#####开一个新的系列.关于R的一些笔记,就是遇到过的一些问题的简单整理.可能很基本,也可能没什么大的用处,作为一个记录而已.---------------------------------------------------------------------------R笔记(1):formula和Formula 1.基本的R公式对象formula 在R当中,公式fomula是一个把响应变量(在~左侧)和解释变量(在~右侧)联系起来的对象.formula可以用在线性/一般线性模型(如lm

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

最近编写了Fisher判别的相关代码时,需要与已有软件比照结果以确定自己代码的正确性,于是找到了安装方便且免费的R.这里把R中进行Fisher判别的方法记录下来. 1. 判别分析与Fisher判别 不严谨但是通俗的说法,判别分析(Discriminant Analysis)是一种多元(多个变量)统计分析方法,它根据样本的多个已知变量的值对样本进行分类的方法.一般来说,判别分析由两个阶段构成——学习(训练)和判别.在学习阶段,给定一批已经被分类好的样本,根据它们的分类情况和样本的多个变量的值来学习

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

参考资料:http://www.cnblogs.com/xianghang123/archive/2012/06/06/2538274.html read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"

logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

Static翻译出来是“静态”“静止”的意思,在C语言中的意思其实和它的本意差不多,表示“静态”或者“全局”的意思,用来修饰变量和函数.经static修饰过后的变量或者函数的作用域或者存储域会发生变化,而由static修饰的变量在初始值方面也会表现出static关键字的优势.想知道经static修饰过后的变量或者函数的作用域或者存储域发生了什么变化吗,发生变化的原因是什么吗?请大家继续往下看! 一.c程序的内存分布 既然static是用来修饰变量和函数的,而变量和函数又是组成c程序必不可少的,C

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

请看下面的两段代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring> using namespace std; int main(){    int n;    n = 10;    for(int i = 1; i < 2 ; i++)    {        int n;        n = 5;        cout << n << endl;    }    cout

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子

1.下载Matrix和arules包 install.packages(c("Matrix","arules")) 2.载入引入Matrix和arules包 # 引入Matrix和arules包 library(Matrix) library(arules) 3.读取数据 # 读入数据 dataset <- mysql_find(sql) 4.数据转换 # 将数据框转为矩阵 dataset2 <- as.matrix(dataset) # 转换为交易流数

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 <-

调用前加上以下代码,即可解决 Sys.setlocale("LC_TIME", "C");

结构  1 :  if()  xx  else    yy    一行: 结构  2:   if()  {xx} else  {yy} 或者   if(){ xx }else    #此处不能两行写 yy 结构3:  { if else } 结构三括号中  可以任意写

函数lines()其作用是在已有图上加线,命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")函数abline()可以在图上加直线,其使用方法有四种格式.(1)abline(a,b)表示画一条y=a+bx的直线(2)abline(h=y)表示画出一条过所有点得水平直线(3)abline(v=x)表示画出一条过所有点的竖直直线(4)abline(lm.obj)表示绘出线性模型得到的线性方程

下图表示A.B.C.D.E各点相互之间的距离 一.Single link结果: 1.找A.B.C.D.E各点之间距离最短的 A和B为4,即AB连在一起(之后把它俩看成一个整体): 2.找除(第一步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 D和E为8,即即DE连在一起(之后把它俩看成一个整体): 3.找除(第一.二步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 B和C为8.1,即AB和C连在一起(之后把它三个看成一个整体): 4.最后把ABC和DE连在一起 二.Complete-link 1.

R语言是如何将变量值和变量绑定的 在r语言中,当前的 workspace就是global enviroment,当输入变量名时,首先会在global enviroment中搜索该变量,如有,则将它显示出来. 第二步,如在global enviroment中没有找到该变量民,则搜索search list中的各个包,search list 中的内容可以用search()得到 如果用户使用library()load了一个package ,则这个package将在search list中处于第二的位置