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
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2024-05-20 18:11:00
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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
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2024-06-10 08:39:07
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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
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2023-08-17 10:44:37
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图嵌入方法学习（二）1. 什么是随机游走随机游走（Random Walk，缩写为 RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。因此，它是记录随机活动的基本统计模型。其概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。2. 随机游走算法的操作步骤2.1 全局最优化求解全局最优化是
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2024-06-02 14:47:17
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=8159M / M / c / k系统用肯德尔的表示法，M / M / c / k系统具有指数到达（M/ M / c / k），cC具有指数服务时间（M /M/ c / k）和k−c的服务器（M / M /c/ k）ķ-C队列中的位置（M / M / c /k）。这是M / M / 2/3系统 的模拟。...
原创
2021-05-19 23:43:40
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=8159M / M / c / k系统用肯德尔的表示法，M / M / c / k系统具有指数到达（M/ M / c / k），cC具有指数服务时间（M /M/ c / k）和k−c的服务器（M / M /c/ k）ķ-C队列中的位置（M / M / c /k）。这是M / M / 2/3系统 的模拟。...
原创
2021-05-12 14:12:04
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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，
什么是随机森林？随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。 随机森
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2023-05-18 15:00:02
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随机游走（Random Walk，缩写为 RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。因此，它是记录随机活动的基本统计模型。Random Walk 是随机过程（Stochastic Process）的一个重要组成部分，通常描述的是最简单的一维 Ran
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2024-04-07 20:57:16
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1.概述作为一种语言进行统计分析，R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆。R语言可以针对不同的分布，生成该分布下的随机数。其中，有许多常用的个分布可以直接调用。本文简单介绍生成常用分布随机数的方法，并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数。2.常用分布的随机数在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的 前缀+分布函数名： d 表示密度函数（density）； p 表示分布函数
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2023-06-21 22:53:55
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1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）需要更改路径的话用setwd(“路径”)2.安装需要的包并使用install.package("包名")
library("包名")randomForest:随机森林包caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量
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2023-07-21 18:36:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录随机森林模型一、随机森林模型1.数据加载二、数据清洗2.1.删除变量2.2变量数据类型转换2.3划分训练集和测试集三、随机森林分析3.1建模分析3.2模型优化总结 随机森林模型首先：安装需要的几个R语言包：ggplot2，VIM，ggrepel数据说明：名称类型描述accountstring现有支票帐户的状态（A11：<
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2023-10-06 23:17:24
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一 向量的建立1 直接创建 如x1<-1:10; x2<-666; x3<-TRUE;(必须使用大写) x4<-“Tianjing”（向量的格式不同）2 使用c()函数创建多个值的向量 如v1<-c(1,5,8,6,0); v2<-c(1:10); v3<-c(“男”,“女”,“男”,“女”,“男”,“女”); v4<-c(TRUE,FALSE,FA
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2023-08-31 09:28:31
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本章介绍在数据可获得的情况下，输入建模常用的拟合概率分布法，以及如何在建模时体现变量间的相关性。使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/132MhiYHNQzo9RbMI2-o-NQ 提取码：2ch3在数据可获得的情况下，输入建模的三种方法：使用分析概率分布（拟合概率分布法）使用历史数据（与模拟相比，有大量的历史数据）重采样（与模拟相比，数据较少）历史数据法
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2023-06-20 14:05:40
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随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。 随机森林随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。R语言
原创
2021-03-24 19:13:20
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# 随机生存 R语言科普文章
## 引言
随机生存分析，又称为生存分析或事件时间分析，是统计学中一种重要的分析方法，用于研究个体从某个起点到达某个终点的时间间隔。在医学、生物学、工程学等领域有广泛的应用。R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的生存分析相关的包，如survival、rms等。本文将介绍使用R语言进行随机生存分析的基本概念和常用方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 生存数
原创
2023-09-17 16:10:34
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语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析tecdat.cn 采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。我们现在很清楚决策树的过度拟合问题。但是如果我们发展了很多并让他们对结果进行投票，我
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2023-08-08 14:35:53
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本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。数据简介本文利用的数据是随机数据，只是为了实现运行的“工具人数据罢了”,如果想进一步印证代码，可以在下方下载我的数据，不过没必要其实~不多废话，直接上代码，我也是在学习，代码仅供参考，肯定不够完善，可以提出宝贵的建议，感谢。随机森林R语言实现再重申一下，完全可以用R自带的randomForest
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2023-06-20 14:04:54
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一、随机森林理论介绍1.1 优缺点优点。(1)不必担心过度拟合；(2)适用于数据集中存在大量未知特征；(3)能够估计哪个特征在分类中更重要；(4)具有很好的抗噪声能力；(5)算法容易理解；(6)可以并行处理。缺点。（1）对小量数据集和低维数据集的分类不一定可以得到很好的效果。（2）执行速度虽然比Boosting等快，但是比单个的决策树慢很多。（3）可能会出现一些差异度非常小的树，淹没了一些正确的
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2023-06-20 14:04:14
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#第12章 重抽样与自助法 library(coin)
install.packages(file.choose(),repos = NULL,type = "source")
library(lmPerm)
#为什么选择置换检验 数据呈正态分布不太合适 或者担心离群点
#又或者对标准的参数方法来说数据集太小
#当样本量较大时 可以使用蒙特卡洛模拟 进行抽样 获得一个近似的检验
#c
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2023-06-20 14:16:53
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