labs 函数主要有以下三个用途: 1) 设置图片的标题(title), 子标题(subtitle), 引用(caption) 代码示例: ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = cyl)) + geom_point() + labs(title = "This is title", subtitle = "This is subtitle", caption = "This is caption") 效果图如下

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

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(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

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

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

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

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

0.可以说R语言中一切结构体的基础是vector! R中一切都是vector,vecotor的每个component必须类型一致(character,numeric,integer....)!vector 是没有dimensions的也没有attributes,所以去掉dimension和attributes就成了vector(其实dimension可以作为attributes的一个属性存在但是named** 命名**一般不会作为attributes的属性的)解释下 0.1为何没有dimensi

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) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara

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

create not-yet-evaluated object在R中创建 not-yet-evaluated(就是some code we will evaluated later!!)对象;然后执行的时候需要调用eval(参数中提供执行环境)或者do.ca()执行: do.call()作用就是 do.call( "someRFunction",aListOfArgs) <=> someRFuncion( aListOfArgs ); do.call() is constr

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

多年不写技术博客,手生的很,也不知道大家都关注什么,最近在研究Wpf及3d模型的展示,碰到很多问题,这个是最后一个问题,写出来小结一下...... WPF中如何调整TabControl的大小,使其跟随Window的大小而改变? 1.  场景,VS2010新建一个WPF窗体中,添加了一个tabControl 想要的效果如下图所示,tabcontrol能够跟随窗体的大小而变化 2.  步骤 (1)      选中tabcontrol,查看属性-布局-width,点小菱形图标 (2)      点击后

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

adb install -r 中出现INSTALL_FAILED_UNKNOWN_SOURCES,怎样解决? D:\android_code\0708\tools>adb install -r D:\work_feixun\Gallery2.apk3030 KB/s (7663016 bytes in 2.469s) pkg: /data/local/tmp/Gallery2.apkFailure [INSTALL_FAILED_UNKNOWN_SOURCES] 解决:设置->安全->未

R中ifelse.which.%in%的用法 (2014-02-08 13:54:08)标签: 教育 在R学习过程中,遇到了ifelse.which.%in%,下面分别举例,说明他们的用法.1.ifelseifelse(test, yes, no)test为真,输出yes值,否则输出no值.举例如下:> x <- c(1,1,1,0,0,1,1)> ifelse(x != 1, 1, 0) #若果x的值不等于1,输出1,否则输出0[1] 0 0 0 1 1 0 0 2.which用法wh