1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:

R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") 回车 接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了. 2.接着运行,输入: library(Rcmdr) 回车 就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法. 以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可. ---------------------------- 2.鼠标导入

1.简单滑动平均预测法就是将所有的售价加起来除以总数 665/5=133 2.加权滑动平均预测法:需要将售价分别乘以权之和,并除以权之和 1771/13≈136.23 二.某木材公司销售房架构件,其中某种配件的销售数据如下表.试计算:3 个月的简单滑动平均预测值(计算结果直接填在表中相应空格). 答:123 月滑动预测 4 月,234 月滑动预测 5 月,345 月滑动预测 6 月. 三.设某商品第 t 期实际价格为 500 元,用指数平滑法得到第 t 期预测价格为 480 元,第 t+1 期预

使用Installshield2010提供的组件 大家再开发软件产品的时候经常是基于某些软件和类库的,像我们的项目就用到了.Net Framework3.5,mapinfo,sqlserver 2008 express,installer 4.5.那用户要用我们的产品,必须有以上的环境才可以,这些东西当然不会让用户自己去安装啦,需要我们来为用户部署好,这样用户才会觉得你的软件真的很好用,不会觉得麻烦对吧. 以前用Installshield2008的时候,对.Net Framework不支持3.5

利用R语言命令自动更新R语言软件的版本. install.packages("installr") library(installr) updateR()

# 习题2 # 2.1 x=c(1,2,3) y=c(4,5,6) e=c(rep(1,3)) z=2*x+y+e;z x%*%y # 若x,y如答案那样定义为矩阵,则不能用%*%,因为,维数不对应, x%o%y # 答案 x<-matrix(1:3,nrow=3) y<-matrix(4:6,nrow=3) e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3) z<-2*x+y+e;z crossprod(x,y)#内积 outer(x,y)#外积 # 2.2 A=matrix(

2.6 列表与数据框 2.6.1 列表 1.列表的构造 列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可以是任意对象,不同元素不必是同一类型,元素本身允许是其他复杂数据类型,比如,列表的一个元素也允许是列表 > Lst<-list(name="Fred",wife="Mary",no.children=3,child.ages=c(4,7,9));Lst $name [1] "Fred" $wife [1]

2.3 对象和它的模式与属性 R是一种基于对象的语言,R的对象包含了若干个元素作为其数据,另外还可以有一些特殊数据称为属性,并规定了一些特定操作(如打印.绘图).比如,一个向量是一个对象,一个图形也是一个对象.R对象分为单纯对象和复合对象两种,单纯对象的所有元素都是同一种基本类型(如数值.字符串),元素不再是对象:复合对象的元素可以是不同类型的对象,每个元素是一个对象. 2.3.1 固有属性:mode 和length > mode(c(1,3,5)>5) [1] "logical&q

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.    下面以一小段R代码来举例说明:> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)> sort(x)[1]  32  67  74  85  93  97  99 100> order(x)

2.4 因子 统计中的变量有几中重要类别:区间变量.名义变量和有序变量.区间变量取连续的数值,可以进行求和.平均值等运算.名义变量和有序变量取离散值,可以用数值代表,也可以是字符型值,其具体数值没有加减乘除的意义,不能用来计算,而只能用来分类或计数.名义变量如性别.省份.职业,有序变量如班级.名次 2.4.1 factor()函数 > sex<-c("M","F","M","M","F") &g

2.2 数字.字符与向量 2.2.1 向量 1.向量的赋值 x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7) 2.向量的运算 x<-c(-1,0,2);y<-c(3,8,2) v<-2*x+y+1 v x*y x/y x^2 y^x 5%/%3 5%%3 exp(x) sqrt(y) sqrt(-2) sqrt(-2+0i) x<-c(10,6,4,7,8) 3.与向量有关的函数 min(x) max(x) range(x) which.min(x) which.max

1.getwd()      获取默认的目录 2.> mydata <- read.csv("1.csv")  读取1.csv文件中的数据,并赋值给一个mydata的对象3.> head(mydata,10)  显示mydata前十条数据 4.> plot(mydata$日产油量,mydata$日产水量)  画散点图 5.> plot(mydata$日产油量[mydata$年月>200601],mydata$日产水量[mydata$年月>200

Ubuntu 中软件的安装.卸载以及查看的方法总结 博客分类: Linux UbuntuDebian配置管理CacheF#  说明:由于图形化界面方法(如Add/Remove... 和Synaptic Package Manageer)比较简单,所以这里主要总结在终端通过命令行方式进行的软件包安装.卸载和删除的方法. 一.Ubuntu中软件安装方法 1.APT方式 (1)普通安装:apt-get install softname1 softname2 …; (2)修复安装:apt-get -f

说明:由于图形化界面方法(如Add/Remove... 和Synaptic Package Manageer)比较简单,所以这里主要总结在终端通过命令行方式进行的软件包安装.卸载和删除的方法. 一.Ubuntu中软件安装方法 1.APT方式 (1)普通安装:apt-get install softname1 softname2 -; (2)修复安装:apt-get -f install softname1 softname2... ;(-f Atemp to correct broken dep

说明:由于图形化界面方法(如Add/Remove... 和Synaptic Package Manageer)比较简单,所以这里主要总结在终端通过命令行方式进行的软件包安装.卸载和删除的方法. 一.Ubuntu中软件安装方法 1.APT方式 (1)普通安装:apt-get install softname1 softname2 -; (2)修复安装:apt-get -f install softname1 softname2... ;(-f Atemp to correct broken dep

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有