R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了. 如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了. 我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19) t.test(newbomb)得到的结果如下   如果要求任意置信度下的置信区间

求根是数值计算的一个基本问题,一般采用的都是迭代算法求解,主要有不动点迭代法.牛顿-拉富生算法.割线法和二分法. 不动点迭代法 所谓的不动点是指x=f(x)的那些点,而所谓的不懂点迭代法是指将原方程化为x=f(x)形式之后,下一步所用的x值为这一步的f(x),这样的话就可以一直逼近我们需         要的x,即方程的根,但是这种方法可能不会收敛到方程的根,随着初始值选定的大小,可能会有发散的情况,因此需要谨慎使用. ###不动点迭代法 func1 <- function(x){return(

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学习了高数,让生活中充满数学,生活会变得更有意思. 本节并不是完整的高数计算手册,仅介

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,

常用连续型分布介绍及R语言实现 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,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

概率基础和R语言 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,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

1.简单会话 > x<-c(1,2,4) > x [1] 1 2 4 R语言的标准赋值运算符是<-.也可以用=,不过不建议用它,有些情况会失灵.其中c表示连接(concatenate) > q<-c(x,x,8) > q [1] 1 2 4 1 2 4 8 取q中的某个元素,R下标是从1开始的. > q[2] [1] 2 利用现有函数求均值,方差 mean(q) sd(q)#“#”为注释符号 2.函数入门: 创建一个计算计数个数的函数 > oddcou

注释:R语言是区分大小写的 1.向量 R语言中可以将各种向量赋值为一个变量,这种赋值操作符就是等号“=”,也可以使用“<-”. 1)产生向量 (1)函数c() 例如:x1=c(2,4,6,8,0)    表示数列 (2)例如: 向量a:2到60的元素都乘以2再加1 a[5]:显示向量a的第5个元素 a[-5]:除去向量a的第5个元素,显示其它元素 a[1:5]:显示第1到第5个元素 a[-(1:5)]:除去第1到第5个元素,显示其余的元素 a[c(2,4,7)]:显示第2,第4,第7个元素 a[

一.数据分析 1.数据分析的多层模型 常用的统计量 常用的算法 常用的数据分析工具 常见的报表 二.R语言 1.什么是R语言?     R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.     R与spss几乎是一样的.     R是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统.其功能包括:数据存储和处理系统:数组运算工具(其向量.矩阵运算方面功能尤其强大):完整连贯的统计分析工具:优秀的统计制图功能:简便而强大的

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

Iris的R语言命令工具箱(1) 最近在做数据分析,使用了R语言做了些数据处理和可视化,在此记下遇到过的问题.应用过的命令.处理方式以及工具包- *版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/6365927.html* 1.CSV格式文件数据导入导出 --------------- ** 1.1 导入CSV数据(导入CSV数据之后储存为"Data Frame数据框"数据结构)** ## 导入csv数据 ## 第一

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N