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6.1点估计及R实现6.1.1矩估计R中的解方程函数:函数及所在包：功能uniroot()@stats：求解一元（非线性)方程multiroot()@rootSolve：给定n个(非线性)方程，求解n个根uniroot.all()@rootSolve：在一个区问内求解一个方程的多个根BBsolve(... 阅读全文
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6.1创建函数函数是可以调用(可能包含参数，也就是放在圆括号中的值)，它执行某种行为并且返回一个值。一般来说，内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:>>> x=1>>> y=math.sqrt>>> callable(x)False>>> callable(y)True定义函数用de... 阅读全文
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5.5.1while循环x=1while x>> zip(names,ages)[('anne', 12), ('beth', 45), ('george', 32), ('damon', 102)]循环中解包元组:>>> for name,age in zip(names,ages): pr... 阅读全文
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5.6 多组数据分析及R实现5.6.1 多组数据的统计分析> group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv")> group=na.omit(group) #忽略缺失样本> summary(group) 时间 ... 阅读全文
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5.1R内置的分布分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目，后面接分布的英文名称或缩写... 阅读全文
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5.1 print和import的更多信息5.1.1使用逗号输出打印多个表达式也是可行的，只要将它们用逗号隔开就好:>>>print'age:',42age: 42 要同时输出文本和变量值，却又不希望使用字符串格式化:>>> name='Gumby'>>> salutation='Mr.'>>> ... 阅读全文
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4.1 R绘图概述以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例:>demo(graphics)>demo(persp)R提供了多种绘图相关的命令，可分成三类:高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴、标签、标题等。低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的... 阅读全文
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3.3缺失值处理R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。> attach(data)The following objects are masked fromdata (pos = 3):city, pri... 阅读全文
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2.1序列概览列表和元组的主要区别在于，列表可以修改，元组则不能。也就是说如果要根据要求来添加元素，那么列表可能会更好用;而出于某些原因，序列不能修改的时候，使用元组则更为合适。使用后者的理由通常是技术性的，它与Python内部的运作方式有关。这也是内建函数可能返回元组的原因。一般来说，在几乎所有的... 阅读全文
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1.1数据分析概述1.1.1数据分析的原则(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。(2)数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因。(3)不能为了做数据分析而做数据分析。1.1.2数据分析的步骤(1)探索性... 阅读全文