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向量赋值1~10,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------最多抽n次,n为x向量中元

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-

sample: 从整体中挑出部分样本数据函数 Usage: sample.int(n, size = n, replace = FALSE, prob = NULL) x:可以是R中任何​对象 size: 指定在向量中抽取元素的个数 replace:默认是F,表示每次​抽取后的数就不能在下一次被抽取:T表示抽取过的数可以继续拿来被抽取 prob:概率(probability),默认每一个元素被抽取的概率相等,称为随机抽样,实际中需要抽取的元素未必相等,则通过prob来指定 示例: > sampl

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

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

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

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 &

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

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

http://blog.csdn.net/erick08/article/details/7194575 Microsoft  SDK 中Sample之Amcap 的运行方法      写这篇文章的由衷是我想很多编程爱好者都可能会去尝试运行SDK的Sample,但微软提供的代码并不能直接编译,我开始发现运行报错时,还拙劣地以为是代码有误,竟然改动了少许代码,结果显然还是fail了. 网上查了很多关于编译失败的资料,有讲“无法解析的外部符号”,也有讲到具体代码中的类及头文件.库文件等等,下面讲下我

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

java中的int与byte的转化 1.基础准备 1.1.原码 就是二进制码,最高位为符号位,0表示正数,1表示负数,剩余部分表示真值 1.2.反码 在原码的基础上,正数反码就是他本身,负数除符号位之外全部按位取反 1.3.补码 正数的补码就是自己本身, 负数的补码是在自身反码的基础上加1 2.对应到java操作 &(与), | (或), ^ (异或),~ (按位取反) & :当2个都为1的时候为1, 其他都是0 . 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 =

在 C# 中,(int),Int32.Parse() 和 Convert.toInt32() 三种方法有何区别? int 关键字表示一种整型,是32位的,它的 .NET Framework 类型为 System.Int32. (int)表示使用显式强制转换,是一种类型转换.当我们从 int 类型到 long.float.double 或decimal 类型,可以使用隐式转换,但是当我们从 long 类型到 int  类型转换就需要使用显式强制转换,否则会产生编译错误. Int32.Parse()