R语言学习——作图
摘要：> x<-runif(50,0,2) > y<-runif(50,0,2) > plot(x,y,main="散点图",xlab="横坐标",ylab="纵坐标") > text(0.6,0.6,"text at (0.6,0.6)") > abline(h=.6,v=.6) >
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2021-08-26 12:04
蔡军帅
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(转载)R语言ARIMA时间序利
摘要：原链接: https://www.cnblogs.com/silverangel/p/10132361.html 基于R语言的时间序列分析预测 数据来源： R语言自带 Nile 数据集（尼罗河流量） 分析工具：R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 #清理环境，加载包 rm(list=l
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2021-03-13 11:31
蔡军帅
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复杂统计方法R语言——简单回归
摘要：简单回归 数据来源：http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html 1.读入数据 setwd("D:/数学建模/寒假美赛集训/R统计") w=read.table("COfreewy.txt",header=T,encoding = "utf-8"
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2020-01-16 11:11
蔡军帅
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Introduction to statistical learning：with Applications in R （书，数据，R代码，链接）
摘要：http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/
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2019-07-13 22:53
蔡军帅
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python matlab 带包实现全排列
摘要：>> A=[2,5,7];perms(A) ans = 7 5 2 7 2 5 5 7 2 5 2 7 2 7 5 2 5 7 >> perms(1:4) ans = 4 3 2 1 ...
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2019-07-12 13:46
蔡军帅
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R语言与概率统计(六) 主成分分析 因子分析
摘要：超高维度分析，N*P的矩阵，N为样本个数，P为指标，N<<P PCA:抓住对y对重要的影响因素 主要有三种：PCA,因子分析，回归方程+惩罚函数（如LASSO） 为了降维，用更少的变量解决问题，如果是二维的，那么就是找到一条线，要使这些点再线上的投影最大，投影最大，就是越分散，就考虑方差最大。
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2019-07-11 11:48
蔡军帅
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R语言与概率统计(五) 聚类分析
摘要：#########################################0808聚类分析 X<-data.frame( x1=c(2959.19, 2459.77, 1495.63, 1046.33, 1303.97, 1730.84, 1561.86, 1410.11, 3712.31, 2207.58, 2629.16, 1844.78...
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2019-07-11 10:33
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R语言与概率统计(四) 判别分析(分类)
摘要：Fisher就是找一个线L使得组内方差小，组间距离大。即找一个直线使得d最大。
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2019-07-11 09:13
蔡军帅
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R语言与概率统计(三) 多元统计分析（中）
摘要：模型修正 逐步回归 做线性回归要做：t检验，F检验，残差分析，模型解释（灵敏度分析） 残差分析（回归诊断） 所有代码： #但是，回归分析通常很难一步到位，需要不断修正模型 ###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正 toothpaste<-dat
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2019-07-10 15:48
蔡军帅
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R语言与概率统计(三) 多元统计分析（上）
摘要：先求对数，再*100 所有代码： #############6.2一元线性回归分析 x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53
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2019-07-10 14:41
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R语言与概率统计(二) 假设检验
摘要：方差检验 实战 所有代码： ####################5.2 X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) t.test(X,alternative='great
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2019-07-10 13:22
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R语言与概率统计(一) 描述性统计分析
摘要：查看运行结果： 做模拟的时候生成随机数： 所有代码： #查看已安装的包，查看已载入的包，查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0,
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2019-07-10 09:37
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用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法
摘要：https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学**算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算
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2018-12-15 00:53
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R语言——实验5-聚类分析
摘要：a) 数据代表的是文本信息。 b) 第一行代表词语，由于保密原因，词语已经被转意。第一列代表了文本的编号。 c) 红框中的数字为对应词的词频。 共113个样本，用K-Means算法将样本分为8类。 1、针对课件中的例子自己实现k-means算法 2、 调用R语言自带kmeans()对给定数据集表示的
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2018-11-29 11:00
蔡军帅
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Rstdio 中print中文乱码
摘要：在Consol中输入 Sys.setlocale("LC_ALL","Chinese") 即可
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2018-11-15 16:05
蔡军帅
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R语言——矩阵常用的操作（笔记）
摘要：https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/78880004
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2018-11-13 13:07
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R语言—使用函数sample进行抽样
摘要：在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample： > x=1:10 > x=1:10 > sample(x=x) > sample(x=x) [1] 3 5 9
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2018-11-13 12:36
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R语言——实验4-人工神经网络
摘要：带包实现： 2. 深入理解BP人工神经网络算法，并用R语言实现该算法 自己打出一个简单的神经网络 2. 带包实现BP人工神经完成iris
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2018-11-08 11:47
蔡军帅
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