ARcgis场模型的概念和特点
利用面向对象技术把现实世界抽象为若干对象类。概念模型场模型用于描述空间中连续分布的现象，对象模型用于描述各种空间地物，网路模型可以模拟现实世界中的各种网络逻辑数据模型矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等物理数据模型数据模型在计算机
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R语言能绘制主题地图和散点图吗
绘制散点图,直接用plot就可以了.plot是一个泛型函数,绘制散点图的时候,会调用plot.default().绘制主题地图是没有问题的,需要调用 maptools和maps程序包,通常需要读取shp文件,并自己制作比例尺,比较麻烦.PB
R语言中ppois如何应用
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R语言实现线性拟合
formula代表拟合的公式，如Y~X，则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ，如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外，还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回
R语言下如何进行分层卡方检验？
R语言下进行分层卡方检验方法和过程如下：t.testt检验wilcox.testwilcox检验prop.testbinom.test贝努力试验检验chisq.test卡方检验fish.testfisher精确检验k
如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件
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归因危险度中的le和l0分别是是什么
归因危险度计算公式：AR% =（Ie-I0）Ie×100%是指暴露人群中的发病或死亡归因于暴露的部分占全部发病或死亡的百分比。意义该指标反映某因素的暴露者中，单纯由于该因素引起发病的危险占整个病因的比例。二、相对危险度计算公式RR=暴露组
在R语言中,只已知2个样本各自的个数,均值,方差,怎么检验差异是否显著？
如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value, n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。如果方差不齐，需要计算校正后的自由度，
如何使用R语言进行卡方检验
我们想知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响，以下为数据统计的四格表： 从上文中我们通过卡方计算公式手动计算出P在0.1到0.5,说明牛奶对感冒发病率没有影响。 下面我们通过R计算一下具体p直：x<-matrix(c
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.
r语言怎么输入多组数据
r语言输入多组数据步骤如下：1.while(scanf("%数据类型",&变量)==scanf读取到数据的个数) { }2.while(scanf("%数据类型",&变量)
请说明RR、OR、AR、AR%的计算方法以及意义。
相对危险度（relative risk，RR）。指暴露于某因素发生某事件的风险，即A(A+B)，除以未暴露人群发生的该事件的风险，即C(C+D)，所得的比值，即RR=［A(A+B)］［C(C+D)］，RR适用于队列研究或随机对照试
linux R语言运行脚本，提示载入程辑包，运行不成功
“载入需要的程辑包：”这种提示没什么大不了的，实在觉得烦就在脚本里导致出现这些东西的命令外面套一层suppressMessages()函数，比如suppressMessages(library(foreach))。关键是后面提示的错误要解决