VB中sqr 是开平方。

Sqr 函数返回一个数的平方根。

1、语法

Sqr(number)

2、注意：number 参数不能是负值。

3、举例：

<script type="text/vbscript">

document.write(Sqr(9) &"<br />")

document.write(Sqr(0) &"<br />")

document.write(Sqr(47))

</script>

以上实例输出结果：3， 0，6.85565460040104。

扩展资料

1、在多数编程语言中，sqr（x）代表求非负数x的算术平方根 例: sqr(4) = 2 ；

2、在pascal语言中，Sqr(x)代表 求x的平方。 例：sqr(4)=16

3.sqr是oracle旗下的hyperion商务智能软件，它包含很多功能，而sqr是它的静态报表语言，这个语言在EMP下编辑，是现在最新的制作报表的语言。

它包含所有报表制作的功能，可以显示不同的格式。总之是数据批处理的语言，国内没有汉化的软件和sqr语言。

参考资料：

百度百科-Sqr

R语言基本数据分析

本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。

不多说，直接上代码，代码中有注释。

1. 基本作图（盒图，qq图）

#basic plot

boxplot(x)

qqplot(x,y)

2. 线性拟合

#linear regression

n = 10

x1 = rnorm(n)#variable 1

x2 = rnorm(n)#variable 2

y = rnorm(n)*3

mod = lm(y~x1+x2)

model.matrix(mod) #erect the matrix of mod

plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance

summary(mod) #get the statistic information of the model

hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection

3. 逻辑回归

#logistic regression

x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)

y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes

n <- 70 #the number of trails

z <- n - y #the number of failures

b <- cbind(y, z) # column bind

fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model

print(fitx)

plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)

beta0 <- fitx$coef[1]

beta1 <- fitx$coef[2]

fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x))

par(new=T)

curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve

3. Bootstrap采样

# bootstrap

# Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution

dat = matrix(rnorm(100*5),100,5)

no.samples = 200 #sample 200 times

# theta = matrix(rep(0,no.samples*5),no.samples,5)

theta =rep(0,no.samples*5)

for (i in 1:no.samples)

{

j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time

datrnd = dat[j,]#select one row each time

lambda = princomp(datrnd)$sdev^2#get eigenvalues

# theta[i,] = lambda

theta[i] = lambda[1]/sum(lambda)#plot the ratio of the biggest eigenvalue

}

# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue

hist(theta)#plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue

sd(theta)#standard deviation of theta

#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能

4. ANOVA方差分析

#Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)

#

y = rnorm(9)#weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入

#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)

Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group

mod = lm(y~Treatment) #linear regression

print(anova(mod))

#解释：Df（degree of freedom）

#Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏差和

# Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方差和

# compare the contribution given by Treatment and Residual

#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals)

#Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)

qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximated by mod

#如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）

如下面两图分别是

（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和

（右）y = rnorm(9)

的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20882

1导言

这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。

2回归模型

假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样：

a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+geom_point()+

为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值：

a+geom_smooth(col="red", method="lm")+

这就是“直线方程式”。根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。还有一点自然的波动，如果没有的话，所有的点都将是完美的。我们将此称为“残差”（ϵ）。数学上是：

或者，如果我们用实际数字代替，则会得到以下结果：

这篇文章通过考虑每个数据点和线之间的差异（“残差）然后最小化这种差异来估算模型。我们在线的上方和下方都有正误差和负误差，因此，通过对它们进行平方并最小化“平方和”，使它们对于估计都为正。这称为“普通最小二乘法”或OLS。

3非线性关系如何？

因此，如果我们的数据看起来像这样，我们该怎么办：

我们刚刚看到的模型的关键假设之一是y和x线性相关。如果我们的y不是正态分布的，则使用广义线性模型 （Nelder＆Wedderburn，1972），其中y通过链接函数进行变换，但再次假设f（y）和x线性相关。如果不是这种情况，并且关系在x的范围内变化，则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择：

我们可以使用线性拟合，但是如果这样做的话，我们会在数据的某些部分上面或者下面。

我们可以分为几类。我在下面的图中使用了三个，这是一个合理的选择。同样，我们可能处于数据某些部分之下或之上，而在类别之间的边界附近似乎是准确的。例如，如果x = 49时，与x = 50相比，y是否有很大不同？

我们可以使用多项式之类的变换。下面，我使用三次多项式，因此模型适合：。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。

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4样条曲线

多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。物理样条曲线是一种柔性条，可以弯曲成形，并由砝码固定。在构造数学样条曲线时，我们有多项式函数，二阶导数连续，固定在“结”点上。

下面是一个ggplot2 对象，该 对象的 geom_smooth 的公式包含ns 函数中的“自然三次样条”  。这种样条曲线为“三次”，并且使用10个结

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5光滑函数

样条曲线可以是光滑的或“摇摆的”，这可以通过改变节点数（k）或使用光滑惩罚γ来控制。如果我们增加结的数目，它将更“摇摆”。这可能会更接近数据，而且误差也会更小，但我们开始“过度拟合”关系，并拟合我们数据中的噪声。当我们结合光滑惩罚时，我们会惩罚模型中的复杂度，这有助于减少过度拟合。

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6广义相加模型（GAM）

广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的，这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项，但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此，但本质上，我们正转向一种模型，如：

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摘自Wood （2017）的GAM的更正式示例 是：

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其中：

μi≡E（Yi），Y的期望

Yi〜EF（μi，ϕi），Yi是一个响应变量，根据均值μi和形状参数ϕ的指数族分布。

Ai是任何严格参数化模型分量的模型矩阵的一行，其中θ为对应的参数向量。

fi是协变量xk的光滑函数，其中k是每个函数的基础。

如果您要建立回归模型，但怀疑光滑拟合会做得更好，那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。

7 gam拟合

那么，如何 为上述S型数据建立 GAM模型？在这里，我将使用三次样条回归 ：

gam(Y ~ s(X, bs="cr")

上面的设置意味着：

s()指定光滑器。还有其他选项，但是s是一个很好的默认选项

bs=“cr”告诉它使用三次回归样条（'basis'）。

s函数计算出要使用的默认结数，但是您可以将其更改为k=10，例如10个结。

8模型输出：

查看模型摘要：

#### Family: gaussian## Link function: identity## Parametric coefficients:##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept)  43.9659     0.8305   52.94   <2e-16 ***## ---## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### Approximate significance of smooth terms:##        edf Ref.df     F p-value## s(X) 6.087  7.143 296.3  <2e-16 ***## ---## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### R-sq.(adj) =  0.876   Deviance explained = 87.9%## GCV = 211.94  Scale est. = 206.93    n = 300

显示了我们截距的模型系数，所有非光滑参数将在此处显示

每个光滑项的总体含义如下。

这是基于“有效自由度”（edf）的，因为我们使用的样条函数可以扩展为许多参数，但我们也在惩罚它们并减少它们的影响。

9检查模型：

该 gam.check() 函数可用于查看残差图，但它也可以测试光滑器以查看是否有足够的结来描述数据。但是如果p值很低，则需要更多的结。

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#### Method: GCV   Optimizer: magic## Smoothing parameter selection converged after 4 iterations.## The RMS GCV score gradient at convergence was 1.107369e-05 .## The Hessian was positive definite.## Model rank =  10 / 10#### Basis dimension (k) checking results. Low p-value (k-index<1) may## indicate that k is too low, especially if edf is close to k'.####        k'  edf k-index p-value## s(X) 9.00 6.09     1.1    0.97

10它比线性模型好吗？

让我们对比具有相同数据的普通线性回归模型：

anova(my_lm, my_gam)

## Analysis of Variance Table#### Model 1: Y ~ X## Model 2: Y ~ s(X, bs = "cr")##   Res.Df   RSS     Df Sum of Sq      F    Pr(>F)## 1 298.00 88154## 2 292.91 60613 5.0873     27540 26.161 <2.2e-16 ***## ---## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

我们的方差分析函数在这里执行了f检验，我们的GAM模型明显优于线性回归。

11小结

所以，我们看了什么是回归模型，我们是如何解释一个变量y和另一个变量x的。其中一个基本假设是线性关系，但情况并非总是这样。当关系在x的范围内变化时，我们可以使用函数来改变这个形状。一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线”

我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。

上面的示例显示了基于样条的GAM，其拟合度比线性回归模型好得多。

12参考：

NELDER, J. A. &WEDDERBURN, R. W. M. 1972. Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 135, 370-384.

HARRELL, F. E., JR. 2001. Regression Modeling Strategies, New York, Springer-Verlag New York.

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