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

原网址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bb07f83010152z0.html 在使用R做数据挖掘时,最常用的数据结构莫过于dataframe了,下面列出几种常见的dataframe的操作方法.1.查看数据 head(dataframe) # 查看数据前10行tail(dataframe) # 查看数据后10行 2.合并数据(1)data.frame(x,y)x,y是dataframe或者一列数据,x和y的行数一样,该操作得到一个新的dataframe,该dat

fopen与读写的标识r,r+,rb+,rt+,w+..... 函数简介 函数功能: 打开一个文件 函数原型:FILE * fopen(const char * path,const char * mode); 相关函数:open,fclose,fopen_s,_wfopen 所需库: <stdio.h> 返回值: 文件顺利打开后,指向该流的文件指针就会被返回.若果文件打开失败则返回NULL,并把错误代码存在errno 中. 一般而言,打开文件后会作一些文件读取或写入的动作,若打开文件失败,接

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个

FILE * fopen(const char * path,const char * mode); 参数mode字符串则代表着流形态. mode有下列几种形态字符串: r 打开只读文件,该文件必须存在. r+ 打开可读写的文件,该文件必须存在. rb+ 读写打开一个二进制文件,只允许读写数据. rt+ 读写打开一个文本文件,允许读和写. w 打开只写文件,若文件存在则文件长度清为0,即该文件内容会消失.若文件不存在则建立该文件. w+ 打开可读写文件,若文件存在则文件长度清为零,即该文件内容会

C方法 function C($name=null, $value=null,$default=null) { static $_config = array(); // 无参数时获取所有 if (empty($name)) { return $_config; } // 优先执行设置获取或赋值 if (is_string($name)) { if (!strpos($name, '.')) { $name = strtolower($name); if (is_null($value)) re

linux目录的读.写.执行权限说明 1.可读r #表示具有浏览目录下面文件及子目录的权限.即ls dir 1)如果没有x权限,不能进到目录里,即无法 cd dir 2)如果没有x权限,ls列表可以看到所有文件名,但是会提示无权访问目录下文件 3)如果没有x权限,ls -l列表,所有的属性会带有问号,也会提示无权访问目录下文件,但是可以看到所有文件名 2.可写w #表示具有增加.删除或修改目录内文件名(一般指文件名)的权限(需要x权限配合) 1)增加的不是文件内容,而是创建一个新文件 2)修改的

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

0.R的介绍 R是自由软件,不带不论什么担保.在某些条件下你能够将其自由散布,用'license()'或'licence()'来看散布的具体条件. R是个合作计划.有很多人为之做出了贡献,用'contributors()'来看合作者的具体情况,用'citation()'会告诉你怎样在出版物中正确地引用R或R程序包.用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件. 用'q()'退出R. demo(graphi

1.高亮外框的取消 input { outline: none; } textarea { outline: none; } 如上,使用CSS的outline就可以实现 2.文本域缩放功能的取消 也是使用CSS,具体有两种方法 textarea { width: 400px; max-width: 400px; height: 400px; max-height: 400px; 上面是限定最大宽度和高度(CSS2),这也是最容易想到的方法了 texearea { resize: none; }

1.文件操作是什么? 操作文件: f = open("文件路径",mode="模式",encoding="编码") open() # 调用操作系统打开文件 mode # 对文件的操作方式 encoding # 文件的编码 -- 存储编码要统一 # win -- gbk # linux -- utf-8 # mac -- utf-8 最常用的就是utf-8 f 文件句柄 -- 操作文件的相当于锅把 读 r 写: w清空写 ,a追加写 读 rb 写

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一

读模式 r 打开不存在的文件会报错.不能写:如不指定模式则默认是r 写模式 w 打开不存在的文件会,会新建一个文件:打开存在的文件会先清空后覆盖原有文件:不能读 追加模式 a 打开不存在的文件会,会新建一个文件:不能读 读写模式 r+ 能写,打开不存在的文件会报错 写读模式 w+ 能读,但是读不到内容,因为w先把文件内容清空了 追加读模式 a+ 能读,但读不到内容,因为文件指针默认在最后一行,可用seek移动文件指针位置 1. r+读写模式 # r+读写模式 f=open('test.txt',

C语言文件打开模式浅析 在C语言的文件操作语法中,打开文件文件有以下12种模式,如下图: 打开模式  只可以读   只可以写  读写兼备 文本模式 r w a r+ w+ a+ 二进制模式 rb wb ab  rb+ (r+b)   wb+ (w+b)   ab+ (a+b)  其中,二进制模式与文本模式操作相似,只不过是以二进制流的形式读写而已,下面以文本模式为例分析: 1."r" 模式: 1.1 打开文件进行“只读”操作,即只能从文件读取内容. 1.2 若欲操作的文件不存在,则打开

Alex:读书可以改变一个人的气质读书:豆瓣: 1年读20本 你的问题:想法太多,读书太少 书:追风筝的人,白鹿原  电影:阿甘正传 辛德勒名单-------------------------------------------1.三元运算 = 三目运算>>> a = 2>>> b = 5>>> val = a if a < b else b>>> val2 ----------------------------------

临床预测模型也是大家比较感兴趣的,今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章,并且用一个例子给大家过一遍做法. 这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章,文章名在下面 Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital

正态性W检验 shapiro.test()用Shapiro-Wilk W统计量做数据的正态性检验. 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test()Kolmogorov-Smirnov检验考察经验分布与目标分布的拟合程度,也可以用来检验两组样本是否服从相同分布. 样本相关系数的区间估计 ruben.test() ruben.test<-function(n, r, alpha=0.05) { u<-qnorm(-alpha/) r_star<-r/sqrt(-r^)

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

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:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

收录了最近本人完成的一部分codeforces习题,不定期更新 codeforces 1132E Knapsack 注意到如果只使用某一种物品,那么这八种物品可以达到的最小相同重量为\(840\) 故答案一定可以被写成\(840k+x(k,x\in N_+)\),我们将\(x\)称为"余下的部分" 故而设\(dp[i][j]\)为当前考虑了前\(i\)个物品,它们所占的余下的部分的重量为\(j\)时,最多可以组成多少个\(840\) 对于每个\(i\)预处理出枚举上界暴力转移即可 #i

https://cosx.org/2013/11/building-r-packages-easily/ 最近想试一下捣腾一个 R 包出来,故参考了一些教程.现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发 R 程序包之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列包的作者)的 教程.但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路.如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 包中,那么这篇文章就可能是你想要的.为了方便说明