R语言与显著性检验学习笔记 一.何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单,就是认为小概率事件不可能发生.虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生,但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生. 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异,以及这种差异是否显著的方法. 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设(或零假设),与H0对立的假设记作H1,称为备择假设. ⑴在原假设为真时,决定放弃原假设,称为第一类错误,其出现的概率通常记作α: ⑵在原假设不真

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录

转自:http://blog.fens.me/r-apply/ 前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapp

对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解.如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解.我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解: <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span> 显示结果: <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1

R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式.本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况-----使用RMySQL操作数据库. 1.下载DBI和RMySQL包 install.packages(c("DBI","RMySQL")) 2.载入DBI和RMySQL包 library(DBI) library(RMySQL) 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 # 创建数据库连接 con <- dbConnect(My

FILE *read = fopen(cXmlFile,"rb"); if (read) { fseek(read, 0L, SEEK_END); int len = ftell(read); // c语言中的rewind函数就是把文件指针从你现在读取的位置,重新指向文件开头 // Win CE 不支持该函数,可用fseek函数替换 // rewind(read); fseek(read,0L,SEEK_SET); …… …… } 另外,wince 下不支持 remove(filena

少壮不努力,大一的时候c语言学得不扎实,最近学数据结构的时候看到c语言中malloc函数都不知道了,这里记录一下,避免以后再忘. malloc的全称是memory allocation,中文叫动态内存分配,用于申请一块连续的指定大小的内存块区域以void*类型返回分配的内存区域地址,当无法知道内存具体位置的时候,想要绑定真正的内存空间,就需要用到动态的分配内存,且分配的大小就是程序要求的大小. 函数:void *malloc(int size); malloc 向系统申请分配指定size个字节的

1.下载Matrix和arules包 install.packages(c("Matrix","arules")) 2.载入引入Matrix和arules包 # 引入Matrix和arules包 library(Matrix) library(arules) 3.读取数据 # 读入数据 dataset <- mysql_find(sql) 4.数据转换 # 将数据框转为矩阵 dataset2 <- as.matrix(dataset) # 转换为交易流数

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

函数名: system 功   能: 发出一个DOS命令  用   法: int system(char *command);  system函数已经被收录在标准c库中,可以直接调用 system()函数用于向操作系统传递控制台命令行,以WINDOWS系统为例,通过system()函数执行命令和在DOS窗口中执行命令的效果是一样的,所以只要在运行窗口中可以使用的命令都可以用SYSTEM()传递,但要注意的是输入斜线时要输入两个,以名C语言当作转义字符处理. 常用的DOS命令,可用system函数

logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

fgets()函数用于从文件流中读取一行或指定个数的字符,其原型为: char * fgets(char * string, int size, FILE * stream); 参数说明:string为一个字符数组,用来保存读取到的字符.size为要读取的字符的个数.如果该行字符数大于size-1,则读到 size-1 个字符时结束,并在最后补充' \0':如果该行字符数小于等于 size-1,则读取所有字符,并在最后补充 '\0'.即,每次最多读取 size-1 个字符.stream为文件流指

表头文件  #include<sys/file.h> 定义函数  int flock(int fd,int operation); 函数说明  flock()会依参数operation所指定的方式对参数fd所指的文件做各种锁定或解除锁定的动作.此函数只能锁定整个文件,无法锁定文件的某一区域. 参数  operation有下列四种情况: LOCK_SH 建立共享锁定.多个进程可同时对同一个文件作共享锁定. LOCK_EX 建立互斥锁定.一个文件同时只有一个互斥锁定. LOCK_UN 解除文件锁定

代码: #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; int main(){ ] = {}; memset(a,,sizeof(a)); cout<<a[]<<]<<endl; cout<<a<<<<endl; cout<<&a<<<<endl; ; } 输出: 84215045 8421504

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/33024727 函数名: system 功   能: 发出一个DOS命令   用   法: int system(char *command);   system函数已经被收录在标准c库中,能够直接调用 system()函数用于向操作系统传递控制台命令行,以WINDOWS系统为例,通过system()函数运行命令和在DOS窗体中运行命令的效果是一样的,所以仅仅要在运行窗体中能够使用的命令都能够用SYS

表头文件  #include<sys/file.h> 定义函数  int flock(int fd,int operation); 函数说明  flock()会依參数operation所指定的方式对參数fd所指的文件做各种锁定或解除锁定的动作.此函数仅仅能锁定整个文件,无法锁定文件的某一区域. 參数  operation有下列四种情况: LOCK_SH 建立共享锁定.多个进程可同一时候对同一个文件作共享锁定. LOCK_EX 建立相互排斥锁定.一个文件同一时候仅仅有一个相互排斥锁定. LOCK

sizeof函数的结果: 变量:变量所占的字节数. ; printf( 数组:数组所占的字节数. ,,,,}; ] = {,,,,}; printf("size_arr1=%d\n",sizeof(arr_int1)); //5*4=20 printf("size_arr2=%d\n",sizeof(arr_int2)); //10*4=40 字符串:其实就是加了'\0'的字符数组.结果为字符串字符长度+1. char str[] = "str"

断言函数的格式如下所示: void assert (int expression);如果参数expression等于零,一个错误消息将会写入到设备的标准错误集并且会调用abort函数,就会结束程序的执行. 断言的消息会显示库依赖,但是它也包含一下信息,源文件的名字,处于哪一行,在哪儿发生的,一般的格式如下: Assertion failed: expression, file filename, line line number 该函数的头文件如下所示: <assert.h> 该函数的源码应用

转自:http://www.cnblogs.com/xy-kidult/archive/2012/12/25/2832460.html 早上翻<C和指针>,碰见一个子串查找问题,这个问题在C标准库中有模板,即strstr函数,其原型是char*strstr(const char*s1,const char* s2); 这个函数的作用是在s1中查找子串s2,如果找到,则返回s1中s2的位置.否则返回NULL. 虽说函数库中存在解决方案,但还是想亲自动手实践一下.于是开始编程,思路很简单,分两步,

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子