代码示例: data <- data.frame(A = 1:2, B = 1:2, C = 1:2) data <- data.matrix(data) par(font = 2, lwd = 2) barplot(data, col = c("black", "white"), beside = T, ylim = c(0, 2.5), font = 2) text( x = b[,1], y = 0.05 + data[,1], adj = c(0

先列上我的数据库表格: c_date(Date格式)     date_type(String格式) 2011-01-01                   0 2012-03-07                   0 2013-07-03                   1 ......                            .. 一:oracle数据库查询的sql语句重点是如何查日期类型,里面就涉及到了to_char 和to_date了 上范例:和普通的sql语句思

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

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-

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量.rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”.而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. > x<-c(30,2,100)> sort(x)[1]   2  30 100> order(x)[1] 2 1 3> x[order(x)][1]   2  30 100> rank(x)[1] 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att

简介 Stringr中包含3个主要的函数族 字符操作 空格处理 模式匹配 常用函数 在平常的数据分析工作中,经常要用到如下的函数 函数 操作 str_length() 获取字符串长度 str_sub() 截取字符串 str_dup() 复制字符串 str_pad() 空格填充 str_trunc() 截取字符串 str_trim() 去除空格 str_split(str, "[:,]") 拆分 str_c() str_c() 拼接 str_detect() 检测模式是否存在 str_s

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

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组

1.R中NA,NaN,Inf代表什么? NA:缺失数据 NaN:无意义的数,比如sqrt(-2) Inf:正无穷大 -Inf:负无穷大 2.确定一个数值型vector的第一个最值(最大/最小)的下标: which.min(x) which.max(x) x numeric (logical, integer or double) vector or an R object for which the internal coercion to double works whose min or m

修改1:2014-06-24 11:38:21 Linux添加硬盘是在原来安装的硬盘空间不够或者需要使用其他硬盘上的东西时候的解决办法,因为大多数初学者习惯使用虚拟机,这里以在Vmware虚拟机中实现Linux添加硬盘的具体步骤来详细介绍说这个问题. Vmware中为linux增加硬盘 1. 在vmware的setting中为虚拟机增加一个硬盘. 对于VirtualBox: 2. 在vmware中看见 第1个硬盘是 /dev/sda , 第2个硬盘是 /dev/sdb pengdl@localh

cmd打开命令提示符 regedit打开注册表 gpedit.msc组策略 services.msc打开服务列表 msconfig系统配置(可以设置开机自启动) compmgmt.msc 计算机管理 dxdiag查看硬件信息 systeminfo查看安装的系统信息 appwiz.cpl查看程序和功能 mmsys.cpl设置声音 1. appwiz.cpl:程序和功能 2. calc:启动计算器 3. certmgr.msc:证书管理实用程序 4. charmap:启动字符映射表 5. chkds

   首先,在TextView所属xml配置文件中,直接添加android:autoLink特性即可,它支持一个或多个(用分割线)自定义的值:none.web.email.phone或all. 另外,你还可以用Linkify来添加超链接,下面介绍一下这个类: Linkify是一个辅助类,通过RegEx样式匹配,自动地在TextView类(和继承的类)中创建超链接. 符合特定的RegEx样式的文本会被转变成可点击的超链接,这些超链接隐式地调用startActivity(new Intent(Int

# 数据产生 # rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 正态分布的随机数(r 代表随机,可以替换成dnorm, pnorm, qnorm 作不同计算.r= random = 随机, d= density = 密度, p= probability = 概率 , q =quantile = 分位) # runif(n, min = 0, max = 1) 平均分布的随机数 # rep(1,5) 把1重复5次 # scale(1:5) 标准化数据 > a <- c(rnorm(5),

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

本文内容分享通过C#程序代码给PPT文档中的图表添加数据趋势线的方法. 支持趋势线的图表类型包括二维面积图.条形图.柱形图.柱形图.股价图.xy (散点图) 和气泡图中:不能向三维.堆积.雷达图.饼图.曲面图或圆环图的数据系列添加趋势线.可添加的趋势线类型包括6种,即多项式(Polynomial)趋势线.指数(Exponential)趋势线.线性(Linear)趋势线.对数(Logarithmic)趋势线.幂(Power)趋势线.移动平均(移动平均)趋势线.下面以柱形图表为例,添加趋势线.方法及