关于对R语言的理解： 这里我讲一下自己对于R语言的理念，我不想重复那些已经被转播烂了的概念解释、发展历史、及其功能简介。 R语言是统计学家开发的，出生之初就决定了它的使命是统计计算和数据可视化，这算是R语言核心功能的两个大方向。 对于这两个方向而言，统计计算的学习，基础都在课堂理论与专业背景上，说实话，R语言只是提供了一个实现的平台而已，它并不该改变或者创造新的理论、
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2023-06-21 14:28:04
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R语言基础系列：你知道R中的赋值符号箭头(<-)和等号（=）的区别吗？1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框）2读写数据所需的主要函数、与外部环境交互3数据筛选——提取对象的子集4向量、矩阵的数学运算5控制结构6函数及作用域7认识循环函数lapply和sapply8分解数据框split和查看对象str9模拟——随机数、抽样、线性模型在R语言进行数据分析时，经常需要找不同组间的相同和不同
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2023-07-27 23:38:56
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# 如何实现“差分 R语言”
## 1. 介绍
在统计学中，“差分”是指一个时间序列数据中相邻两个数据的差值。在R语言中，我们可以使用`diff()`函数来实现对数据的差分操作。
## 2. 流程
下面是实现“差分 R语言”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------|
| 1 | 导入数据 |
| 2 |
原创
2024-02-25 04:08:35
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众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据
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2023-08-08 01:31:36
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# 教你如何提高R语言执行效率
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何提高R语言的执行效率。在这篇文章中，我将分享整个流程并为你展示每一步需要做什么以及需要使用的代码。让我们一起开始吧！
## 流程
下面是提高R语言执行效率的流程，可以用表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 使用向量化操作 |
| 2 | 避免循环 |
| 3 | 使用
原创
2024-04-16 06:38:03
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z - score： 观测值减去平均值，然后再除以标准差，得到均值为0， 标准差为1的数据，且数据符合正太分布。001、dat <- c(10, 8, 2, 6) ## 测试数据
dat
scale(dat) ## scale函数实现z-score 002、利用函数进行验证dat <- c(10, 8, 2, 6)
d
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2023-06-19 11:35:42
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前言最近写论文用到了相空间重构（PSR）技术，该方法简单来说就是将一个一维的时间序列通过重构的方法映射为一个矩阵，且该矩阵保留了原始时间序列的特征。 进行PSR的关键是确定两个参数：延迟时间和嵌入维数，关于两个参数的选取对重构的影响，这儿不多做说明，可以查阅文献。简单来说两个参数的选择直接关系到重构效果的好坏。 下面给出用互信息量法（AMI）求延迟时间的R代码R语言求解延迟时间###确定延迟时间t
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2023-08-08 11:50:56
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小结（3）以上用到了9个方法实现一个问题，在实现的过程中试验数据量为n=10。得到不同方法所用的平均耗时间大小。每种方法在计算平均耗时的重复次数为N =100。当然上述的每个方法测试的数据量尽管相同，但由于（1）数据内容不尽相同，（2）由于测试耗时的时候后台打开的程序多少不同（CPU和内存任务量不同），（3）每种方法所处理的内容不尽相同。这些都对所测试的结果产生影响。为此，为了减小这些影响，本节主
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2023-08-09 11:27:19
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# R语言差分回归教程
差分回归（Difference Regression）是一种用来处理时间序列数据的方法，通常用于分析变量之间的关系。本文将指导你如何在R语言中实现差分回归，进行数据预处理、差分、建模以及结果分析。以下是整个流程的步骤及代码示例。
## 流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A[数据加载] --> B[数据预处理]
B --> C[计
# R语言中计算残差的入门指南
在数据分析和回归分析中，残差是一个非常重要的概念。它表示预测值与实际值之间的差异。在本篇文章中，我们将逐步教会你如何在R语言中计算残差，以及如何通过图表展示结果。
## 流程概述
在学习如何计算残差之前，让我们来看一下整个流程。以下是步骤的表格总结：
| 步骤 | 描述 |
使用R语言进行季节差分
## 什么是季节差分？
季节差分是时间序列分析中的一种方法，用于将非平稳时间序列转换为平稳时间序列。在许多实际应用中，时间序列具有明显的季节性。这意味着数据在一年中的不同时间段内会重复相似的模式。通过进行季节差分，我们可以将季节性的影响从时间序列中移除，使其变得平稳。
## 如何进行季节差分？
在R语言中，可以使用`diff()`函数来进行季节差分。该函数可以计算相
原创
2023-09-27 04:16:07
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# R语言差分还原教程
## 1. 流程图展示
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入时间序列数据
输入时间序列数据 --> 差分处理
差分处理 --> 还原操作
还原操作 --> 输出还原后的数据
输出还原后的数据 --> End
```
## 2. 教学内容
### 步骤一：差分处理
在R语言中，可以使用`di
原创
2024-06-13 05:54:21
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一、多元正态的参数估计1.1 样本均值 在R语言中，均值通常用函数mean()得到，但是mean()只能计算一维变量的样本均值，在面对多元随机变量的样本时，假设我们以数据框的形式保存样本，我们有以下方法可以得到样本均值：对多元样本的每一个分量用mean()函数，可以用apply()或sapply()函数以数据框类型保存的样本，可以用summar
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2023-08-17 16:45:08
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R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数
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2024-02-01 18:04:29
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一分钟看完计量经济学
计量经济学服务中心 前天
本文由计量经济学服务中心综合整理自人人网日志，新浪微博
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
一、建模步骤
建模步骤：
A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围
B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量
C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择
D，模型的检验
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2023-12-31 13:34:52
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本文介绍了做残差分析的方法及其重要性，以及利用R语言实现残差分析。在这篇文章中，我们通过探索残差分析和用R可视化结果，深入研究了R语言。残差本质上是当一个给定的模型(在文中是线性回归)不完全符合给定的观测值时留下的gap。医学中的病理学发现的残留分析是一个形象的比喻。人们通常用代谢残留水平来作为衡量药物吸收的指标。残差是用于建模的原始值与作为模型结果的对于原始值的估计之间的差异。残差=y-y-ha
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2023-07-09 07:16:02
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。复相关系数平方将总平方和分解为：其中 - 总平方和- 回归平方和是能够用回归系数和自变量的变量解释的因变量变化。 - 残差平方和是回归模型不能解释的因变量变化。 回归平方和越大，残差平方和越小，回归拟合越好。 定义复相关系数平方(判定系数)则0≤R方
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2023-07-21 18:37:10
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我们以一个非常简单的R语言程序作为入门手段：# x <- rnorm(5)
# x
age <- c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
mean(age)
mean(weight)
sd(weight)#标准差
cor(age,weight) #相关度
plo
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2023-06-13 22:02:48
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# R语言标准差代码实现教程
## 介绍
在R语言中，标准差是一种常用的统计指标，用于衡量数据集合的离散程度。标准差越大，数据集合的离散程度越大；标准差越小，数据集合的离散程度越小。本教程将教你如何在R语言中计算标准差。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解如何实现R语言标准差代码，我们首先给出整个流程的步骤。下面是具体的流程表格：
```mermaid
journey
title
原创
2023-08-26 14:14:38
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# R语言中的残差检验：基础与实例
在回归分析中，残差是观察值与通过模型预测的值之间的差异。残差分析是模型评估的重要步骤，可帮助我们判断模型的质量和适应性。本文将介绍R语言中残差检验的基本方法，并给出相关代码示例。
## 残差的定义
残差（Residual）是指每个观测值与相应预测值之间的差值，其计算公式为：
$$
e_i = y_i - \hat{y}_i
$$
其中，$y_i$为实际
原创
2024-08-30 05:29:01
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