摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

jmeter请求一直报错,最后查出来是请求参数的格式写错了,醉了 记录一下,以防我再次健忘 fidder抓包显示详情 jmeter 请求body data参数书写直接复制fiddler里TextView里的内容即可 类似这种请求数据格式还可以把这些参数写在parameters里如: 总结:先查看fiddler里的body是不是json格式,不是的话,直接采用本文所说的方式即可:如果是,那就采用网上说的json格式 http://blog.csdn.net/lluozh2015/article/d

 1 与mybatis集成时需要的jar ehcache-core-2.6.5.jar mybatis-ehcache-1.0.2.jar Mybatis.日志.EHCache所需要的jar包如下: 2 EHCache与mybatis集成 EHCache是一种广泛使用java分布式缓存通用缓存,JavaEE中的一个轻量级的容器. EHCache集成是基于ehcache-core,没有任何其它第三方应用程序. 想使用EHCache到她们的应用程序的用户,必须下载EHCache的zip bund

CentOS 6.x 最小化安装推荐安装的依赖包 我在日常工作中,新建的xenserver的虚拟机,CentOS release 6.9 (Final)操作系统,采用最小化安装,后续很多操作需要各种依赖包,经过一些时间的积累,推荐安装如下依赖包.前提是需要yum源先配置好,最好能联网,采用网络yum源. yum clean all yum -y update yum -y install gd libxml2-devel libjpeg-devel libpng-devel net-snmp-d

调用flag包可以方便的获取到命令行中传递的参数,比如可以实现类似nginx执行程序获取命令行参数执行不同操作的目标 package main import ( "flag" "fmt" "os" ) func main() { var h bool var c, s string flag.BoolVar(&h, "h", false, "帮助信息") flag.StringVar(&c,

1.configure 这一步一般用来生成 Makefile,为下一步的编译做准备,你可以通过在 configure 后加上参数来对安装进行控制,比如代码: ./configure --prefix=/usr 上面的意思是将该软件安装在 /usr 下面,执行文件就会安装在 /usr/bin (而不是默认的 /usr/local/bin),资源文件就会安装在 /usr/share(而不是默认的/usr/local/share). 同时一些软件的配置文件你可以通过指定 --sys-config= 参

直接拿一道bugkuctf中的题目进行测试 这道题目就是用POST方法上传what=flag 我们利用burpsuite进制抓包 需要更改三个部分,这样就可以解决burpsuite无法识别POST参数的问题

在<第4.7节 Python特色的序列解包.链式赋值.链式比较>中老猿介绍了序列解包,<第5.2节 Python中带星号的函数参数实现参数收集>介绍了函数的参数收集,实际上函数的参数收集就是用序列解包的功能实现的.只是序列解包是将序列中多出的部分存放到星号后面的列表变量,而函数参数收集是将多出的参数存放到收集参数对应的元组变量.具体内容请参考上面介绍的两篇文章. 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPytho

修改内容: 1.系统默认管理员员帐号密码 2.系统默认LAN 接口地址 3.系统默认DHCP及保留地址 4.系统默认云AC远程地址及协议内容 5.系统默认JS插入地址 6.系统默认探针位置 7.默认顶部LOGO.底部copyright内容 8.WIFIDOG各项默认参数 9.自动将MAC地址填入WiFiDog网关ID,可以不用输入网关ID等 …… …… 联系方式:QQ561454825,电话:13779953060

gocron源码中使用的是下面这个第三方包来实现的,下面就单独的拿出来测试以下效果,和官方flag包差不多 go get github.com/urfave/cli package main import ( "fmt" "log" "os" "github.com/urfave/cli" ) func main() { app := cli.NewApp() var flags []cli.Flag flags = appe

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择.Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法.Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法. 以下的的一些用法参照lars包的帮助文件,再加上自己的使用心得.所用的示例数据diabetes是Efron在其论文中“Least Angle Regression”中用到的,可以在加载lars包后直接获得

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               

nmap参数原理抓包分析 实验环境: Nmap7.70 实验步骤: 1.主机发现 2.端口扫描 3.服务版本探测 一.主机发现 主机发现,如果主机活跃,扫描1000个常用的tcp端口 1.Nmap ip   #默认进行主机发现.端口扫描.服务版本探测等 1.1先以一个不存在的ip为例:nmap 1.2.3.4 抓包分析 可以看到如果没有给出主机发现选项,nmap默认使用以下四种方式来确认目标机器是否活跃(只有以下四种方式任意一个得到目标的响应就可以说明目标主机存活) 1.nmap就发送一个ICM

在 Linux 命令行中使用 tcpdump 抓包 通过实例学习tcpdump命令 聊聊 tcpdump 与 Wireshark 抓包分析 tcpdump常用参数 -n 显示IP地址和端口号 -v 显示更多信息,ttl,长度,其他选项等,tcpdump的详细信息有3个级别,因此-vvv显示最多信息 -D 列出可以抓包的网络接口 -i + 网络接口抓包 -c + 数字 一次抓取多少数据包后停止抓取 -w + 文件名 抓包结果保存到文件 -r + 文件名 读取抓包文件 -s + 数字 抓包的大小 如

收集任意数量的实参 def make_pizza(*toppings): """打印顾客点的所有配料""" print(toppings) make_pizza('pepperoni') make_pizza('mushrooms', 'green peppers', 'extra cheese') 形参名*toppings 中的星号让Python创建一个名为toppings 的空元组,并将收到的所有值都封装到这个元组中.注意,Python将实参