R安装1．输入命令 C 在浏览器中显示帮助文档，并学会使用帮助文档。 A. help(solve) B. help.start() C. help() &nb
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2023-06-25 13:56:35
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R语言题目及参考答案（3）：回归分析相关题目本文所有题目参考答案可以去我的资源下载—>>>R语言题目及参考答案（4）本文只展示部分题目参考答案。1.考察温度对产量的影响，测得10组数据(见表1)表1 温度对产量的影响（1)试建立X与Y之间的回归方程式；回归方程式：y=9.121+0.223x（2)对其回归方程进行显著性检验；（3) 预测X=42︒C时产量的估计值及预测区间(置信度
1） 现有甲乙丙三个工厂生产同一种零件，为了了解不同工厂的零件的度有无明显的差异。现分别从每一个工厂随机抽取部分零件，测定其强度。数据如图表 5~9 所示： 试问三个工厂的零件的平均强度是否相同？ 由上图可得知P<0.05,说明不同工厂的零件强度有明显差异，可以看出三个工厂的零件的平均强度不相同。生产某种化工产品时，要比较四种不同配方对生产率的影响，考虑到生产率随生产日期不同而变动较大，所以
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2023-10-11 20:21:00
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1.有一个数据框，其生成代码如下， Ozone <- c(41, 36, 12, 18, NA, 28) Solar.R <- c(190, 118, 149, 313, NA, NA) wind <- c(7.4, 8.0, 12.6, 11.5, 14.3, 14.9) Temp <- c(67, 82, 74, 62, 86, 66) date <-c(“19
解法并不单一，下列方法带有璇子个人的偏好，因此仅供参考。如有错误，欢迎在评论区斧正！5.1 编写一个 R 程序（函数）。输入一个整 n，如果 n<=0，则终止运算，并输出一句话：“要求输入一个正整数”；否则，如果 n 是偶数，则将 n 除 2，并赋值给 n；否则将 3n+1 赋给 n， 不断循环，直到 n=1，才停止运算，并输出一句话：“运算成功”.这个例子是为了验证数论中 的一个简单定理。
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2024-07-19 08:05:08
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数组、数据框、list列表的创建及部分基础问题数列题-1请构造如下数列：1，2，3，4，5，6，7，81:8
seq(from=1,to=8)[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8题-2用适当R语句产生数列：1，4，7，10，13，16，19； （1）求以上数列的均值，中位数，方差； （2）删去第1和第3个数。# 以3为公差生成等差数列
C1<-seq
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2023-11-18 20:19:13
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常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。对学习数据挖掘的学生来说，如何选择确实是道难题，下面就介绍一下几种常用的挖掘软件的特点，供大家参考。数据挖掘软件首推R，它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。R作为一款用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、
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2023-09-11 10:56:24
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dotNet winform和matlab gui有些像，但更稳定，有vs加成，遇到科学计算的部分，也有成熟的库调用。本篇尝试使用numSharp开源库做一个布朗运动模拟的小app。刚开始接触gui就是从matlab和python这来的。学py的时候有一个地方是用用个包做gui，虽然又出了很多包，但都感觉很弱(最近不知道咋样了)，无意间发现了matlab做gui太容易了，一度沉迷于此，遇到科学计算
3)要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数(GPA)和毕业时的年龄来解释。表4-7为某学校办公室提供的样本数据。表4-7某学校学生起始工资、GPA及年龄数据GPA年龄起始工资2.953.403.203.103.052.753.152.75222327252328262625 50028 10028 20025 00022 70022 50026 00023 800（1）试做回归模
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2024-04-20 10:10:49
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1.两独样本参数的非参数检验1.1.Welcoxon秩和检验先将两样本看成是单一样本（混合样本）然后由小到大排列观察值统一编秩。如果原假设两个独立样本来自相同的总体为真，那么秩将大约均匀分布在两个样本中，即小的、中等的、大的秩值应该大约被均匀分在两个样本中。如果备选假设两个独立样本来自不相同的总体为真，那么其中一个样本将会有更多的小秩值，这样就会得到一个较小的秩和；另一个样本将会有更多的大秩值，因
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2024-08-01 06:36:12
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断断续续学习R语言已经很久，一直想要记录下自己学习时的所想所得，但是始终没有行动，这次终于决定记录下学习R语言编程艺术时的所思所悟，原因是第二次读这本书，终于意识到书中的精髓，想要和大家分享，如果有理解不对的地方，也欢迎大家批评指正。第一章 快速入门刚开始认识R语言，最重要是了解R语言中数据结构（当然，安装和启动我略掉了，大家记得安好Rstudio）。1.向量向量包括字符型向量和数值
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2023-11-06 13:04:12
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与R，热衷推广R在工业界与学术界的应用。前文参考：HopeR：R语言自然语言处理：中文分词HopeR：R语言自然语言处理：词性标注与命名实体识别HopeR：R语言自然语言处理：关键词提取（TF-IDF）HopeR：R语言自然语言处理：关键词提取与文本摘要（TextRank）HopeR：R语言自然语言处理：词嵌入（Word Embedding）情感分析，就
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2023-09-05 14:23:37
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# 用R语言和Shiny开发情感分析应用
## 引言
情感分析是自然语言处理中的一项重要任务，在分析用户的反馈、评论或社交媒体数据时尤为常见。通过R语言和Shiny框架，我们可以构建一个交互式的Web应用，方便用户进行情感分析。下面我们将详细介绍实现这个应用的步骤和代码。
## 实现流程
下面是我们构建情感分析应用的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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原创
2024-09-01 03:46:46
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# 学编程：如何制作一个R语言学习APP
在当今编程的世界中，开发一款移动应用程序（APP）是一个非常有趣且具有挑战性的任务。作为一名刚入行的小白，学习如何用R语言开发一个学习APP，可以为你的编程之旅打下良好的基础。本文将详细介绍这个过程的整个流程，并提供相应的代码示例，帮助你顺利实现这个目标。
## 整体流程
首先，下面的表格列出了开发这个APP的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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今天介绍一本书《数据挖掘R语言实战》。数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，R语言的特点是入门容易，使用简单。 这本书侧重使用R进行数据挖掘，重点进述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R的
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2023-12-22 13:58:06
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从键盘输入两个整数值a,b；然后再交换a和b的值。#include<stdio.h>int main(){ int a, b, t; scanf("%d%d", &a, &b); t = a; a = b; b = t; printf("a=%d,b=%d\n", a, b); return 0;}求1000以内奇数之和。#include<stdio
原创
2022-12-26 17:09:11
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C语言的一些练习：（1）买水（2）排列：前面是奇数，后面是偶数
(0 <= x < 100) + (i = j = 0) + (char)(65 + 3) int x, i, j; int result = (0 <= x < 100) + (i = j = 0) + (
原创
2023-02-14 09:24:55
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药品销售分析前言数据获取数据清洗选择子集列名重命名缺失数据处理数据类型转换数据排序异常值处理构建模型业务指标1:月均消费次数业务指标2:月均消费金额业务指标3:客单价数据可视化消费趋势分析分析每天的消费金额分析每月的消费金额分析药品销售情况小结 前言原始数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx业务指标：月均消费次数、月均消费金额、客单价、消费趋势分析过程：获取–清洗–建模–分析–可视化数据获取
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2024-03-30 21:23:50
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文章目录数据理解与准备数据理解获取并查看数据：冗余变量：缺失值：数据准备数据属性与描述：处理分类型变量查看数据描述异常值：极值处理：**缺失数据：**降维：**变量选择：**欠采样与过采样参考附录 数据理解与准备数据理解主要是理解数据，包括分析抽样偏差，数据粒度，数据得精确含义，变量类型，冗余变量，完整性，缺省值，数据链接。这里主要先查看数据，处理冗余变量，进行缺失值的分析等。获取并查看数据：首
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2023-11-23 15:55:16
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