曲线拟合:(线性回归方法:lm) 1.x排序 2.求线性回归方程并赋予一个新变量     z=lm(y~x+I(x^2)+...) 3.plot(x,y)    #做y对x的散点图 4.lines(x,fitted(z))    #添加拟合值对x的散点图并连线   曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线. 需要三个条件:曲线方程.数据位置.系数的估计值. 如果曲线方程比较复杂,可以先命名一个自定义函数. 例:     f=function(x1, x2, a, b

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

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.       pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数: 1//赋予a,b向量值 2a<-c(1,2,3) 3b<-c(11,12,14) 4 5//计算pearson相关系数 6cor.test(a,b,method="pearson") 结果 Pe

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

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

             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",&

题意: 给你三个数字L, R, K,问在[L, R]范围内有多少个数字满足它每一位不同数字不超过k个,求出它们的和 分析:考虑用状态压缩 , 10给位0~9 , 如果之前出现过了某个数字x ,那就拿当前的状态 st | (1<<x) , 表示这个数字出现了 , 那st的二进制有多少的1 , 就有多少不同的数 , 这里好要考虑前导零的情况 . 个数是解决了 , 但是这里是要每个答案的和 , 贼鸡儿坑 , 经过前面的训练可以知道不可能是在(len==0) 这里判断的了 , 因为是记忆化搜索 , 所

利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装: require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表

//C语言:输入一个数,输出比这个数小的所有素数,并求出个数. #include<conio.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX 100 int fun(int lim, int aa[MAX]) { ; ; i <= lim; i++)//罗列每个数 { ; j < i; j++)//判断是否为质数(素数:只可以被1和本身整除,必须大于1) { ) break; } if (j >=

//编写一个函数:tt指向一个M行N列的二维数组,求出二维数组每列中最小的元素,并依次放入pp所指的一维数组中.二维数组中的数在主函数中赋予. //重难点:求出的是每一列的最小值,这里要注意,学会简化代码,省去一些多余定义的变量. #include <stdio.h> #define M 3 #define N 4 void fun ( int tt[M][N], int pp[N] ) { //简化代码 int i, j;//不定义变量n,使用i即可.不定义min直接赋值给pp即可. ; i

时间:2017-08-24 整理:byzqy 题目:编写一个程序,定义常量 Pi = 3.14159265 , 从键盘上输入半径 r ,求出圆的面积. 代码如下: 1 using System; 2 3 namespace Interview1 4 { 5 class Program 6 { 7 static void Main(string[] args) 8 { 9 const double Pi = 3.14159265; 10 double r, s; 11 Console.WriteL

//输入一组整数.求出这组数字子序列和中最大值 #include <stdio.h> int MAxSum(int arr[],int len) { int maxsum = 0; int i; int j; for (i = 0; i < len; i++) { int thissum = 0; for (j = i; j < len; j++) { thissum += arr[j]; if (thissum>maxsum) maxsum = thissum; } } r

//不使用大小于号,求出两数最大值 #include <stdio.h> #include <math.h> double Max(double a, double b) { double q = sqrt((a-b)*(a-b)); return ((a + b) + q) / 2; } int main() { printf("(5,8)大的数为:%.0f\n", Max(5, 8)); printf("(0,4)大的数为:%.0f\n"

//函数fun功能:找出一个大于给定整数m且紧随m的素数,并作为函数值返回. #include <stdlib.h> #include <conio.h> #include <stdio.h> int fun( int m) { int i,k; ; ;i++)//取大于m的逐个数 { ;k<i;k++)//判断是否为素数质数 /*************found**************/ ) break; /*************found******

//函数fun功能是将带头节点的单向链表结点域中的数据从小到大排序. //相当于数组的冒泡排序. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 6 typedef struct node { int data; struct node *next; } NODE; void fun(NODE *h) { NODE *p, *q; int t; /**********found**********/ p = h->next;/

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

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