贝叶斯计算基础一、从MC、MC到MCMC斯坦福统计学教授Persi Diaconis是一位传奇式的人物。Diaconis14岁就成了一名魔术师,为了看懂数学家Feller的概率论著作，24岁时进入大学读书。他向《科学美国人》投稿介绍他的洗牌方法，在《科学美国人》上常年开设数学游戏专栏的著名数学科普作家马丁•加德纳给他写了推荐信去哈佛大学，当时哈佛的统计学家Mosteller 正在研究魔术，于是Di
本节书摘来自异步社区《R语言初学指南》一书中的第2章，第2.6节，作者【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯）2.6 本章小结R语言初学指南在上例中，由于向量t、principal.paid.month.t、interest.paid.month.t及principal.remaining都包含360（或m）个元素，它们在控制台显示时会出现大片的数字。若能将它们组织成某种表格，使之能更好地
转载
2024-05-10 09:51:12
22阅读
# R语言项目方案：奇数的表示与处理
## 项目背景
在数据分析与编程中的很多场景，我们需要分析特定类型的数字，比如奇数。在R语言的编程环境中，奇数的表示和处理可以通过多种方式来实现。本项目将在R语言中实现一种有效的奇数处理方案，包括奇数的判断、筛选以及相关数据显示功能。
## 项目目标
本项目的目标是：
1. 实现奇数的判断与表示功能。
2. 提供功能可复用的代码示例。
3. 对程序运行
1.相识第一次听说R语言，来自我的大学老师，她说她的学生都用R语言，她劝编程零基础的我试试，只要踏实，一步一个脚印，不管多么简单的代码都要亲手实践，那么入门一点儿也不难，我将信将疑的相信了老师的话，即使怀疑自己能力不够，还是开始了自学的过程。2.相知（我学R语言的经验）多问为什么，多使用help()函数，多实践我觉得比起向他人推荐自学教材，更重要的是告诉他人如何自学，那就一定离不开help函数。我
转载
2023-12-30 20:31:31
56阅读
table函数用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。也可以对一般的向量统计每个不同元素的出现次数。如sex = c("女","女","女","男","男")
table(sex)
sex
男 女
2 3对一个变量用 table 函数计数的结果是一个特殊的有元素名的向量，元素名是自变量的不同取值，结果的元素值是对应的频数。单个因子或单个向量的频数结果可以用向量的下标访
转载
2023-05-31 18:43:48
321阅读
# R语言中如何区分奇数和偶数
在数据分析或编程中，我们经常需要对数字进行分类，比如区分奇数和偶数。在R语言中，这个操作相对简单，高效地处理这类任务可以帮助我们进行更复杂的数据分析。本文将通过实际示例，探讨如何利用R语言区分奇数和偶数，并提供相关代码和流程图。
## 奇数与偶数的基本定义
在数学上，偶数是指可以被2整除的整数，而奇数则是不能被2整除的整数。例如，0、2、4、6、8等是偶数，而
原创
2024-09-25 04:20:34
220阅读
R语言中求分位数 1、测试1 test <- 1:10 test a <- quantile(test,c(0.25,0.75)) a ...
转载
2021-04-23 23:31:00
3032阅读
2评论
# R语言中求极差的应用方案
在数据分析和统计学中，极差（Range）是描述数据散布程度的一种常用指标。极差是指一组数据中最大值与最小值之间的差，用于反映数据的波动情况。本文将通过实例展示如何在R语言中计算极差，并提供相应的代码示例。同时，我们将展示旅行图和甘特图，使整个方案更加完整。
## 一、极差的定义
极差（Range）公式如下：
\[
\text{Range} = \text{Max
在R语言中求特征变量是一项非常重要的任务，特别是在数据分析和机器学习中。特征变量的选择往往直接影响到模型的性能和精度。在本篇博文中，我将详细阐述如何在R语言中求特征变量，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化等部分。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境支持以下技术栈：
- **软件**: R、RStudio、caret包、dplyr包、ggplot2包
-
波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度，我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料，所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2，mean square error 和 mean absolute error。可能不是很完整，供参考MSE这个应用应该是最广的，因为他能够求导，所以经常作为loss function。计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平
转载
2023-09-14 16:27:50
103阅读
在R语言中提取奇数位置上的元素是一个常见的需求。本文将通过深入的步骤和实例，详细探讨如何高效地实现这一功能，同时也涵盖了环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等方面。接下来，我们将逐步进行分析和实施。
### 环境准备
在进行R语言开发前，首先确保你的环境已经准备好，包括安装R语言及其相关依赖。
#### 依赖安装指南
R语言本身和一些常用的包需要预先安装。以下是多平台
#include <stdio.h>int main(){ int a = 0; while(a<100) { if(a%2 != 0)//%表示求余数 printf("%d ",a); a++; } return 0;}//或者int main(){ int a = 1; while
原创
2022-08-23 15:22:31
206阅读
题目：*~奇数位上都是奇数或者偶数位上都是偶数题目描述：给定一个长度不小于2的数组arr。 写一个函数调整arr，使arr中要么所有的偶数位上都是偶数，要么所有的奇数位上都是奇数上。 要求：如果数组长度为N，时间复杂度请达到O(N)，额外空间复杂度请达到O(1),下标0,2,4,6…算作偶数位,下标1,3,5,7…算作奇数位，例如[1,2,3,4]调整为[2,1,4,3]即可题解： (1)循环遍历
转载
2024-04-21 23:11:29
199阅读
统计分析一般是针对批量数据,如何反映这批数据的特征,是做数据分析的根本目的,对于这些目标数据集合而言,类型其实是没有限制的,但为了能进行更好的分析,特别是利用数学的方法进行,一般都会将这些数据数字化和量化.因此一般情况下,我们统计分析的指标都可以定在数量上.那如何刻画这些数据的特征呢?平均值: 这是最简单的一个指标,这个指标反映的是数据的平均水平或能力,其优点是简单易算,但缺点也很明显,一是不能反
转载
2023-10-03 18:54:59
242阅读
# R语言中的奇数处理
在数据分析和统计计算的领域中，R语言因其强大的数据处理能力和丰富的统计函数而备受推崇。若你正在学习R语言，可能会遇到有关奇数的处理问题。本文将带你探讨如何在R中识别和操作奇数，同时提供一些实用的代码示例和可视化技术，如甘特图，来帮助理解。
## 奇数的定义
在数学上，奇数是指不能被2整除的整数，例如1、3、5、7等。在R中，我们可以使用简单的代码来判断一个数是否为奇数
# R语言中求方差的代码及其应用
## 介绍
方差是统计学中常用的一个概念，用来衡量数据的离散程度。在R语言中，求解方差非常方便，可以通过内置的函数进行计算。本篇文章将介绍R语言中求方差的代码，并结合实际案例进行应用。
## 方差的定义
方差是一组数据离其平均值的距离的平方的平均数。它用来描述数据的离散程度，方差越大，表示数据越分散；方差越小，表示数据越集中。
数学上，方差的计算公式如下
原创
2023-09-11 06:36:00
1022阅读
第三章（8~12）3-8关系的闭包运算定义：设R是X上的二元关系，如果有另一个关系R’满足： 1.R‘是自反的（对称的，可传递的） 2.R’⊇R 3.对于任何自反的（对称的，可传递的）关系R‘’，如果有R‘’⊇R，就有R‘’⊇R‘。 则称关系R’为R的自反（对称，传递）闭包。记作r(R ),(s(R ),t(R ))tips:自反（对称，传递）闭包应是包含R的最小自反（对称，传递）关系定理1：设R
转载
2024-07-15 10:21:11
46阅读
# R语言中参数位于不同行数
在数据分析的过程中，我们经常需要处理和管理多维数据。R语言作为一种强大的统计计算和图形绘制语言，提供了丰富的功能来处理数据框。然而，在处理多行参数时，我们可能会遇到一些挑战，特别是当参数位于不同行数时。本文将探讨如何使用R语言处理这些情况，并提供相关的代码示例。
## 什么是参数位于不同行数？
在数据框中，不同行数的参数指的是当数据框的列（参数）在多个行中存储不
原创
2024-10-10 03:37:14
44阅读
apply()将数据框或矩阵作为输入，并以矢量，列表或数组形式输出。apply()函数主要用于避免重复使用循环结构。它是所有可以在矩阵上使用的最基本的集合。最简单的示例是对所有列求和。代码apply（m1，2，sum）将sum函数应用于矩阵5x6，并返回数据集中可访问的每一列的总和。m1 <- matrix(C<-(1:10),nrow=5, ncol=6) 5行6列，默认按列排序
m
转载
2023-07-06 16:54:47
2958阅读
基于R语言的Lasso回归在水稻全基因组预测中的应用0 引言全基因组选择是 21 世纪动植物育种的一种重要的选择策略，其核心就是全基因组预测，即基于分布在整个基因组上的多样性分子标记来对育种值进行预测，为个体的选择提供依据。全基因组选择( genomic selection，GS) 是利用分布在整个基因组上的分子标记来估算育种值的一种高效、经济的方法．它实质上是估计所有基因或染色体片段的联合效应，
转载
2023-11-21 14:38:26
167阅读
