随笔分类 -  R语言

R语言
摘要:第二章 2.12 (1)拟合模型: > library(openxlsx) #加载包 openxlsx > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 2) #read.xlsx 函数读入数据 > x = data[,1] > y = data[,2] > res 阅读全文
posted @ 2020-08-22 17:10 从前有座山,山上 阅读(559) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:为了更直观地说明光滑参数的变化对回归函数估计效果的影响,下面给出一个数值模拟例子。 设有回归模型 #模拟数据 n = 201 x = seq(0,2,0.01) e = rnorm(n,0,0.2) y = 2*x + sin(5*pi * x)+e #局部常数拟合 #h = 0.1 plot(x, 阅读全文
posted @ 2020-03-27 20:10 从前有座山,山上 阅读(1504) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:语法: plot(x, y, ...) x,y分别是两个向量,x为横轴坐标,y为纵轴坐标 其他参数: type= "p" for points, 散点图 默认 "l" for lines, 线图 "b" for both, 描点连线,点与线不相连 "c" for the lines part alo 阅读全文
posted @ 2020-02-23 15:08 从前有座山,山上 阅读(2230) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:table函数 用 table() 函数统计因子各水平的出现次数(称为频数或频率)。也可以对一般的向量统计每个不同元素的出现次数。如 sex = c("女","女","女","男","男")table(sex) sex 男 女 2 3 对一个变量用 table 函数计数的结果是一个特殊的有元素名的向 阅读全文
posted @ 2020-02-21 21:07 从前有座山,山上 阅读(24258) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:函数 which() 可以用来找到满足条件的下标,如 x <- c(3, 4, 3, 5, 7, 5, 9) which(x > 5) 5 7 seq(along=x)[x > 5] 5 7 这里 seq(along=x) 会生成由 x 的下标组成的向量 用 which.min() 、which.m 阅读全文
posted @ 2020-02-21 20:44 从前有座山,山上 阅读(11901) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:函数 rep(x,...) rep(x,times = n) 将向量 x 重复 n 次 rep(x,each = n) 将向量 x 的每个元素重复 n 次 在参数缺省情况下,为参数 times 阅读全文
posted @ 2020-02-17 20:12 从前有座山,山上 阅读(543) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:group = sample(seq(1,10),size = 20,replace = T) #这20个组分别属于1,...,10 v = rnorm(length(unique(group)),0,1) 对组1,...,10分别分别赋值 vj = v[group] 把值分配到每个组 阅读全文
posted @ 2020-02-16 14:18 从前有座山,山上 阅读(522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Sample 函数用法: sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数。x的长度为1时,那么便从1:x中抽取样本。 size - 非负整数,从总体抽取样本的个数 replace 阅读全文
posted @ 2020-02-16 14:00 从前有座山,山上 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:subset() 函数: subset(dataset , subset , select ) dataset 是 要进行操作的数据集 subset 是对数据的某些字段进行操作 select 选取要显示的字段 Example : ```{r spdep} hightech aa = subset(h 阅读全文
posted @ 2020-01-29 11:02 从前有座山,山上 阅读(35550) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:转载:https://bbs.pinggu.org/thread-7078237-1-1.html R语言中的outer()函数,名为内积函数,但是他执行的功能并不是解析几何中的内积。那该函数到底发挥什么功能呢?我们将分三个部分来探究该函数,其一是outer()函数的传入参数,其二是outer()函 阅读全文
posted @ 2020-01-23 17:05 从前有座山,山上 阅读(2413) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:1.GeoDa软件 GeoDa 软件生成权重文件 然后进行空间自相关分析、空间回归分析 2.R语言 R 读入GeoDa生成的权重文件, 然后生成空间权重矩阵,进行spdep空间自相关分析、spdep空间回归分析 阅读全文
posted @ 2020-01-14 15:34 从前有座山,山上 阅读(433) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.如果是第一次新建markdown文件,需要在有网的条件下,因为要下载一个包才能用markdown 2.为什么使用rmarkdown 使用markdown不仅可以边调试边运行,还可以一次性将所调试好的代码一同输出,然后将这个结果存为pdf,html,word格式用以保存。 3.如果你的代码中有中文 阅读全文
posted @ 2020-01-13 20:26 从前有座山,山上 阅读(2681) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27360411 第一步、下载shapefile文件 一直都没有找到下载地址,死在了第一步 第二步、导入shp文件 第三步、画图 阅读全文
posted @ 2020-01-08 19:25 从前有座山,山上 阅读(1306) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:--多项式回归模型 --单变量多项式模型 --多变量多项式模型 rm(list = ls()) library(openxlsx) library(leaps) #单变量多项式模型# data = read.xlsx("table7-1.xlsx") head(data) plot(data$f,d 阅读全文
posted @ 2019-11-24 22:38 从前有座山,山上 阅读(590) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入 > > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存 阅读全文
posted @ 2019-11-10 23:11 从前有座山,山上 阅读(1260) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:rm(list = ls()) library(car) library(MASS) library(openxlsx) A = read.xlsx("data141.xlsx") head(A) fm = lm(y~x1+x2+x3+x4 , data=A ) #判断多重共线性 vif(fm) > vif(fm) x1 x2 x3 x4 38.49621 254.42317 46.86839 2 阅读全文
posted @ 2019-11-02 23:47 从前有座山,山上 阅读(519) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:> vif(fm) #查看模型是否存在共线性 x1 x2 x3 21.631451 21.894402 1.334751 结果显示存在共线性 结果: > summary(fm) Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, data = A) Residuals: Min 阅读全文
posted @ 2019-11-02 23:28 从前有座山,山上 阅读(428) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:成发射状,意味着方差随着x的增加而变大 根据变量x的图像,手动分为三类(1-4,5-7,8-11) 阅读全文
posted @ 2019-10-29 23:23 从前有座山,山上 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:从残差图中看出来,方差不齐 从图像中看出,λ可取0,即进行对数变换 阅读全文
posted @ 2019-10-29 22:56 从前有座山,山上 阅读(608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:从图中看出,没有显示出明显的方差不齐的迹象 正态性检验通过 最终的回归模型: 阅读全文
posted @ 2019-10-29 21:38 从前有座山,山上 阅读(475) 评论(0) 推荐(0) 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示