1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同 使用函数:ks.test()在默认安装的stats包中 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数或者一个真正的累积分布函数,如pnorm(正态分布函数,一般做正态检测的时候直接输入pnorm),只对连续CD

摘自:吴喜之:<非参数统计>(第二版),中国统计出版社,2006年10月:P164-165 1.ks.test()    例如零假设为N(15,0.2),则ks.test(x,"pnorm",15,0.2).如果不是正态分布,还可以选"pexp", "pgamma"等. 2.shapiro.test()    可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检验. 3.nortest包    lillie.test()可以实行更精确的K

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

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

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

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

数据来源: R语言自带 Nile 数据集(尼罗河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 #清理环境,加载包 rm(list=ls()) library(forecast) library(tseries) #趋势查看 plot(Nile) #平稳性检验 #自相关图 acf(Nile) #偏相关图 pacf(Nile) #也可以直接用tsdisplay查看 tsdisplay(Nile) #单位根检验 adf.test(Nile) 从自相关图上看,自相关系数没有快速衰

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(

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

R语言与显著性检验学习笔记 一.何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单,就是认为小概率事件不可能发生.虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生,但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生. 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异,以及这种差异是否显著的方法. 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设(或零假设),与H0对立的假设记作H1,称为备择假设. ⑴在原假设为真时,决定放弃原假设,称为第一类错误,其出现的概率通常记作α: ⑵在原假设不真

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

利用R语言中的quantmod包和fBasics对股票数据的获取和简要的分析, 通过获取的数据进行典型图像绘制,使用JB正态性检验来检验是否服从于正态分布. 前提概要:quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据.上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk比如茅台:6000519.ss,万科 000002.sz,长江实业 0001.hk在R的控制台里使用如下命令:> library(quantmod)> setSymb

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

R语言安装包可以从这个地址选择合适的URL去下载:https://cran.r-project.org/mirrors.html,这里使用这个https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/,如下: 下载对应平台的安装包即可,这里我下载Mac OS X的,目前版本是3.3.2. 注意: 在下载文件描述可以看到,需要X11环境的支持,不过安装包已经包含这些必须的包在里面了! 安装完后,可以在应用程序看到图标"R": 点击打开后界面如下: 当然,也有图形

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

最近在网上看R的代码,常常看到 x %>% y 的写法. 样子看着像是pipe的用法,搜了一下, 没找到语法的相关说明. 今天突然开窍,想着 %>% 可能不是语言本身支持的语法,可能是某个包自己定义的. 于是查了下dplyr的文档,发现确实有关于%>%的解释,这个符号确实是个pipe符号. 用法为将左边的x作为参数赋予到右边的y函数中. 最初的版本来自magrittr包,顺着dplyr的文档可以找到解释. 将%>%作为R语言的pipe应该已经是业内共识的规范了,能看到很多地方在这样

///加载自己写的R语言算法库 public List<double> GetZTFB(double[] data) { List<double> par = new List<double>(); try { //调用R语言算法 REngine.SetEnvironmentVariables(); REngine engine = REngine.GetInstance(null, true, null, null); NumericVector x = engine