dnorm,pnorm,qnorm,rnorm的表达式: 其中x和q是由数值型变量构成的向量,p是由概率构成的向量,n是随机产生的个数 mean是要计算正态分布的均值,缺省值为0,sd是计算正态分布的标准差, 缺省值为1 其中dnorm返回值是正态分布的概率密度函数 其中pnorm返回的是正态分布的分布函数 其中qnorm返回的是给定概率p后的下分位点 其中rnorm返回的是由n个正态分布随机数构成的向量…

转自:http://blog.fens.me/r-apply/ 前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapp…

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录…

对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解.如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解.我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解: <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span> 显示结果: <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1…

R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式.本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况-----使用RMySQL操作数据库. 1.下载DBI和RMySQL包 install.packages(c("DBI","RMySQL")) 2.载入DBI和RMySQL包 library(DBI) library(RMySQL) 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 # 创建数据库连接 con <- dbConnect(My…

C语言中malloc()和calloc()c函数用法   函数malloc()和calloc()都可以用来动态分配内存空间,但两者稍有区别. malloc()函数有一个参数,即要分配的内存空间的大小: void *malloc(size_t size); calloc()函数有两个参数,分别为元素的数目和每个元素的大小,这两个参数的乘积就是要分配的内存空间的大小. void *calloc(size_t numElements,size_t sizeOfElement); 如果调用成功,函数ma…

一.参考文章 1.C语言中getopt()和getopt_long()函数的用法 2.linux 中解析命令行参数 (getopt_long用法) 二.调试经验…

原文:Introduction todnorm,pnorm,qnorm, andrnormfor new biostatisticians Today I was in Dan’s office hours and someone asked, “what is the equivalent in R of the back of the stats textbook table of probabilities and their corresponding Z-scores?” (This …

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d…

在r中取sample时候,经常会有set.seed(某数),经常看见取值很大,其实这里无论括号里取值是多少,想要上下两次取值一样,都需要在每次取值前输入同样的set.seed(某数),才能保证两次取值相同,从而保证让样本可重复. > set.seed(100) > x <- rnorm(5) > y <- rnorm(5) > x==y [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > set.seed(1000) > x <-…