【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析写在前面绘制一个生物学研究中最普遍的图,误差线图+数据分布+显著性分析。 自行编写一个数据集,无实际意义。 最后出图的效果: 我选的都是随机数据,没有差异也算是意料之内把。 参考链接: 1. https:2023-03-09Python170
R语言中的garchm各个参数代表什么在当前图形区域的四个边缘之一,显示文本。mtext(text, side = 3, line = 0, outer = FALSE, at = NA,adj = NA, padj = NA, cex = NA, col = NA, font2023-03-08Python220
R语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-03-08Python190
求雅可比迭代法的程序流程图及3×3结构的C程序#include<stdio.h>#include<math.h>main(){int n,M,i,jprintf("请输入希望迭代的次数")scanf("%d&2023-03-08Python190
r语言做arima怎么求预测的误差拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。多元线性回归是简单线性回归的扩2023-03-07Python200
R语言绘图(ggplot2、ggpurb)从入门到精通06--柱状图美化之宽度调节本系列课程要求大家有一定的R语言基础,对于完全零基础的同学,建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解,深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制2023-03-06Python100
使用R语言进行协整关系检验使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳2023-03-06Python120
RUBY是什么样的牌子居我所知,Ruby是一种功能强大的面向对象的脚本语言,她可以使您方便快捷地进行面向对象编程.Ruby使文本处理和系统管理变得简单,与Perl非常相似.一句话:简单明了,扩展性强,移植性好.你说的是RUBY CELL吧?一个化妆品牌子她为第一2023-03-06Python200
Python小实验——密码强度我们的任务就是把密码复杂度与强度量化,然后用计算机语言表达出来。密码复杂度很好定义,长度,大写字母,小写字母,数字和特殊符号,密码包含的特征越多也就越,强度也就越高。我们设置个等级来评测密码强度,分别是:terrible,simple,me2023-03-05Python160
Python科学计算——任意波形拟合任意波形的生成(geneartion of arbitrary waveform) 在商业,军事等领域都有着重要的应用,诸如空间光通信 (free-space optics communication), 高速信号处理 (high-2023-03-05Python160
数据分析之美 决策树R语言实现数据分析之美:决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy>install.packages("tree")>library(tree)&am2023-03-05Python180
R语言ggplot2做簇状柱形图并添加误差线的一个完整示例原始数据存储在一个excel文件里,这个excel文件里有三个子表格,每一个子表格的数据如下: 总的数据格式 现在的需要是做如下的图 比如这里我新建了一个子表格sheet4,数据最终的格式如下 这里用到的是标准误 这里2023-03-05Python200
r语言随机森林要跑多久5分钟。随机森林具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有良好的容忍度,需要5分钟才能跑完,且不会随着构建的决策树的增加而出现过拟合现象。但在引用随机森林方法时,也会产生一定限度内的泛化误差。R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特2023-03-05Python130
R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊?这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为:ar1 ar2 ar3ar4ma1ma2-0.55050.23160.0880-0.4325-0.19442023-03-05Python310
r语言arma-garch怎样预测原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型2023-03-05Python160
Python 中的函数拟合很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合,我2023-03-05Python180
R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊?这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为:ar1 ar2 ar3ar4ma1ma2-0.55050.23160.0880-0.4325-0.19442023-03-05Python240
如何用r语言绘制多变量散点图给你一些代码,你慢慢研究:install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&2023-03-05Python180
r语言arma-garch怎样预测原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型2023-03-05Python110
r语言计算均方误差怎么判断1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×2023-03-05Python210