求助,r语言中的判别分析Fisher判别分析,即 LDA 相应的R实现为:MASS包中的 lad() 函数,qda() 函数lad(x, grouping, prior = proportions ,tol = 1.0e-4, method , CV = FALS2023-02-24Python160
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.nam2023-02-24Python200
R语言学习之决策树R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,2023-02-24Python120
在R语言中如何画卡方分布图、t分布图、F分布图?在这里给你举一个实例,下面我要作出数据a的三个分布图:a<-rnorm(100)#卡方分布图b<-dchisq(a,1) #变换为卡方分布hist(b)#t分布图c<-dt(a,1,0)#变换为t分布2023-02-24Python190
r语言期末大作业用什么数据好r语言期末大作业用描述性统计数据好。根据查询相关资料信息,描述性统计:选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计,并对分析结果进行图形化的展示。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述,主要包括数据的2023-02-24Python320
R语言绘制配对样品箱线图配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查2023-02-24Python210
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2023-02-24Python230
R语言作业-统计30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾2023-02-24Python130
R语言作业-统计30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾2023-02-24Python200
给定检验水准和样本量,R 语言中如何求t检验的临界值?qt()函数标准输入qt(检验水准,样本量-1,lower.tail=F)比如说检验水平alpha=0.05, 20个样本,那么上分位点t_alpha=qt(0.05,19,lower.tail=F)第一、注意参数 alternati2023-02-24Python120
r语言求平均值vec = vector(length =1000)for(i in 1:1000) vec[i] = UR_FUNC()mean(vec)idΜ五ⅶuq药皈dΜ五ⅶpaエбq药皈aエбaエб84466447312011-09-2023-02-24Python170
R语言分布的卡方拟合优度检验卡方拟合优度检验,用于衡量观测频数与期望频数之间的差异 一般地,假设总体分r类,分布假设检验问题在原假设下, 期望频数 : 假设从总体中随机抽取n个样本,并记为样本中分到类中的个数,称为 观测频数 。 K.2023-02-24Python210
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2023-02-24Python130
统计学基础与R-比例分析入门生物信息或者进行生物相关研究,所有人都绕不开统计的基础知识和计算实现方式。在担任中科院生物统计学课程助教的过程中,我发现大部分同学的首要困惑在于理不清相关概念,其次才是不知道该如何用R语言来进行最基本的计算。本合集共分为8小节,将简要2023-02-24Python200
初识R语言—统计篇之正态分布和抽样分布2.夏皮罗检验(shapiro.test) 当w接近1,p >0.05时,说明数据符合正态分布,这个检验只适合于3-5000个数据,样本数量不在这个范围内的话,会报错 补充从b站麦子那里学到的另外三种判断是不是正态分布2023-02-24Python280
初学者R语言:热图基础画法及个性化调整详解热图(Heatmap):用颜色变化直观的表达数据之间差异的图,是对实验数据进行质制和差异数据的展现,是数据挖掘类文章的标配。 例如上图,每个小方格表示每个基因,其颜色表示该基因表达量大小,表达量越大颜色越深(红色为上调,蓝色为下调)。每2023-02-24Python360
怎么用R语言做单位根检验R语言做单位根检验的两个方法:1、用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest()。2、用tseries包中的adf.test()和pp.test()。用法都基本类似,可以看一下help的example。2023-02-24Python100
什么是点估计?什么是区间估计?什么是区间估计,区间估计有何特点?区间估计就是根据样本估计量以一定的可靠程度推断总体参数所在的区间范围。与点估计相比,区间估计不仅以样本估计量为依据,而且考虑了估计量的分布,所以它能给出估计精度,也能说明估计结果的把握程度。第一题:在做区间2023-02-24Python160
R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗聚类分析有两种主要计算方法,分别是凝聚层次聚类(Agglomerative hierarchical method)和K均值聚类(K-Means)。层次聚类又称为系统聚类,首先要定义样本之间的距离关系,距离较近的归为一类,较远的则属于不同的2023-02-24Python190
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-02-24Python220