如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值

使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装的R版本,下载兼容的Rtools即可,我下载的是Rtools35.exe 二.安装Rtools Windows下的安装都是傻瓜式的,一步步点确定即可,有两个地方需要注意: 2.1 安装路径 第一次安装

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法 R语言实现包:R语言中有kknn package实现了weighted k-nearest neighbor. 决策树: R语言实现决策树:rpart扩展包 iris.rp = rpart(Species~.,data = iris,method = "class")print(iris.rp)#输出模型结果 node), split, n, loss, yval, (yprob) * denotes terminal

Basic包是R语言预装的开发包,包含了常用的数据处理函数,可以对数据进行简单地清理和转换,也可以在使用其他转换函数之前,对数据进行预处理,必须熟练掌握常用的数据处理函数,本文分享在数据处理时,经常使用的基础函数. 一,合并向量 函数append用于修改合并向量,可以把两个向量合并为一个: append(x, values, after = length(x)) 例如:从一个向量的指定位置处,插入另一个向量: > append(:, :, after = ) [] 二,匹配函数 匹配函数(mat

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 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

lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签

介绍 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’即可进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用R语言交互式环境输入

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

R语言在进行数据库查询时,每执行一条语句,都会阻塞.直到查询语句返回结果之后,才会进行下一条语句. 为了能够实现同时对多个数据库进行查询,以节省顺序执行下来的时间,首先考虑通过多线程来进行数据库查询. 不过多数据库同时查询,多个结果合并起来过大的话,本地机器的内存可能是一个风险点,心里要对可能需要的内存有所把握. R下进行多线程依赖与doParallel包和foreach包. > install.packages('doParallel') > install.packages('foreac

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

问题描述: 安装包xlsx包后,运行library("xlsx")后弹出错误窗口: RGui (64-bit): Rgui.exe - 系统错误 无法启动此程序,因为计算机中丢失 jvm.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. 在R语言环境中的错误是: 载入需要的程辑包:rJava Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...)

R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

R是开源的软件工具,很多R语言用户和爱好者都会扩展R的功能模块,我们把这些模块称为包.我们可以通过下载安装这些已经写好的包来完成我们需要的任务工作. 包下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/ 包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library),函数.library()显示库的位置.R自己有一些默认的包,其他的需要我们自己下载安装,安装完成后必须加载到当前会话中才能被使用.可以使用命令sear

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

昨天学了一下R语言dplyr包,处理数据框还是很好用的.记录一下免得我忘记了... 先写一篇入门的,以后有空再写一篇详细的用法. #dplyr learning library(dplyr) #filter() #选择符合条件的数据框的行,返回数据框 #Usage #filter(.data, ...) # ...为限制条件 #eg filter(starwars, species == "Human") filter(starwars, mass > 1000) # Multi

pheatmap包的安装 1: 首先R语言的安装路径里面最好不要有中文路径 2: 在安装其他依存的scales和colorspace包时候要关闭防火墙 错误提示: 试开URL'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB