0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

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:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

char strTtimeDump[512] = ""; int a = 5; sprintf(strTtimeDump, "%.4d", a); //strTtimeDump输出0005 数字前补3个0 sprintf(strTtimeDump, "%4d", a); //strTtimeDump输出 5 数字前补3个空格

1.末尾补0 假设数据在A列,则在B1输入以下公式 如果长度不足10,在后面加0,否则等于A1 (1)=IF(LEN(A1<17),LEFT(A1&"0000000000",17),A1) (2)=A1&REPT(0,17-LEN(A1)) 2.开头补0 假如所有数据放在A1里 如果长度不足17位,在前面加0,否则等于A1 (1)=IF(LEN(A1<17),RIGHT("0000000000"&A1,17),A1) (2)=RE

今天,魏屌出了一道题,题目如下: 定义一个大头序的byte[]a={-1,-2,-3,-4},转换成short[]b.问b[0]和b[1]分别是多少? 乍一看,这题不难,无非就是移位操作,再进行组合.但是呢?对于用Java的童鞋来说,这里面有一个坑,稍不注意可能就踩进去了.在说之前,我先把代码和答案贴出来吧. 看到这里,可能有的童鞋比较奇怪,为啥要&0xff,这不相当于没变化吗?非也,不信我举个例子. 答案是-127和129.很奇怪不是吗?我想的明明都是-127啊!!! 解答这个问题之前,我们先

netbeans自带的自动补齐快捷键是commad+\ 我想要的是在输入的时候,有自动提示,找了半天也没找到怎么搞. 因为我是用的mac系统 后来参考其他的设置,找到了设置的方法,把这个方法记录一下. 先是打开netbeans,进入偏好设置 点那个Preferences... 然后选择编辑器选项,找到代码完成,把语言设置成Java,就看到我想设置的东西了. 本来里面只有一个.  ,就是只有输入.的时候才会提示,这里我把所有的大小写英文字母全部加进了. 最后确定应用. 回到编辑器,试下功能. 已经

定义: 回归是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通常指那些用一个或多个预测变量来预测响应变量.既:从一堆数据中获取最优模型参数 1.线性回归 1.1简单线性回归 案例:女性预测身高和体重的关系 结论:身高和体重成正比关系 fit <- lm(weight ~ height,data = women) summary(fit) plot(women$height,women$weight,xlab = 'Height inches',ylab = 'Weight pounds') abline

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

参考地址: http://blog.csdn.net/dong123dddd/article/details/51660368 location /riskcontrol { root /data; # 解决访问riskcontrol不加斜线时无法访问问题 if ( -d $request_filename ){ rewrite ^/(.*)([^/])$ https://$host/$1$2/ permanent; } try_files $uri $uri/ /riskcontrol/ind

在处理订单编号的时候,需要固定位数的数字,比如需要固定四位数格式: 1->0001 56->0056 288->0288 1992->1992 可以使用php内置函数str_pad() 函数把字符串填充为新的长度. str_pad(string,length,pad_string,pad_type) //参数 描述 string //必需.规定要填充的字符串. length //必需.规定新的字符串长度.如果该值小于字符串的原始长度,则不进行任何操作. pad_string //可

x <- c(,,,,,,,,,) # build X(predictor) y <- c(,,,,,,,,,) # build Y(dependent variable) mode(x) # view the type of x plot(x,y) # plot the graph model <- lm(y ~ x) # build the linear model abline(model) # add the line in graph 数据是自己编的,所以图有点假. summa

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响.在R中,经常使用VIM(Visualization and Imputation of Missing values)包来对缺失值进行可视化和插补.在使用VIM绘图时,有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补. 缺失数据的分类: MCAR(完全随机缺失):若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关,则数据为MCAR.. MAR(随机缺失):若变量的缺失数据与其他观测变量相关,与未观测变量无关,则数据缺失是随机缺失. NMAR

Publication的属性 immediate_sync 控制 Snapshot 文件的创建,如果属性 immediate_sync设置为true,那么snapshot file在snapshot agent 每次 run的时候都会创建.如果设置为false,snapshot file 只在subscription创建时才会创建. 在创建Snapshot file之后,如果对article 进行update,会产生 pending transaction,这些transaction会被写入到d

好多同学跑来问,用spss的时候使用多重插补的数据集,怎么选怎么用?是不是简单的选一个做分析?今天写写这个问题. 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型: 上面的内容之前写过,这儿就不给大家翻译了,完全随机缺失,缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以,影响不大的.随机缺失可以用多重插补很好地处理:非随机缺失,任何方法都没得救的,主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道:这个我好像在之前的文章中给大家解释过原因. When it is plausible that da

题目1 : 补提交卡 时间限制:2000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Ho给自己定了一个宏伟的目标:连续100天每天坚持在hihoCoder上提交一个程序.100天过去 了,小Ho查看自己的提交记录发现有N天因为贪玩忘记提交了.于是小Ho软磨硬泡.强忍着小Hi鄙视的眼神从小Hi那里要来M张"补提交卡".每张"补提 交卡"都可以补回一天的提交,将原本没有提交程序的一天变成有提交程序的一天.小Ho想知道通过利用这M张补提交卡,可以使自己的&

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

转自:http://blog.linuxeye.com/324.html Python自动补全有vim编辑下和python交互模式下,下面分别介绍如何在这2种情况下实现Tab键自动补全. 一.vim python自动补全插件:pydiction 可以实现下面python代码的自动补全: 简单python关键词补全 python 函数补全带括号 python 模块补全 python 模块内函数,变量补全 from module import sub-module 补全 想为vim启动自动补全需要下

Python自动补全有vim编辑下和python交互模式下,下面分别介绍如何在这2种情况下实现Tab键自动补全. 一.vim python自动补全插件:pydiction 可以实现下面python代码的自动补全: 简单python关键词补全 python 函数补全带括号 python 模块补全 python 模块内函数,变量补全 from module import sub-module 补全 想为vim启动自动补全需要下载插件,地址如下:http://vim.sourceforge.net/s

对于Linuxer来说,自动补全是再熟悉不过的一个功能了.当你在命令行敲下部分的命令时,肯定会本能地按下Tab键补全完整的命令,当然除了命令补全之外,还有文件名补全. Bash-completion 自动补全这个功能是Bash自带的,但一般我们会安装bash-completion包来得到更好的补全效果,这个包提供了一些现成的命令补全脚本,一些基础的函数方便编写补全脚本,还有一个基本的配置脚本.但也正如之前说的,这个包不是必须的,只不过可以省些力气. bash-completion这个包的安装位置