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(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

USArrests是R附带的一个数据集,现在我们需要创建一个factor向量urbancat,如果UrbanPop列的某个值在中位数之上,就把urbancat对应位置的值设为1,否则设为0. 这种数据处理任务实在太简单了,一个for循环就能搞定.首先,我们计算一下UrbanPop的中位数: urbanPop.median <- median(USArrests$UrbanPop) 然后,用rep函数初始化一个等长的urbancat向量: urbancat <- rep(x = 0, times

public class Random200_300 { public static void main(String[] args) { int r1 = 0; while (true) { r1 = (int)(Math.random() * 10) * 10 + 200; if ((200 <= r1) && (r1 < 300)) { System.out.println(r1); } else { System.out.println("Error!&quo

使用R拟合分布 几个常用的概率函数介绍 这里,参考R语言实战,以及[Fitting Distribution with R]的附录. 一.认识各种分布的形态 1.1 连续型随机变量的分布 首先,我们来回顾一遍各类分布函数的表达式,及其关系. 先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布:正态分布,卡方分布,t− 分布,F−分布,Wishart 分布. 先上个图,一睹为快. 以上几个分布之间的关系如以下结构图所示. [广义线性模型导论3rd edition,p10] 1.1.1 正态分布 正态分布N(μ

R软件一个显著的优点是它提供了丰富的随机数发生器,比SAS.Matlab方面很多,比Excel更不知方便到哪里去了.这无疑为统计学.工程学以及寿险精算学提供了很大的方便,比如我们要产生200个服从正态分布的随机数,在R里面用只需要键入“rnorm(200)”即可得到.操作如下: >rnorm(200) [1] -0.12071839  0.05257376 -0.23671186 -0.71413741  2.17362525 -0.25102710[7] -1.41124223  1.7881

1. R初窥 从CRAN(The Comprehensive R Archive Network)cran.r-project.org—mirrors.html中选择一个镜像,然后下载合适的安装包(R支持Linux.Mac OS X和Windows). 在R的控制台输入如下命令: > install.packages('quantmod') # 安装quantmod包 > require(quantmod) #引用quantmod包 > getSymbols("GOOG&quo

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

[前言] 本文翻译自Paul Torfs & Claudia Brauer的文章A (very) short introduction to R.其中比较简单的地方没有翻译,不好用中文描述的地方也没有翻译. 1. 简介和安装 R语言是一种用于数据计算和图标制作的强大的语言.建议初学者使用集成开发环境RStudio.安装R和RStudio的部分就不写了,网上搜一下就可以了. 2. RStudio界面 左下方是控制台窗口,也叫命令行窗口,可以在>后输入简单的命令,R就会执行你的命令.这个窗口非常

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个样例: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC详细方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs採样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班參考资料(20140516课程),课上讲详述. 以下三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

一.模拟随机游走数据示例 x <- matrix(0,1000,1) for(i in 1:1000){ x[i+1] <- x[i]+rnorm(1) } plot(x,type="l") 输出结果 二.语法分解 1.plot()函数 plot(x, y, ...),参数x为x轴数据,参数y为y轴数据,后面的参数可以用type="l"(直线),type="p"(点) 2.rnorm()函数 rnorm(200),产生200个服从正态

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

名称 名称 R对应的名字 附加参数 β分布 beta beta shape1, shape2, ncp 二项式分布 binomial binom size, prob 柯西分布 Cauchy cauchy location, scale 卡方分布 chi-squared chisq df, ncp 指数分布 exponential exp rate F分布 F f df1, df1, ncp Gamma(γ)分布 gamma gamma shape, scale 几何分布 geometric g

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

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(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

# 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),

Go 语言网络编程 Go语言在编写 web 应用方面非常得力.因为目前它还没有 GUI(Graphic User Interface 图形化用户界面)的框架,通过文本或者模板展现的 html 界面是目前 Go 编写应用程序的唯一方式. 本章我们将全面介绍如何使用 Go语言开发网络程序.Go语言标准库里提供的 net 包,支持基于 IP 层.TCP/UDP 层及更高层面(如 HTTP.FTP.SMTP)的网络操作,其中用于 IP 层的称为 Raw Socket. Go语言Socket编程详解 在很

这是 HITsz 数据库笔记,欢迎到我的 GitHub 上查看,有笔记说明和源码,作业和实验报告,希望对你有帮助 博客园显示图片异常 数据库基本概念 数据抽象 通过抽象来对用户屏蔽复杂性,以简化用户与系统的交互. 物理层(或内部层): ​ 最低层次的抽象,描述数据实际上是怎样存储的和复杂的底层数据结构(存储路径.存储方式.索引方式). 逻辑层(或概念层): ​ 比物理层层次稍高的抽象,描述数据库中存储什么数据及这些数据间关系. 视图层(或外部层): ​ 最高层次的抽象,只描述整个数据库的某个部分

3514: Codechef MARCH14 GERALD07加强版 Time Limit: 60 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 1288  Solved: 490[Submit][Status][Discuss] Description N个点M条边的无向图,询问保留图中编号在[l,r]的边的时候图中的联通块个数. Input 第一行四个整数N.M.K.type,代表点数.边数.询问数以及询问是否加密.接下来M行,代表图中的每条边.接下来K行,每行两个整数L

一.Foundation框架 概述 我们前面的章节中就一直新建Cocoa Class,那么Cocoa到底是什么,它和我们前面以及后面要讲的内容到底有什么关系呢?Objective-C开发中经常用到NSObject,那么这个对象到底是谁?它为什么又出现在Objective-C中间呢?今天我们将揭开这层面纱,重点分析在IOS开发中一个重要的框架Foundation,今天的主要内容有: Foundation 常用结构体 日期 字符串 数组 字典 装箱和拆箱 反射 拷贝 文件操作 归档 Foundati