基本运算符号  1.基本数学计算  +.-.*./.^.%%(求模).%/%(整除)  注意:求模运算两边若为小数,则整数和小数部分分别求模.例:5.6%%2.2  2.比较运算  >.<.>=.<=.==.!=  3.&.|.!.&&.||.xor  注意:运算符"逻辑与"和"逻辑或"存在两种形式,"&"和"|"作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量

R语言变量 变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名 合法性 原因 var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效 有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效 以数字开头 .var_name, var.name 有效 可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个

Pvalue 计算 项目设计pvalue计算,但是由于.net 没有类似的公式或者函数,最终决定使用.net 调用R语言 采用.net 调用r语言的公用函数 需要安装 r语言环境 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 前端调用api 发现需要ajax 同步调用 public string GetPValue(double[] data1, double[] data2) { REngine.SetEnvironmentVariables(); RE

变量可以使用向左,向右且等于操作符来分配值.可以使用 print() 或 cat() 函数打印变量的值.cat() 函数将多个项目并成连续并打印输出. # Assignment using equal operator. var.1 = c(0,1,2,3) # Assignment using leftward operator. var.2 <- c("learn","R") # Assignment using rightward operator. c

在ShopEx中,添加产品的规格时,如颜色.尺寸.是否送货等配置信息,默认情况下,这些内容是须要手动计算的,若仅仅有几个属性值还easy计算,假设每个属性值比較多,通过手动计算将是一个灰常巨大的工作量,这里通过改动模板及控制器文件.实现了自己主动计算销售价的功能. 首先.先看一下改动此功能时,涉及到了哪几个文件 控制器文件:core\admin\controller\ctl.spec.php 模板文件:涉及到的比較多 core\admin\view\product\spec.html 编辑商品时

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance

1.大原则:只有字母(区分大小写).数字.“_”(下划线).“.”(英文句号)可以出现. 2.数字.下划线不能开头. 3.英文句号开头不能紧接数字. 就这么简单!

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境.R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

Mac下R语言环境搭建 博主在数据分析的时候一直用的python(MATLAB太重了),最近跟其他搞学术的人合作,需要用一下R语言,所以也打算顺便学习一下R. R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 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

R语言 概述 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和Mac)提供预编译的二进制版本. R是一个在GN

典型数据分析的步骤: R语言:为统计计算和绘图而生的语言和环境 数据分析:统计学,机器学习 R的使用 1. 区分大小写的解释型语言 2. R语句赋值:<- 3. R注释: # 4. 创建向量 c() 5. 观察演示 列表demo(),图形演示demo(graphics) 6. 帮助函数 7. getwd()查看当前工作目录, setwd()设定当前工作目录 setwd('E:\\') getwd() [1] "E:/" 8. 工作空间管理函数 9. 输入输出 1). 输入 sou

R语言均值,中位数和模式 在R统计分析是通过用许多内置函数来执行的. 大多数这些函数是R基本包的一部分.这些函数需要R向量作为输入参数并给出结果. 我们正在讨论本章中的函数是平均数,中位数和模式. 平均值 它是通过取的值的总和,并除以一个数据系列的数量计算的. 函数mean()是用来计算这在R语言中 语法 用于计算平均值在 R 中的基本语法是: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 以下是所使用的参数的说明: x 是输入向量. trim 用于删除一些要素/空

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")