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~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

今天去了学院的运动会呢-扮熊本熊超开心-写完这篇我补上我的图么么哒 ××××××××××××文末高能预警!!!!!这个包的安装并不是本周的任务!!!!!我真是萌萌哒×××××××××××××× ×××××××××××××××××××××××××××我是熊本分割线×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 安装diveRsity: 好吧,回看官网,说的是 那么..那几个包都要装了啊.. Rcpp直接装, ggplot2需要装digest,gtable,MASS

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

R语言基础学习——D01 20190410内容纲要: 1.R的下载与安装 2.R包的安装与使用方法 (1)查看已安装的包 (2)查看是否安装过包 (3)安装包 (4)更新包 3.结果的重用 4.R处理大数据集 5.R的数据结构 (1)向量 (2)矩阵 (3)数组 (4)数据框 (5)列表 6.实例演练 7.小结 1 R的下载与安装 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. 学习它那就先下载它!话不多说

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

1 R的下载.安转   (转)R有很多的版本,支持目前主流的操作系统MAC.Linux和WINDOWS系列.因为我个人是在WINDOWS下用R的,所以在这里将只介绍WINDOWS下R的下载&安装. 下载R: 你可以从世界各地很多网站上下载到R,官方的中国下载点是: http://www.lmbe.seu.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/ 在我写这篇文章的时候,最新的版本是R-2.2.1版. 在网络上有一篇被翻译过来的R入门教材,可以在这里找到 :R 導論(入門) 安装R

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

基于ZigBee的家居控制系统的设计与应用 PPT简介:http://pan.baidu.com/s/1i38PC6D 摘  要 智能家居是未来家居的发展方向,其利用先进的网络技术.计算机技术和无线通信技术等将家居中的各种电子电气设备连接起来,统一管理.远程监控和资源共享,实现了高效.便利的生活环境.近些年互联网的迅猛发展,网络的稳定性.安全性和网络带宽都有了长足的发展,由互联网提供的各种服务已经深入到人们生活的方方面面,因此将智能家居系统同互联网结合起来,为用户提供远程控制服务,延伸智能家居系

############################################ INSTALLMENT############################################ try http:// if https:// URLs are not supportedsource("http://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("qvalue") package ‘qvalue’ successf

0.查看R的系统帮助文档 标度 scale breaks, labels, limits, labs dose <- c(20, 30, 40, 45,60) drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60) drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) # 数据准备 opar <- par(no.readonly=T) # 保存画图环境 par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2) # 设置画图环境 plot(dose, drugA,

  ZigBee协议栈体系结构由应用层.应用汇聚层. 网络层.数据链路层和物理层组成,如下图所示:   图1 ZigBee 协议栈体系的层次结构      应用层定义了各种类型的应用业务,是协议栈的最上层用户.应用汇聚层负责把不同的应用映射到ZigBee网络层上,包括安全与时鉴权.多个业务数据流的汇聚.设备发现和业务发现.网线层的功能包括拓扑管理.MAC管理.路由管理和安全管理. 1． 数据链路层    数据链路层以可分为逻辑链路控制子层(LLC Logic Link Control)和介质访问

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle MongoDB pymongo RMongo, rmongodb ODBC pyodbc RODBC IO类 类别 Python R excel xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) c

基于apache 的稍微简单一点么?实验一下子就OK了... 环境: System: [root@losnau etc]# cat /etc/issueRed Hat Enterprise Linux Server release 6.5 (Santiago)Kernel \r on an \m IP:192.168.1.5 防火墙关闭(service iptabes stop): Firewall is not running. vim /etc/sysconfig/selinux  SELI

0. Preparation and Introduction ggplot2是R中新颖的数据可视化包,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 1. How to use qplot 函数qplot()是ggplot2中十分常用的函数,使用它可以绘制丰富多彩的图形,并且通常只需要一行代码可以搞定.在这里,我们通过R内置的钻石数

In two previous blog posts I discussed some techniques for visualizing relationships involving two or three variables and a large number of cases. In this tutorial I will extend that discussion to show some techniques that can be used on large datase

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

贡献文件 注意: 贡献文件的CRAN区域被冻结,不再被主动维护. 英文 --- 其他语言 手册,教程等由R用户提供.R核心团队对内容不承担任何责任,但我们非常感谢您的努力,并鼓励大家为此列表做出贡献!要提交,请按照CRAN主页上的提交说明进行操作.以下所有材料均可从CRAN直接获得,您也可以查看互联网上其他R文档的列表 . 注意: 请使用目录列表按名称,大小或日期排序(例如,查看哪些文档已更新). 英文文件 超过100页的文件: “视觉统计.使用R!“ by Alexey Shipunov(PD

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网