R中的sample函数】的更多相关文章

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-…
把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)…
本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习)   哭晕 你真的学会了stem()函数了吗? stem()函数的使用方法是: stem(x, scale=1,width=80, atom=le-08) 其中x是数据向量. scale控制绘出茎叶图的长度. width绘图的宽度. atom是容差,如果选择scale=2,即将10个个位数俞成两段,0-4为一段,5-9为另一段. 然而事实上,我经过反复的试验,发现width最好取较大的数,他既不表示数据的取值范围也不表示最长的那片叶…
转自:https://www.cnblogs.com/nanhao/p/6674063.html 1.apply函数——对矩阵 功能是:Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vecto…
R中的grep.grepl.sub.gsub.regexpr.gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配.默认是egrep的规则,也可以选用Perl语言的规则.在这里,我们以R中的sub函数为例(因为该函数可以返回替换字符串后的具体内容)介绍正则表达式的用法. 对该函数的逻辑参数都使用默认值(ignore.case = FALSE,表示大小写敏感:extended = TRUE,表示使用egrep规则:perl = FALSE,表示不使用Perl规则:fixed = FALSE,表示不…
目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因…
python 中的 range() 函数是很常用的,R  中相应的函数是 seq(), 其实,R 中的“ :”也能代替 python 中的 range() 函数. 1.生成升序整数序列 python:(range 不包含 stop 值,函数默认 start=0, step=1 ) R 语言:(seq 包含 to 值,默认 from=1,by =1) 2.生成降序整数序列 python: R 语言: 按语: range 函数的三个参数都是整数,生成的是一个 range 对象,需要用 list 函数…
本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz…
本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表…
一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]…