出于朋友的推荐或项目的需要让我认识了go语言。简单的学习或了解后,发现go可以说吸取了各种语言的精华,并且语法简练,堪称至简至美。尤其在服务器并发性能上有超强的发挥,是七牛公司开发云服务的核心语言。并且性能上比c语言不会逊色多少,但是综合比较,go的优势完全大于c。很多人称是c/c++和python融合,抓住了c的性能,吸取了python的开发简易度。在此简单介绍下,go语言开发团队作者是1987            
                
         
            
            
            
            前一段时间,我已经介绍过 Linux 上针对 C/C++ 语言的最好 IDE。很显然 C 或 C++ 并不是现存的唯一的编程语言,是时间讨论某些更加特别的语言了。假如你做过一些统计工作,很可能你已经见识过 R 语言 了。假如你还没有,我真的非常推荐这门专为统计和数据挖掘而生的开源编程语言。若你拥有编程背景,它的语法可能会使你感到有些不适应,但希望它的向量化操作所带来的快速能够吸引到你。简而言之,请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            因为在写论文的时候用到,所以和大家分享。原地址为考虑到原地址可能失效,这里做简单的翻译和备份,有关聚类的R包可以参考cluster包和ape包以下是正文:The most basic dendrogramLet's start with the most basic type of dendrogram. For that purpose we'll use themtcars dataset a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、求matrix或者dataframe的转置均是:t(A) 2、求一个vector的最后一个元素:tail(x,1) 3、将data(matrix或者dataframe或者vector)NA替换为0:data[is.na(data)] <- 0 4、计算程序运行时间: 方法一:x <- rnorm(1000000)
system.time(density(x))时间结果中:用户”是消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:杨光辉R是目前最流行的高级编程语言之一,被广泛用于统计分析和数据可视化。R是开源的,有非常活跃的社区来支撑。想要了解更多有关R信息,可访问R的主页:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.r-project.org/RStudio是R的一个集成开发环境(IDE)。使用它的话,R编程的学习和实践会更加轻松和方便。下面就教大家如何下载并安装R和R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录0引言1、课本介绍1.1理论的书1.2 R语言的书2、构造数据3、相关性分析4、多元回归模型的建立4.1建立模型5.2模型分析5.3方差分析表5、变量选择5.1 逐步回归5.2所有子集法5.3套索法6、回归模型常用函数总结7、参考文献 0引言在毕业实用模型一1、二2、三3中介绍了时间序列模型的建模思路与在R语言中的调参,今天来讲解一下回归模型的建模思路和实现。 在这里你将会学到:推荐的回归模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录A.项目反应理论(IRT item response theory)概述历史发展特点模型A.项目反应理论(IRT item response theory)概述IRT理论即项目反应理论(Item Response Theory, IRT),又称题目反应理论、潜在特质理论(Item Response Theory)是一系列心理统计学模型的总称。IRT是用来分析考试成绩或者问卷调查数据的数学模型。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            面板数据分析步骤及流程-R语言面板数据面板数据(Panel Data),也成平行数据,具有时间序列和截面两个维度,整个表格排列起来像是一个面板。  面板数据举例: 模型说明及分析步骤1、首先确定解释变量和因变量;  2、R语言操作数据格式,部分截图如下,这里以index3为因变量,index1与index2为解释变量: ##加载相关包
install.pac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在当今数据科学和统计分析日益盛行的背景下,越来越多的开发者希望使用各种工具进行 R 语言项目的开发。JetBrains 的 IntelliJ IDEA 作为流行的 IDE,虽然最初是为 Java 开发的,但也支持多种其它编程语言,包括 R 语言。接下来,我们将详细探讨如何在 IDEA 中开发 R 语言项目,并记录下整个过程。
## 背景定位
在数据驱动的决策中,R 语言因其强大的统计分析和数据            
                
         
            
            
            
            Title: The Process of Implementing a Mathematical Modeling Project using R Language
Introduction:
In this article, I will guide you through the process of implementing a mathematical modeling project            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            学校电脑R语言安装不了包解决方法(网络链接失败)学校电脑安装R包不行,不是镜像原因,是一个IE证书过期了,无法连接到R包的官网。这个证书今年9月份过期了,导致网页进去会显示证书过期,R下载包就会失败。DST Root CA X3 证书,就是这个: 一般看到的报错信息是这些:install.packages()安装报错信息:Warning in install.packages : unable t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍你目标是在数据分析领域从事职业吗?那你来对地方了!如今,数据分析在多个行业中发现了广泛的应用;数据的识别和分析有助于提升企业的效率和利润。数据科学项目不仅可以增强你在该领域的知识,还可以让你在简历中展示你的数据分析能力。巧妙地处理大量数据集的能力使熟练的数据科学家与众不同,而实时数据科学项目是磨练编码技能的完美方式。要获得数据科学方面的专业知识,请查看我们的数据科学课程。在本文中,我们将讨论            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            R拥有许多用于存储数据的对象类型,包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表,下面来为大家简单介绍一下标量标量是只含一个元素的向量,例如f <- 3、g <- "US"和h <- TRUE。它们用于保存常量向量函数c,是组合函数a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
b <- c("one", "two", "three")
c <- c(TR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            安装R和Rstuido软件 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境;Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。1、官网下载R安装包 下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接,接下来我将以windows为例给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下:setClass("Ti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #第11章中级绘图(与ggplot2包进行对比)
 #散点图
 #图1 plot()函数
 attach(mtcars)
 plot(wt,mpg,
      main="基本散点图",
      xlab="车重",
      ylab="每加仑英里数",pch=15)
 abline(lm(mpg~wt),col="red",lwd=2,lty=1)
 lines(lowess(wt,m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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