1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

Go 语言控制台输入&生成随机数 1. 不同基础类型之间的转化对于不同的基础类型之间的转化,Go 提供了 strconv包.它实现了字符串与其他基本数据类型之间的转化.其中最常用的数值转化函数是Atoi和ltoaAtoi 方法可以将字符串类型的数值直接转化为int类型的数值,而 ltoa 可以将 int 类型的数值转化为string类型的值.示例:控制台输入一个数值,进行数据大小的比较 package main import ( "fmt" "strconv"

先说明一下符号:U(0,1)-均匀分布,”~“表示服从xxx分布,F(x),为需要生成的随机数的分布函数,invF(x)表示逆分布函数,那么算法步骤如下: step 1: 产生 u~U(0,1) step 2:计算X=invF(u) 那么X就是服从分布函数为F(x)的随机数,一个简单的证明: 证明: P(X<y)=P(invF(u)<y)=P(u<F(y))=F(y); 证毕. 你会感觉好简单啊,对是很简,下面就给出常用的指数分布       首先,指数分布的分布函数: F(x)=1-e

1.常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率 pnorm(1.96,0,1) #上同 pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需

参考原文:http://zhidao.baidu.com/link?url=nB3BT69wmUAiSPfKGgK5Q7HOFFP9AIE04AthreRd9yYcwKhUQsQRWlMdMhW1Qm4P7VqyHREaRqeL_6v6q8B2K_ 1.使用org.apache.commons.lang.RandomStringUtils.randomAlphanumeric(10)取数字字母随机10位;//取得一个3位随机数字字符串 String num = RandomStringUtils

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

R提供了多种生成不同类型序列的方法.如: > x<-1:20 > x [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 注意元算符”:”的优先级 > 10:15-1 [1]  9 10 11 12 13 14 > 10:(15-1) [1] 10 11 12 13 14 倒序 > 5:0 [1] 5 4 3 2 1 0 利用函数seq(),可以按照顺序写,这样的话不用写出参数的名称.但是若打乱

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

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,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,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.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

第5章工欲善其事.必先利其器 代码,是延伸我们思想最好的工具. 第6章基础编程--用别人的包和函数讲述自己的故事 6.1编程环境 1.R语言的三段论 大前提:计算机语言程序=算法+数据结构 小前提:R语言不过是计算机语言的一种 结论:R语言约等于基础编程+数据对象 2.运行机制 RStudio=记事本+R Console 6.2Mini案例 学生文理分科小案例(还有问题) R仅有的命令形式是返回结果的函数和表达式 赋值是一种常见的操作:对象的读取.转换.模型的建立等 赋值给新的对象,往往也意味着

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

买了三本R语言的书,同时使用来学习R语言,粗略翻下来感觉第一本最好: <R语言编程艺术>The Art of R Programming <R语言初学者使用>A Beginner’s Guide to R <R语言实战>R in Action 一句话简介R语言:R是一种用于数据处理和统计分析的脚本语言,它受到由AT&T实验室开发的统计语言S(Statistics)的启发,且基本上兼容于S语言. 下载并安装R 从google中搜索R,第一个搜索结果就是R语言的网站

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 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