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(

(1)生成正态分布随机数: rnorm(n,mean,sd)     其中,n表示生成的随机数个数,mean表示正态分布均值,sd表示正态分布标准差 > rnorm(5,0,2)[1] -5.31147765 0.09634197 0.35276104 -1.94548466 0.54533883 (2)生成均匀分布随机数: runif(n,min,max)     其中,n表示生成的随机数个数,min表示均匀分布最小值,max表示均匀分布最大值 > runif(5,0,10)[1] 9.74

在生成序列时,“:”的优先级最高 (1)从1到20的整数序列: > 1:20 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 (2)用函数seq生成实数等差序列:(两种表示方法) seq(start,end,d)     start表示起点,end表示终点,d表示步长. > seq(1,20,2) [1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19> seq(1,20,3)[1] 1 4 7 10 13 16 19 &g

我们经常会需要生成这样一类的变量,比如a1,a2,a3...... 这时候我们需要用到这两个函数:get()和assign() get()用法 get()函数只是在环境中搜索该变量名的变量,如果该变量不存在则返回异常 a2 = 1 get(paste0("a","2")) ls()[grep("a2", ls())] assign()用法 assign()功能就是对变量进行赋值:assign(x, value, ...)  # x为变量名,val

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~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

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

本章内容: 数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑 5.1一个数据处理难题 5.2数值和字符处理函数 分为数值函数和字符串函数,下面是数学函数截图: ceiling.floor.trunc.signif函数第一次听说,是一些数位函数的处理函数.注意log是以e为底的.当上面的函数用在向量.矩阵.数据框时,单独用于每一个独立的值. 5.2.2统计函数 举个例子:mean函数 mean(x, trim = , na.rm = FALSE, ...) #trim参数表示

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N

想在R语言中生成一个图形文件的文件名,前缀是fitbit,后面跟上月份,再加上".jpg",先不百度,试了试其它语言的类似语法,没一个可行的: C#中:"fitbit" + month + ".jpg" VB:"fitbit" & month & ".jpg" Haskell:"fitbit" ++ month ++ ".jpg" 还想到concat之

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

1.随机生成0~N之间的数值 ROUND(RAND()*N,0) 2.随机生成Min~Max之间的数值 ROUND(RAND()*(Max-Min),0)+Min 3.随机生成大写字母 CHAR(ROUND(RAND() * 25 + 65,0)) 4.随机生成小写字母 CHAR(ROUND(RAND() * 25 + 97,0)) 5.随机生成特殊字符 CHAR(ROUND(RAND() * 13 + 33,0)) 6.随机生成数字字符 CHAR(ROUND(RAND() * 9 + 48,0

#随机生成IP 中国区 function randip(){ $ip_1 = -1; $ip_2 = -1; $ip_3 = rand(0,255); $ip_4 = rand(0,255); $ipall = array( array(array(58,14),array(58,25)), array(array(58,30),array(58,63)), array(array(58,66),array(58,67)), array(array(60,200),array(60,204)),

<13: Simulation> > sample(1:6,4,replace=TRUE) [1] 4 5 2 6 在1-6的整数中随机生成4个整数,且数字可以重复,即每个数字均可重复选择; >sample(LETTERS) 随机生成26个英文字母 >sample(c(0,1),100,replace = TRUE,prob = c(0.3,0.7)) > rbinom(1,size = 100,prob = 0.7) [1] 72 >rbinom(100,1,0

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

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:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

相关函数 srand(), rand()头文件#include<stdlib.h> 定义函数 int rand(void) 函数说明 rand()会返回一随机数值,范围在0至RAND_MAX 间.在调用此函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子,如果未设随机数种子,rand()在调用时会自动设随机数种子为1.关于随机数种子请参考srand(). 返回值 返回0至RAND_MAX之间的随机数值,RAND_MAX定义在stdlib.h,其值为2147483647. 定义函数 voi

#include <iostream> #include <time.h> int main() { srand((unsigned)time(NULL));//srand()就是给rand()提供种子seed ; i < ; i++) { ;//对100取余操作 printf(,num); } printf("\n"); ; }