人的离世,随着年龄的增长我们总要经历一些事情。愿奶奶在天堂一切安好。继续复习前几章内容,关于可视化的知识,对于图形组合进一步了解。1几个图形组合的实例              第一行代码对当前的图形参数列表进行保存,第二行par函数对图形参数进行修改,mfrow函数的参数设置含义mfrow(3,1)表示一个3行1列的图形组合。第三行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java 函数式编程 示例(R language functions)As in the other programming languages like C, C++, Java, Python, etc., we find the usage of the Functions in the R language too. But what exactly do these functions            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R中统计建模常用函数索引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最简单的主成分分析函数,prcomp 和 princomp 都是自带的函数,不需要额外的包主成分分析的结果包含特征根集,PC scores表,(变量和PC)相关系数表(table of loadings)特征根包含了数据变化度的信息,scores提供了观测结构的信息,相关系数表提供了变量之间,以及和PC之间的关系的大致感官概念描述:prcomp : Performs a principalcomp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口目录R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口R 语言特点R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口R可以在CRAN(Comprehensive R Archive Network,http://cran.r-project.org)上免费下载。R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R基础包中含有的函数种类很多,从计算功能上可以分为数学函数、概率函数、统计函数、矩阵运算函数、字符串函数、数据管理函数、逻辑判断函数、文件管理函数等。现在对上述函数进行简单的介绍,具体的更加复杂的操作可以自行参考R的帮助文档。一、数学函数数学函数在R中用于基础的数学运算,是统计分析的重要函数之一函数名称及书写格式函数用途abs(x)计算x的绝对值sqrt(x)计算x的平方根ceiling(x)输出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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