r语言为什么频率大于一

Python09

r语言为什么频率大于一,第1张

r语言为什么频率大于一？回答是:r语言为什么频率大于一？因为纵轴是概率密度(density)而不是频率(frequency)啊. 类比质量和密度的话,物体上一个点的密度数值大小是可以大于1的。

#这里我假设你的数据是test，是一个框架数据

dimoftest <- dim(test) # 获取数据维数

factoftest <- c() #定义factor数组

k <- 2 #定义你的那个变量的列k，你自己设定

#循环找出k列大于k-1列10%的序号，并将factor数组设为1,否则为0

for(i in 1:dimoftest){

if((test[i,k]- test[i,k-1])/test[i,k-1] >0.1) factoftest[i] = 1

else factoftest[i] = 2

}

factoftest #显示数组

#创建一个factor因子,标记为1，2，文本也设为1,2

newfactor <- factor(factoftest,levels = c(1,2), labels = c("1","2"))

#合并到数据中

test <- data.frame(test, newfactor)

#查看

test

不明白的话继续问

nls的数据源必须有误差。不能精确等于公式返回值（零残差）。循环次数大于50通常是使用 函数精确返回值 作为数据源去拟合函数。必须给y值加上随机误差。

z=function(x,a,b){a*sin(x)+b*cos(x)}

x=seq(1,10,9/500)

y=z(x,1,1) # a=1 b=1 是期望拟合出的结果。

cor=data.frame(x=x,y=y)

cor$res=runif(length(cor$x),min=-0.005,max=0.005)

cor$yres=cor$y+cor$res

#yres =y加上随机误差，y是精确返回值

> nls(cor$yres~z(cor$x,a,b),data=cor,start=list(a=0.8,b=1.3))

Nonlinear regression model

  model: cor$yres ~ z(cor$x, a, b)

   data: cor

     a      b 

0.9999 1.0002 

 residual sum-of-squares: 0.004213

Number of iterations to convergence: 1 

Achieved convergence tolerance: 2.554e-07

#使用精确返回值拟合就会出错。

> nls(cor$y~z(cor$x,a,b),data=cor,start=list(a=1,b=1))

Error in nls(cor$y ~ z(cor$x, a, b), data = cor, start = list(a = 1, b = 1)) : 

  循环次数超过了50这个最大值