简介最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我的这阶段的一些经验总结，在此记录下，也希望能够帮助到你。方法不一定最优，也欢迎批评指正。由于工作还在继续，完整代码现阶段不会公开，下面给出部分代码和代码编写思路。整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。难点：每个脚本代码量较大，模拟时间较长（10h+），为了方便起见，我将不同参数单
转载
2024-08-15 17:23:01
69阅读
在数据分析和统计建模中，R语言作为一种强大的编程工具，得到了广泛的应用。R语言的模拟能力使得我们能够利用随机数生成技术，对复杂系统进行仿真，从而帮助我们理解数据的内在规律。本篇博文将详细记录利用R语言进行模拟的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
在数据驱动的决策中，模拟技术逐渐成为一种重要的方法。通过对随机事件的模拟，我们能够进行预测、评估风险并优化决策。例如，
一、实验介绍--订单流模型拟合1.1 实验知识点指数核 hawkes 过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2 实验环境R 3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析 ， 对交易的一些特征有了一些粗浅的理解 ， 在本节中 我们要做的是利用实际数据来拟合 hawkes 过程 ，看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据：lib
转载
2023-06-16 20:12:15
28阅读
# 稳健回归数据模拟比较 R 语言
在数据科学中，稳健回归是统计分析中的一种重要方法，旨在处理异常值对回归结果的不利影响。本文将逐步教会你如何在 R 语言中实现稳健回归的数据模拟与比较。整个流程可以通过以下步骤表格概括：
| 步骤 | 内容描述 |
| ---- | ------------------------------------
R语言中统计分布和模拟前言 很多应用都需要随机数。像interlink connection，密码系统、视频游戏、人工智能、优化、问题的初始条件，金融等都需要生成随机数。但实际上目前我们并没有“真正”的随机数生成器，尽管有一些伪随机数生成器也是非常有效的。目录 1. 概率统计分布概述 2. 随机函数模拟介绍 3. 密度函数模拟介绍 4. 分布函数模拟介绍 5. 分位数函数模拟介绍 6. 函数模拟
转载
2023-06-21 16:27:26
177阅读
R中sommer包中mmer()函数 R中sommer包中的mmer函数R中sommer包中mmer()函数1、函数random()详解1.1vsr()1.2 dsr(x), usr(x), csr(x) and atr(x,levs)1.3 unsm(x), fixm(x) and diag(x)1.4 gvsr(...,Gu,Guc,Gti,Gtc)2、特殊的方差结构2.1 vsr(atr(x
转载
2024-05-20 18:11:00
113阅读
可以使用环状图形展示基因数据比较。可以多种图展信息，如热图、散点图等。本文目标:可视化基因组数据制作环形热图环形热图很漂亮。可以通过R来实现环形热图。首先，让我们生成一个随机矩阵，并将其随机分成五组。mat1 = rbind(cbind(matrix(rnorm(50*5, mean = 1), nr = 50),
matrix(rnorm(50*5,
转载
2023-12-08 20:26:37
121阅读
一、 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集。这些工具可分为有监督或无监督。1、监督学习：用于根据一个或多个输入预测或估计输出。常用于商业、医学、天体物理学和公共政策等领域。2、无监督学习：有输入变量，但没有输出变量，可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构。以下简单的用3个数据集来说明。1、工资数据 我们希望了解雇员的年龄、教育和年份
转载
2023-10-25 10:22:36
16阅读
要求我们用R语言绘制这三个关键词的搜索次数变化趋势。 我想到了三种图片绘制方式：1.折线图2.时间序列3.多重折线图1.折线图以“湖北”一词为例，首先附上我的代码↓#######
#思路1：画折线图
#1.更改工作路径
setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R//CH04")
getwd()
#2.读入数据
date <- read.csv('
转载
2023-06-20 16:08:48
206阅读
# 使用R语言for loop模拟数据1000次解决实际问题
## 引言
在数据分析领域，模拟数据是一种常见的方法，用于研究和预测实际问题。R语言提供了强大的功能，可以使用for loop来模拟数据的多次运行。在本篇文章中，我们将使用R语言的for loop来模拟数据1000次，并解决一个实际问题。
## 实际问题描述
假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们收集了一年来每天的销售数据，现
原创
2023-12-03 06:59:57
120阅读
## R语言经验数值模拟
### 引言
数值模拟是一项重要的科学研究工具，可以帮助我们理解复杂的现象和系统。R语言是一种功能强大的开源统计计算和数据可视化工具，提供了丰富的函数和包，适用于各种数值模拟应用。本文将介绍R语言在数值模拟方面的经验，包括如何生成随机数、拟合曲线、模拟蒙特卡洛方法等。
### 随机数生成
在数值模拟中，生成随机数是一项基础操作。R语言提供了多种方法生成不同分布的随
原创
2023-10-03 05:00:43
161阅读
2.4 探索所有男选手的跑步时间现在我们已经完成了对公布在Cherry Blossom网站上表格数据的提取，可以开始研究年龄和跑步时间之间的关系了。典型地，我们首先以图形化的方式考查构建在散点图上的数据，其中散点图以跑步时间为y轴，年龄为x轴。下面我们调用plot()函数对男运动员构造这样的一张散点图。这里我们使用一个轴范围参数ylim，以筛选掉诸如跑步时间为1.5分钟这类的参赛者。在对plot(
转载
2024-01-02 20:56:13
100阅读
基于随机游走模型的 PageRank 算法及应用一、课题背景介绍1.1 随机游走模型随机游走也称随机漫步，其概念接近于布朗运动，可以看作布朗运动的理想数学状态。随机游走最早由 Karl Pearson 于 1905 年提出，它是一种不规则的变动形式，在变动过程当中的每一步都是随机的，下一步运动仅由当前所处的状态决定，每一次变动都不会影响过去的状态，即具有“无记忆性”，可以用马尔科夫链刻画。随机游走
转载
2024-06-10 08:39:07
22阅读
前言 R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点： 1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数
转载
2024-07-25 19:09:16
58阅读
一、数据科学数据科学：计算和统计技术的综合应用，用于解决一些真实世界中的问题。 计算：获得结果 统计：分析和建模 真实世界：机器学习、AI数据科学Data Science = 统计+数据处理+机器学习+科学探究+可视化+商业分析+大数据数据科学：数据收集-提出初始问题-解决问题-阐释方案 数据科学不是统计学。 统计学：包括更多数学和理论领域的内容，偏向算法。 数据科学：更偏向实践应用。数据可视化、
转载
2023-07-24 22:07:08
80阅读
# 马尔可夫链模拟在R语言中的实现指南
马尔可夫链是一种数学系统，它经历的状态是随机的，但未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。在本篇文章中，我们将一步步指导你实现一个简单的马尔可夫链模拟，并用R语言进行编程。
## 整体流程
以下是实现马尔可夫链模拟的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义马尔可夫链的状态及转移概率 |
| 2
当前浏览器不支持播放音乐或语音，请在微信或其他浏览器中播放人们说话不是一个词一个词崩出来的，文章也就由句子组成。要想让机器识别美文，体会中华名族汉语的博大精深，不是不可能。但是，首先需要将其转化成其可以识别的模式——词语。分词是自然语言处理(NLP)中最底层、最基本的模块，分词精度的好坏将直接影响文本分析的结果。这里介绍著名的分词方法：结巴分词以及基本分词方法在Python和R语言中的用法。Pyt
转载
2023-08-16 00:13:21
47阅读
文章目录前序r d p q一、一元随机数的产生1.均匀分布随机数runif2.正态分布随机数的产生rnorm3.指数分布随机数产生rexp4.二项分布随机数的产生rbinom二、多元随机数的产生mv，rm，pm1.多元正态分布随机数2.多元正态分布的累积概率、密度函数、分位数3.多元t分布随机数三、随机抽样sample1.放回与无放回抽样2.重抽样四、统计模拟几种常见的模拟方法1. 二项分布模拟
转载
2023-08-17 10:44:37
12阅读
前面用三篇推文介绍了forcats工具包中处理分类变量的函数，本篇再来介绍一下基础包中的相关函数。1 主要函数概况与因子变量相关的主要函数如下：factor(x = character(), levels, labels = levels,
exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA)
ordered(x, ...)
is.f
转载
2023-08-31 16:28:34
166阅读
hello，大家好，今天带给大家的是一种计算机模拟的方法——蒙特卡洛模拟（Monte Carlo）。这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法，而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”，也就是在实验次数非常多时，频率会依概率收敛，即频率非常接近概率。蒙特卡洛模拟的基本思路可以归纳为三步：构造问题的概率模型->从已知概率分布中抽样->建立所需的统计量。后面我会用两个例子来做详
转载
2023-08-31 17:23:22
600阅读
