Hmisc 包中的 describe()函数 ______包的_______函数可返回变量和观测的数量、info 值、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值
reshape 包/reshape2 包 ________包是一套重构和整合数据集的万能工具
vcd 包 Arthritis 数据集；
sm 包 sm.density.compare(x, factor) _______包中的_______函数可向图形叠加两组或更多的核密度图
pastecs 包中有一个名为 stat.desc()的函数
Hmisc 包中的 describe()函数 ______包的_______函数可返回变量和观测的数量、info 值、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值
psych 包的 describe()的函数 ______包的_______函数可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。
doBy 包 的summaryBy doBy 包中的_______函数可以分组计算概述统计量
psych 包 describe.by
vcd 包的 assocstats()函数 _______包中的_______函数可以用来计算二维列联表的 phi 系数、列联系数和 Cramer’s V 系数
ggm 包的 pcor()函数 _______包的________函数可以计算偏相关系数
psych 包的 corr.test() _______包的________函数可以为 Pearson、Spearman 或 Kendall 相关计算相关矩阵，同时报告显著性水平
模型拟合 于口模型采用Logistic增函数形式考虑初期指数增及总资源限制其函数形式 首先载入car包便读取数据使用nls函数进行建模其theta一、theta二、theta三表示三待估计参数start设置参数初始值设定trace真显示迭代程nls函数默认采用Gauss-Newton寻找极值迭代程第列RSS值面三列各参数估计值用summary返归结 library(car) pop.mod一 <- nls(population ~ theta一/(一+exp(-(theta二+theta三*year))),start=list(theta一 = 四00, theta二 = -四9, theta三 = 0.0二5), data=USPop, trace=T) summary(pop.mod) 面归程我直接指定参数初始值另种采用搜索策略首先确定参数取值范围利用nls二包暴力优参数种相费 种更简便采用内置自启模型(self-starting Models)我需要指定函数形式需要指定参数初始值本例logistic函数所应selfstarting函数名SSlogis pop.mod二 <- nls(population ~ SSlogis(year,phi一,phi二,phi三),data=USPop) 二、判断拟合效 非线性归模型建立需要判断拟合效候参数优化程捕捉局部极值点非全局极值点直观原始数据点绘制拟合曲线 library(ggplot二) p <- ggplot(USPop,aes(year, population)stats包Description
Use Kalman Filtering to find the (Gaussian) log-likelihood, or for
forecasting or smoothing.
Usage
KalmanLike(y, mod, nit = 0, fast = TRUE)
KalmanRun(y, mod, nit = 0, fast = TRUE)
KalmanSmooth(y, mod, nit = 0)
KalmanForecast(n.ahead = 10, mod, fast = TRUE)
makeARIMA(phi, theta, Delta, kappa = 1e6)
