Python中怎样计算两个向量的内积这是从物理实践中来,在物理计算中,经常会用到一个向量投影到另一个向量的方向,然后再乘以另一个向量的模.而且这样的算法表示固定的物理意义.由于经常会遇到这种问题,于是有人就这样定义了内积,是为了便于书写和直观辨认.一个式子太长或太复杂就会给计2023-02-27Python120
R语言,怎么单独挑出dummy variable加入patent,year2000,和year2005都是同长度的数据的话:patent[which(year2000==1)] #2000年数据patent[which(year2005==1)] #2005年数据patent[which2023-02-27Python150
R语言分析各班学生成绩分析来自5各班的5位中学生的成绩情况,数据必须确保已保存在本地,名称为“scores.txt” scores <- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.nam2023-02-27Python80
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法数据准备 许多实际情况中统计假设(假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布)并不一定满足,比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和2023-02-27Python200
r语言 train函数有哪些方法R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说,编写2023-02-27Python90
求助 用R语言做PLS分析的代码或方法princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵2023-02-27Python130
R语言-KNN算法1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本2023-02-27Python120
如何在R语言中使用Logistic回归模型Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因2023-02-27Python240
r语言 length和ncol的区别a本身是一个矩阵,而定义dimnames=list()则表示其每一个元素都被命名且命名方式是列表(list),因此在调用a中的元素的时候可以调用a[]或者a[[]]都可以。a[]是调用a本身的第几个元素,a[[]]是命名中的第几个名字下的元2023-02-27Python240
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法数据准备 许多实际情况中统计假设(假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布)并不一定满足,比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和2023-02-27Python200
如何在R中得到newey west 调整后的统计数值Newey-West 对于预测误差均值的t 检验,在通常情况下应该由预测误差的样本均值和样本方差来检验,但是由于重叠观测(overlapping problem)的问题,所以预测误差是服从MA(k-1) 的过程在Excel里,选STDEV可2023-02-27Python150
在Python库中的static模块用什么函数可以求数据的样本方差自定义函数求解即可,参考代码如下:def f_sigma(x):# 通过Python定义一个计算变量波动率的函数# x:代表变量的样本值,可以用列表的数据结构输入n = len(x)u_mean = sum(x)n#计算变量样本值的均2023-02-27Python180
R语言:有关差异分析的检验方法1 读取,计算均值,箱图观察 2 查看数据分布 2.1 hist直方图 2.2 qqnorm散点图 3 Shapiro-Wilk正态性检验 4 方差齐性检验意义:方差分析就是在大家误差水平2023-02-27Python90
R语言面向对象对事物越了解,就能够越好的驾驭这种事物。 R语言有四种面向对象的系统,一般而言,使用其中最简单的一种就已经足够了。 本文介绍S3,和S4的使用 S3是R中第一个,也是最简单的oo系统,S3不是非常正式,但是其保有一种极简主义的优2023-02-27Python100
python中的排列组合在日常的工作学习中,我们肯定会遇到排列组合问题,比如,在5种颜色的球中,任意取3个,共有多少种组合方式,这也包括有放回和无放回抽样。 在python中,自带的排列组合函数,都在python的指导工具包itertools中。 prod2023-02-27Python130
R语言-KNN算法1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本2023-02-27Python150
R语言相关性检验函数2021.3.11得出相关系数我们并不一定能得出数据之间的相关水平,这时候我们会进行相关性检验来进行量化。 置信区间:confidence interval,是指由由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间是对这个样本的某2023-02-27Python150
R语言入门--第十一节(置换检验与自助法求置信区间)原理参考 文章 ,主要思想我认为是求出所有分布的可能(中间的一般为零假设),出现这种分布的概率。distribution= 参数可为exact(精确模式,即依据所有可能的排列组合,仅适用于两样本问题)、approxiamate(nr2023-02-27Python160
r语言pchisq函数是什么包1、方差已知时的均值估计z.test<-function(x,n,sigma,a,u0,alt){result<-list()mean<-mean(x)result$interval<-c2023-02-27Python110
如何系统地自学 PythonPython 其实挺简单的,也挺强大的。我用 Python 做科学计算,自学一年,也记了一年的笔记。笔记链接:GitHub - 中文 Python 笔记Jupyter Notebook - 中文 Python 笔记笔记目录:01. Pyth2023-02-27Python120