#r语言(二)笔记#早复习 #概述:R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境
 #对象:
 #数据类型--统称为对象
 #向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
 #定义向量:
 v<-1
 v1<-c(1,2,3) 或者 assign('v1',c(1,2,3))
 v<-1:10 #1~10
 is.vector(v)
 #向量的输出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-18 08:46:59
                            
                                146阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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−...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-17 16:13:10
                            
                                174阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1. 安装R包install.packages("ggplot2") #注意留意在包的名称外有引号!!!
library(ggplot2) #在加载包的时候,则不需要在包的名称外添加引号~2. 获取帮助?mean #查找某个函数
?"+" #对于特殊符号,应该用引号括起来
??mean #查找关键词
??"+"
help("mean")
help("+")
help.search("mean            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-24 13:49:44
                            
                                66阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            寻求帮助,使用 help(solve),?solve 和 help(“solve”)是一样的,如果需要搜索可以用help.search(solve) 或者 ??solve。另外使用 help.start() 可以打开网页版的帮助,这个功能倒是和Matlab 的 doc 有几分相似。使用 source() 和 sink() 命令可以将 R 的输入输出重新定向,比如从一个文件中读入命令就是 sourc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-18 08:49:35
                            
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            # 使用R语言中的solve函数求逆矩阵
在统计学和数据分析的领域,矩阵运算是非常重要的一部分,特别是在回归分析和其他线性代数相关的领域。求逆矩阵是一个常见的需求,而R语言中的`solve`函数正是用于这个目的的一种有效工具。本文将详细介绍如何使用`solve`函数求逆矩阵,包含步骤、代码及其解释。
## 整体流程
在使用R语言的`solve`函数求逆矩阵时,可以按照以下流程进行:
| 步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-13 08:56:09
                            
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            # ural 1000. A + B Problem
# author: ch3cooh
# 2013/4/18
print(sum([int(i) for i in input().split(' ')]))用python一句话搞定!             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-05-26 21:11:27
                            
                                61阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ## 如何实现“R语言 Rsymphony_solve_LP”
作为一名经验丰富的开发者,我很乐意教你如何使用R语言中的Rsymphony_solve_LP函数。这个函数可以用来求解线性规划问题。下面是我为你准备的教程。
### 整体流程
下面是使用Rsymphony_solve_LP函数求解线性规划问题的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-11 06:40:22
                            
                                91阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Vivek has encountered a problem. He has a maze that can be represented as an n×m gr\            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-07 14:05:21
                            
                                80阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在MATLAB解决基本的代数方程组solve 命令用于求解代数方程组。在其最简单的形式,solve 函数需要括在引号作为参数方程。例如,让我们在方程求解x, x-5 = 0solve('x-5=0')MATLAB将执行上面的语句,并返回以下结果:ans =
 5还可以调用求解函数为:y = solve('x-5 = 0')MATLAB将执行上面的语句,并返回以下结果:y =
 5甚至可能不包括的右            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-17 20:03:23
                            
                                448阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            
Good person  — ‘G’
Bad person — ‘B’
The only escape from the maze is at cell (n,m).
A pers            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-07 15:26:21
                            
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            线性回归1.一般形式w叫做x的系数,b叫做偏置项。2 如何计算2.1 Loss Function--MSE利用梯度下降法找到最小值点,也就是最小误差,最后把 w 和 b 给求出来。3 过拟合、欠拟合如何解决使用正则化项,也就是给loss function加上一个参数项,正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet3.1 L1正则(lasso回归)表示上面的 loss function ,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Error:E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)E: 无法锁定管理目录(/var/lib/dpkg/),是否有其他进程正占用它?解 决方法一:#:ps -aux (列出进程,形式如)root 5765 0.0 1.0 18204 15504 ? SN 04:02 0:00 apt-get             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Solve a given equation and return the value of x in the form of string "x=#value". The equation contains only '+', '-' operation, the variable x and i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代计算和算法分析中,MATLAB和Python都是非常流行的工具。今天我们就以“matlab的solve和python的solve”为主题,来探讨如何将这两者的解决方案进行对比,并以此为基础进行一次全面的复盘记录。接下来,我们将通过一系列步骤,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案来详细介绍。
首先,我们来进行环境配置。为了不让环境配置这块成为后续步骤的障碍,我们使用            
                
         
            
            
            
            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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            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            
                
         
            
            
            
            作者:圈圈Getting Data In and Out of R(一)读取数据读取数据所需的几种函数:read.table、 read.csv:最常用的读取列表数据函数,可返回数据框形式。readLines:逐行读取文本文件,返回一个字符向量source:读取R代码、脚本dget:读取R代码(读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象)load、 unserialize:把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             下载和安装Windows环境的R1.进入主页,点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows  4.点击install R for the first time. 5.点击 Dow            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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