0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

#缺失值 Missing Value > #NaN不可识别NA> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan(x)[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > #NA可识别NaN> y <- c(1,NaN,2,NaN,3) > is.na(y)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:微软在收购R语言的开发商后,也独立发行或在自己的产品中集成了R语言,这里就介绍下它们包括开发工具RTVS. R是世界上最强大的统计计算.机器学习和图形化语言/平台,同时伴有一个众多用户.开发者和贡献者的全球化社区.R在我之前从事的环境分析领域也被广泛使用,据朋友说一个从环境专业毕业的博士就因为R用得熟还成功进入Facebook成为数据科学家. 众所周知,微软去年初收购了R语言的开发商Revol

写在前面:数据处理是数据分析与挖掘必不可少的步骤.下面列出一些常用的数据处理操作. 一.类型转换 用class()查看数据的类型,用as.类型名()进行类型转换. > num <- as.numeric(c(1,2,3,4,5,6))> num[1] 1 2 3 4 5 6> class(num)[1] "numeric"> char <- as.character(num)> char[1] "1" "2&quo

均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算. R语言平均值公式: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)#x - 是输入向量.trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值.na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值 > x<-c(-22,-13,2,45,56,73,21,44,NA)> result.mean<-mean(x,rim=0.2,na.rm=TRUE)#rim=0.2就是对x其中的向量排序,然后去掉左边和右边的各

//统计整型变量m中各数字出现的次数,并存放在数组a中,其中,a[0]存放0出现的次数,a[1]存放1出现的次数. #include <stdio.h> ]) { int i; ; i<; i++) /**********found**********/ a[i] = ; ) { /**********found**********/ i = m%; a[i]++; /**********found**********/ m = m/; } } void main() { ],i; pr

// /* ================================================================== 题目:选拔赛中通经常使用这种办法求选手分数,去掉一个最高分,去掉一个 最低分.求平均成绩! 请编程实现这个计算方法. ================================================================== */ #include<stdio.h> main() { float a[10],max,min,

R语言平均值,中位数和众数 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的.这些函数大部分是R基础包的一部分.这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果. 我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数.下面将分别一个个演示和讲解 - 1.平均值 平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算.函数mean()用于在R中计算平均值. 语法 R中计算平均值的基本语法是 - mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) R 以下是使用的参数的描述

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学习了高数,让生活中充满数学,生活会变得更有意思. 本节并不是完整的高数计算手册,仅介

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了. 如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了. 我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19) t.test(newbomb)得到的结果如下   如果要求任意置信度下的置信区间

在数据分析中,对缺失值的处理是很关键一步,一般用summary()函数 a<-c(,,,NA) B<-c("a","b","c","D") d<-data.frame(a,B) summary(d) a B Min. : 1st Qu.: Median : Mean : 3rd Qu.:2.5 Max. :3.0 NA's :1 但通过R语言的VIM包的aggr函数可以做缺失值的图形化展示: library(

//函数fun的功能是:计算形参x所指数组中N个数的平均值(规定所有数均为正数),作为函数返回,并将大于平均值的数放在形参y所指数组中,在主函数中输出. //重难点:对结构体数据进行求平均值. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double x[],double *y) { int i,j; double av; /**********found**********/ av=0; /****

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &