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        • [組圖] 均勻分布及在R語言中的實現 [內容預覽] 2889 | 2020-07-18
          均勻分布也稱矩形分布,是最簡單的一種連續型分布。 一、均勻分布 若隨機變量X的概率密度函數為: 則稱X服從區間[a, b]上的均勻分布,記為X~U[a, b]。 概率密度圖像如下圖所示: 其分布函數為: 分布函數是概率密度函數從負無窮到正無窮上的積分;在坐標軸上,概率密度函數的函數值y表示落在x點上的概率為y;分布函數的函數值y則表示x落在區間(-∞,+&inf...

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        • [組圖] R語言中使用箱線圖檢測數據的異常值并進行標注 [內容預覽] 1876 | 2020-07-14
          箱線圖概述 箱線圖又稱箱形圖或盒須圖,主要從四分位數的角度來描述數據的分布。一個箱線圖由上邊緣線、上四分位數(QU)、中位數(me),下四分位數(QL)和下邊緣線組成。 上、下四分位數之差稱為四分位差,或內距或四分位數間距,記為IQR: IQR = QU - QL 箱線圖中盒子的上、下線分別是上、下四分位數,盒子中間的線是中位數。由觸須延長的上、下邊緣線分別為: 上邊緣線的值 = ...

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        • [組圖] 泊松分布及在R語言中的實現 [內容預覽] 5672 | 2020-07-01
          泊松分布(Poisson Distribution)是一種離散型概率分布。泊松分布是描述某一特定時間或空間段內,某一事件發生的次數的分布。如機器每周發生故障的次數,某醫院婦產科2小時內出生的嬰兒個數,某服務臺在某時間段內到達的顧客次數等。 一、泊松分布律 泊松(Poisson)分布的分布律為: 其中,則稱X服從參數為的泊松分布,記為或。 這里的P即為等同區間內事件發生k次的概率; X...

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        • 標準分數法檢測數據的異常值及在R語言中的實現方法 [內容預覽] 763 | 2020-04-27
          一、異常值的概念 在數據處理與應用中(如訓練機器學習算法或應用統計技術),錯誤值或異常值通常會造成測量誤差或異常系統條件的結果。 有時數據集中含有一個或多個異常大或者異常小的觀測值,像這種極端的值被稱為異常值。通常異常值產生的原因可能有: (1)觀測、記錄或錄入時不正確; (2)測量值來自不同的總體; (3)測量值是正確的,但代表一個稀有或偶然的事件。 二、異常值的判斷之標準分數法 ...

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        • 伯努利分布、二項分布及在R中的實現 [內容預覽] 3216 | 2019-09-30
          1、伯努利分布 在我們實際生活中,許多事件發生的結果存在著非此即彼的現象,如拋硬幣,正面朝上的結果不是“是”就是“否”,或“正”或“反”;出生嬰兒的性別一般是“男”或“女”,抽獎的結果不是“中了”就是“沒中”等。這些事件可以被稱為伯努利實驗。 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名兩點分布或0-1分布。伯努利分布是一個離散型的隨機分布,其中的隨機變量只有兩類取值。伯努利...

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        • R語言中grep函數的使用方法 [內容預覽] 9957 | 2019-09-10
          R語言中的grep函數可以在給定的字符串向量中搜索某個子字符串。 其語法格式如下: grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE) 各參數的含義如下: (1)pattern: 字符串類型,正則表達式,指定搜索...

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        • 方差分析中的交互效應圖 [內容預覽] 2665 | 2019-04-26
          在進行雙因素方差分析中,我們在考慮兩個因素之間是否存在著交互作用時,我們還可以借助交互效應圖來直觀的進行判斷。 在圖中,將某一因素(假設A)作為橫軸,用另一因素(假設為B)各水平在目標問題(因變量)上的均值作為縱軸取值,并用線段依此將各點連接起來。 R語言中繪制交互效應圖的函數 在R語言中可以使用interaction.plot()函數來繪制交互作用圖,該函數的原型如下: interact...

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        • 使用R語言進行有交互作用的雙因素方差分析 [內容預覽] 6597 | 2019-04-21
          在前面文章中介紹了雙因素方差分析的相關知識以及無交互作用的雙因素方差分析的相關理論,并給出了R語言的相關代碼。本文將進一步介紹一下有交互作用的雙因素方差分析方法,并在R中實現的基本方法。 關于無交互作用的方差分析方法,可參見本站的文章:使用R語言進行無交互作用的雙因素方差分析 在實際中,兩個因素往往對要研究的問題存在著交互影響,如適當的施肥量和降雨量對農作物的產量存在著交互影響。 有交互作用...

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        • 使用R語言進行無交互作用的雙因素方差分析 [內容預覽] 2110 | 2019-04-03
          雙因素方差分析就是考慮兩個因素的方差分析,兩個因素可以稱之為因素A和因素B,設因素A有r個水平A1,A2,...,Ar,因素B有s個水平B1,B2,...,Bs. 雙因素方差分析有兩種類型: 一種是無交互作用的雙因素方差分析,它假定因素A和因素B的效應之間是相互獨立的,不存在相互關系; 另一種是有交互作用的方差分析,它假定A、B兩個因素不是獨立的,而是相互起作用的,兩個因素同時起作用的結果不...

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        • R語言中進行多重均值檢驗的方法 [內容預覽] 4089 | 2019-03-28
          本站在《使用R語言進行單因素方差分析》一文中介紹了在R語言中使用aov函數進行方差分析的方法,并給出具體的例子講解了該函數的使用方法及其正態性檢驗和方差齊性檢驗的方法。在實際中,在進行單因素方差分析時,可能檢驗結果拒絕了零假設,即因素A的r個水平效應具有顯著的差異,也就是說r個均值之間有顯著區別。但這并不能說明r個均值之間都會存在這個顯著差異,只能說明至少2個總體的均值有顯著差異。那么,到底是哪些...

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        • 使用R語言進行單因素方差分析 [內容預覽] 4487 | 2019-03-27
          1、方差分析的基本概念 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),由英國統計學家費雪(Ronald Aylmer Fisher)于1920年前后提出,最初主要應用于生物和農業田間試驗,后來推廣到各個領域。 它直接對多個總體的均值是否相等進行檢驗。 方差分析能夠解決多個均值是否相等的檢驗問題。 方差分析是要檢驗各個水平的均值是否相等,采用的方法是比較各水平的方差。 ...

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        • 使用R語言進行線性相關分析 [內容預覽] 5772 | 2019-03-13
          一、相關分析相關理論 1、什么是相關關系 相關分析(correlation analysis),從數量上分析現象之間相關關系的理論和方法。 現象之間的關系可以分為確定關系和非確定性關系。 確定性關系,可以說是函數關系,也就是說對于某一變量的每個數值都有另一變量的完全確定的值與之對應。 非確定性關系,即這里所說的相關關系,現象之間存在一定的依存關系,但不是一一對應的關系,即相隨變動關系。 ...

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        • 使用R語言對兩獨立樣本進行t檢驗 [內容預覽] 13259 | 2019-03-06
          1、什么是兩獨立樣本t檢驗 根據樣本數據對兩個樣本來自的兩個獨立總體的均值是否有顯著差異進行判斷。 2、使用的前提條件 (1)兩個樣本應該是相互獨立的; (2)樣本來自的兩個總體應該服從正態分布。 3、問題描述 設總體x1服從正態分布N(μ1,σ12),總體x2服從正態分布N(μ2,σ22),分別從兩個總體中抽取兩組樣本:(X11,x12,...,x...

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        • 使用R語言進行單樣本t檢驗 [內容預覽] 6275 | 2019-03-04
          一、單樣本t檢驗 單總體t檢驗是檢驗一個樣本平均數與一個已知的總體平均數的差異是否顯著。當總體分布是正態分布,如總體標準差未知且樣本容量小于30,那么樣本平均數與總體平均數的離差統計量呈t分布。 (--百度百科) 在單樣本的情況下,假設數據x1,x2,...,xn來自于服從N(μ,σ2)的獨立隨機變量。我們希望對假設μ=μ0進行檢驗。 對n個均值為μ,標準...

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        • R語言中使用curve函數繪制常用函數曲線 [內容預覽] 10942 | 2018-11-16
          前面文章中介紹了使用plot函數繪制圖形的方法。本文介紹一下使用R中curve函數繪制常見函數曲線的方法。 1、curve函數簡介 curve函數語法格式如下: curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", xname = "x", xlab = xname, ylab = NULL, log = ...

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        • 在R語言中實現排列與組合 [內容預覽] 5354 | 2018-11-12
          所謂排列,就是指從給定個數的元素中取出指定個數的元素進行排序。組合則是指從給定個數的元素中僅僅取出指定個數的元素,不考慮排序。(摘自百度百科) 一、定義與公式 1、排列的定義及公式 從n個不同元素中,任取r(m≤r,r與n均為自然數,下同)個元素按照一定的順序排成一列,叫做從n個不同元素中取出r個元素的一個排列;從n個不同元素中取出r(r≤n)個元素的所有排列的個數,叫做從n個不...

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        • R語言中求解線性方程組的方法 [內容預覽] 4309 | 2018-10-15
          在本站上一篇文章中探討了在R中求解一元方程的方法,本文將進一步探討R中求解線性方程組的方法。 設有n個未知數的m個方程的線性方程組: 可以抽象成下列的形式: Am×n Xn×1 = bm×1 對于該方程組 有唯一解的充分必要條件是R(A) = R(A, b) = n; 有無限多解的充分必要條件是 R(A) = R(A, b) < n; 無解的充分必要條件是 R(A) < R...

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        • R中求解一元方程的方法 [內容預覽] 1990 | 2018-10-14
          在R中可以使用uniroot函數來求解一元方程。 R中uniroot函數的語法形式如下: uniroot(f, interval, ..., lower = min(interval), upper = max(interval), f.lower = f(lower, ...), f.upper = f(upper, ...), extendInt = c("no", "yes",...

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        • 在R語言中實現簡單隨機抽樣 [內容預覽] 1278 | 2018-10-12
          關于抽樣的基本概念 從總體中抽取樣本的方法有很多種,比較常用的就是簡單隨機抽樣。從容量為N的總體中隨機抽取出容量為n的樣本,每個樣本被抽取到的可能性相等,則抽到的樣本是一個容量為n的簡單樣本。 如果每次抽取的樣本不放回到總體中,一直抽取到n為止,則這種抽樣稱為無放回抽樣。 如果每次抽取到一個樣本,做記錄后,再將樣本放回到總體,重復這個過程,直至抽滿n個樣本為止,則稱這種抽樣為有放回的抽樣。 ...

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        • R語言中使用stem()函數繪制莖葉圖 [內容預覽] 5171 | 2018-09-02
          莖葉圖概述 莖葉圖(Stem-and-Leaf display)又稱“枝葉圖”,由統計學家約翰托奇( Arthur Bowley)設計,它的思路是將數組中的數按位數進行比較,將數的大小基本不變或變化不大的位作為一個主干(莖),將變化大的位的數作為分枝(葉),列在主干的后面,這樣就可以清楚地看到每個主干后面的幾個數,每個數具體是多少。 莖葉圖是一個與直方圖相類似的特殊工具,但又與直方圖不同,莖葉...

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        • R語言中繪制箱線圖 [內容預覽] 3984 | 2018-08-16
          箱線圖 箱線圖或箱形圖是由5個特征值繪制而成的圖形,其有一個箱子和兩條線段組成。5個特征值是變量的最大值、最小值、中位數、第一四分位數和第三四分位數。連接兩個分位數畫出一個箱子,箱子用中位數分割,把兩個極值點與箱子用線條連接,即成箱線圖。箱線圖的形式如下圖所示: 圖片來源于網絡 在R中繪制箱線圖可以使用boxplot函數。 boxplot函數的基本用法為: boxplot(x, .....

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        • R語言中繪制餅圖 [內容預覽] 1056 | 2018-08-15
          餅圖英文學名為Sector Graph, 又名Pie Graph。常用于統計學模塊。餅圖顯示一個數據系列中各項的大小與各項總和的比例。也就是說我們想直觀的看某一樣本值在所有樣本總值中所占的比例時,可以使用餅圖來表示。 在R語言中繪制餅圖的函數為pie,其使用格式如下: pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise...

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        • R語言中使用par()函數實現同時繪制多幅圖 [內容預覽] 3944 | 2018-08-14
          在R繪圖時,有時我們想在一個繪圖區中同時繪制多幅圖。這時,par()函數就派上用場了。 當然實現同一繪圖區繪制多個圖形有多個方法,這里先介紹一下par()函數的使用。 R中的par()函數可以將繪圖區分割成規則的幾個部分。 par()函數的作用主要是查詢或設置繪圖環境的參數。這里主要考慮使用它如何在一個繪圖區繪制多幅圖的情況。 多圖環境用參數mfrow或參數mfcol來設定,如: par...

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        • R語言中條形圖繪制函數及使用 [內容預覽] 2258 | 2018-08-13
          條形圖(bar chart)是用寬度相同的條形的高度或長短來表示數據多少的圖形。它主要用來展示不同分類(橫軸)下某個數值型變量(縱軸)的取值。條形圖橫軸上的數據是離散而非連續的。條形圖可以橫置或縱置。 在實際中,條形圖主要有簡單條形圖,組合條形圖和堆疊條形圖。 在R語言的基礎包中可以使用barplot()函數來繪制條形圖。 R語言中barplot()函數的基本語法格式如下: barplot...

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        • R語言中使用text()函數給繪圖添加文字 [內容預覽] 33664 | 2018-08-10
          R語言中text()函數同abline()函數,lines()函數一樣屬于低水平函數,即在已有繪圖中添加相關圖形。 text()函數的作用是在給定的x和y坐標的位置添加字符串。 text()函數的默認使用格式如下: text(x, y = NULL, labels = seq_along(x$x), adj = NULL, pos = NULL, offset = 0.5, vfont =...

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        • R語言中使用lines函數繪制直線 [內容預覽] 20587 | 2018-08-09
          在上一篇文章中介紹了abline()函數的使用方法。abline函數主要在當前圖中添加一條直線,該直線可以通過給定截距和斜率,或者垂直于橫軸或縱軸的向量,或者是回歸對象等。 lines()函數也是一個低水平繪圖函數。它主要是在當前繪圖中通過線段依次將點連接起來。 其語法格式為: lines(x, ...) 默認格式為: lines(x, y = NULL, type = "l", ......

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        • R中使用abline函數在當前圖中添加直線 [內容預覽] 5465 | 2018-08-06
          在R語言中,使用abline()函數可以在當前繪圖中添加一條或多條直線。 在繪圖中可以設置的參數一般包括:直線的截距(a),直線的斜率(b),水平線的縱軸取值(h)、垂直線的橫軸取值(v)等。 abline()函數的使用格式為: abline(a = NULL, b = NULL, h = NULL, v = NULL, reg = NULL, coef = NULL, untf = FA...

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        • R中計算方差與標準差 [內容預覽] 3876 | 2018-08-02
          1、概述 描述樣本值的離散程度,最常用的指標是方差和標準差,它們與前面所說的全距(極差)只使用了兩個極值情況不同,它們利用了樣本的全部信息去描述數據取值的分散性。 2、計算方差的公式 方差是各樣本相對均值的偏差平方和的平均。使用s2來表示,其公式如下: 當數據分布比較分散(即數據在平均數附近波動較大)時,各個數據與平均數的差的平方和較大,方差就較大;當數據分布比較集中時,各個數據與平均...

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        • R語言中計算一組數據全距的方法 [內容預覽] 1681 | 2018-08-02
          1、全距 全距是統計學中離散指標的測度之一。 全距就是變量的最大值(xmax)與最小值(xmin)之差,也叫極差,表明變量的最大變動范圍或絕對幅度。全距通常用R表示,即: R = xmax - xmin 全距一般只根據未分組數據或單項式數列計算。 全距是測定變量分布離中趨勢最簡單的方法,在實際中有較多的應用。如天氣預報中的最高溫度與最低溫度的溫差;股票市場中某股票每天的最高成交價與最低成...

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        • 使用R語言繪制散點圖 [內容預覽] 2958 | 2018-07-29
          在R語言中可以使用plot函數繪制簡單的散點圖,在前面的一篇文章中,已經給出了plot函數的具體使用方法(參見R語言中plot函數的使用),在該文章中也給出了繪制散點圖的方法。在這里,再給出一個例子,單獨來介紹散點圖的使用。 散點圖(scatter diagram)是對兩個數量變量間關系的圖形表述。 某商店在過去三個月內10次利用周末電視廣告來促銷。管理人員想證實廣告播放次數和下一周商店銷售額...

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