学习一门编程语言离不开语句、函数和编程的语法和语义，R中的程序包都是由大量的进行统计分析的函数，它们的含义和使用方法对于熟练使用R进行数据分析是至关重要的. 在此我们将R的帮助分成两类:1) 关于R的基本知识:通过命令> help.start( )或R用户界面上的“帮助”菜单的“html帮助”得到.i. R的常见问题(FAQ): 系统提供了二个版本，其一为“R FAQ”，其二为“R for
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2024-10-24 09:21:15
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前言 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。随机数的产生需要有一个随机的种子，因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的，必须有一个初始值。用同一台电脑，且在初始值和递推方法相同的情况下，可以产生相同的随机序列。 用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存；用噪声发
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2023-07-03 17:36:45
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SMOTE原理SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人
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2024-06-25 10:56:04
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# R语言ROSE函数详解
在R语言中，ROSE函数是一个用于处理不平衡数据集的工具，它可以通过过抽样方法解决分类问题中类别不平衡的情况。在本篇文章中，我们将详细介绍ROSE函数的用法，并通过代码示例演示其功能。
## ROSE函数简介
ROSE（Random Over-Sampling Examples）函数是一个R语言包中的一个函数，它可以通过生成新的合成样本来平衡不平衡的数据集。这种过
原创
2024-05-01 05:01:24
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今天介绍一些运算函数，它们的使用很简单，没有什么难度，但是也会用的着。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8
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2023-07-14 21:55:47
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本人关于重抽样的文章也陆陆续续写了6-7篇，各种类型的都写了一点，本篇文章不在计划内，本来不打算写了。 但是有些粉丝私信我，觉得使用sample函数重抽样不怎么正规，感觉不是真正的重抽样，要使用boot包才正规，看起来有面子。其实sample函数是R里面最基本的抽样函数，我们很多重要的R包如rms包、proc包都是使用它来重抽样的，sample函数抽样非常简单，而且灵活，等会进行演示。还有些朋友把
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2023-10-25 21:45:19
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随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据
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2024-06-28 19:11:44
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在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8 4第一行代码表示给x向量赋值1~10，第二行代码表示对x向量进行随机抽样。结果输出为每
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2023-10-25 22:12:17
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Sample 函数用法：sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数。x的长度为1时，那么便从1：x中抽取样本。size - 非负整数，从总体抽取样本的个数replace - 是否有放回抽样prob - 用于获得要采样的向量元素的概率权重向量。
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2020-02-16 14:00:00
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# Bootstrap重抽样在R语言中的应用
Bootstrap是一种统计学中常用的重抽样方法，通过从原始数据中有放回地抽取样本来估计总体参数的分布。在R语言中，我们可以使用一些库来实现Bootstrap重抽样的功能，如boot和bootstrap等。本文将介绍Bootstrap重抽样的原理以及在R语言中的应用，并通过代码示例来演示具体的实现过程。
## Bootstrap重抽样原理
Boo
原创
2024-07-01 05:28:34
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1 booststraping：意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得
Gibbs抽样方法是 Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的一种，也是应用最为广泛的一种。wikipedia称gibbs抽样为 In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a&nbs
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2023-11-08 18:28:51
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3.1 随机数的产生 3.1.1 均匀分布随机数 R语言生成均匀分布随机数的函数是runif（） 句法是：runif(n,min=0,max=1) n表示生成的随机数数量，min表示均匀分布的下限，max表示均匀分布的上限；若省略参数min、max,则默认生成[0,1]上的均匀分布随机数。 例1： > runif(5,0,1) # 生成5个[0,1]的均匀
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2023-09-14 14:09:02
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# R语言中的非概率抽样：探索与应用
在统计学中，抽样是研究群体特征的常用方法。根据抽样方式的不同，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。其中，非概率抽样因其方法简单、成本低而被广泛应用于许多实际场景。本文将介绍非概率抽样的基本概念及其在R语言中的实现，并结合代码示例和图形化可视化。
## 非概率抽样简介
非概率抽样是指在抽样过程中个体被选中的机会不相等，研究者根据主观判断或特定标准选择样本
原创
2024-09-04 04:45:02
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什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下：norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)
#curve(norm_expression, -4, 4, col="red") #标准正太分布概率密度曲
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2023-06-21 20:32:14
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R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
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2023-09-20 06:39:48
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详细内容为 《R语言游戏数据分析与挖掘》第五章学习笔记数据抽样包括：1.数据类不平衡问题解决2.随机抽样3.数据等比例抽样（用于多分类）4.用于交叉验证的样本抽取 5.1.2类失衡处理方法在R中，DMwR包中的SMOTE()函数可以实现SMOTE方法。perc.over=500表示对原始数据集中的每个少数样本，都生成5个新的少数样本；
perc.under=80表示从原始数据集中选择的多
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2023-11-21 13:18:48
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目录蒙特卡洛积分的基本思想一、内置函数+平均值法二、对偶变量法三、控制变量法四、重要性抽样法 蒙特卡洛积分的基本思想考虑可积函数，现要计算。若能够将拆分为两个函数的乘积，即，则原积分形式可表示为。记此时的x的密度函数为，那么即可表示为。不难看出，是很容易利用随机数进行估计的，它的值在样本量足够大的时候，可以用进行估计（其中，是来源于密度函数为的样本）以上思想的关键在于密度函数的寻找（因为我们只有
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2023-09-06 13:46:13
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统计学习导论(ISLR)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。文章目录统计学习导论(ISLR)5. 重采样方法5.1 交叉验证5.1.1 简单的验证集方法5.1.2 留一法交叉验证（LOOCV）5.1.3 K折交叉验证5.1.4 k折交叉验证的偏差方差权衡5.1.5 分类问题上的交叉验证5.2 Bootstrap5. 重采样方法重抽样方法是现代统计学中不可缺少的工具。通
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2023-08-28 12:36:42
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# R语言分布抽样与连接函数的实现
在数据分析和统计建模中，R语言是一种非常强大的工具。分布抽样和连接函数是R语言中的重要概念，用于生成随机数和处理数据。本篇文章将带你逐步了解如何在R语言中实现分布抽样和连接函数。
## 流程概述
实现分布抽样和连接函数的总体流程如下表所示：
| 步骤 | 内容 | 描述
