R语言 sample抽样函数

一定要确保图形出现这个model的小图标，代表这个R visualization的模型数据成功绑定之后才能进行下一步操作：。模型绑定成功后，在R script编辑器Environment标签页的Data下拉菜单里能看到模型数据。excel系统导入SAP A

R语言预设了五个基本配色系统，分别为rainbow，heat.colors，terrain.colors，topo.colors和cm.colors色阶如下。设置基本配色时，可通过scale包下的show_col()预览颜色，或通过Colors Lite取

　　The C Programming Language，C程序设计语言 （K&R），为C语言的设计者Dennis M. Ritchie和著名的计算机科学家Brian W．Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作，学习c语言至今，第一

机器学习是比较非常不错的发展领域，而python和R语言在机器学习中都可以应用，因此很多人都会疑惑python和R语言哪个更适合机器学习呢?　　python编程语言创建于80年代后，最初用于Google内部框架方面。　　企业想要度量和统计数据以外的其他功能

在 IT 的世界里，人们形成了很多种刻板印象，比如“PHP 是最差的编程语言”，或者“Python 只适合初学者”。所幸的是，我们可以通过 GitHub 和开发者调查来找出真相。GitHub 想必大家都很熟悉了，它不仅是一个版本控制工具，而且还可以用于收集

在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。现在，我们用R语言生成它。[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]. [1,] 0.5000 0.5040 0.5080

# 两个字符向量取交集intersect# [1] "b" "c" "d". x = 1:4y = 2:6# 找x中不同于y的元素setdiff# [1] 1# 找y中不同于x的元素setdiff

H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵。ylab是y轴的标签。names.arg是在每个条下出现的名称的向量。col用于向图中的条形提供颜色。#dev.off() 判断当前图片输出设备是否有可用的，如果没有那也不用执行dev.off()这句话了

数据分析对于各个行业都起到了非常重要的作用，那么应该如何进行数据分析呢?python的出现刚好可以解决我么的烦恼，作为数据分析的一大利器，python做数据分析的时候拥有众多优势，广受大家的喜欢。而且python使用人数不断飙升，也有不少R语言人转向pyt

机器学习是近几年来最热门的技术之一，也许你对机器学习很感兴趣，但却不知从何处下手。别担心，兴趣是最好的老师这里有你开启该领域职业生涯的完整学习路径。笔者也曾面临同样的困惑：怎样才是好的开始?应该学习Python还是选择R语言?数学总是很可怕，笔者总是担心自

tidyverse library把data.frame拓展tibble、读取数据readr、清洗数据tidyr、文本处理stringr、加工数据dplyr、画图ggplot2等library打包在一起。读取数据readxl、时间处理lubridate另外

概率论是统计学的基础，R有许多用于处理概率，概率分布以及随机变量的函数。R对每一个概率分布都有一个简称,这个名称用于识别与分布相联系的函数。r + 后缀() 产生相同分布的随机数。生成均值为15，方差为2，服从正态分布的100个数。生成50个1-100之间

　　在使用R语言处理表格时，有时里面含有缺失值，或者不规范的数值，比如下图有许多的问号“?”，为了便于处理数据，这些都应该整行地删掉。"的行，需要先找到那些行，方法如下，通过 which 函数找到对应行标。[1] 24 41 140 146

　　R 语言中为了进行数据分析，比如回归分析，这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端，比如对因子的每一个数据都进行一次回归，这样就显得很复杂，且违背了我们的初衷，需要把factor转换为numeric格式。　　factor不能直接转换为nu

par#留出下，左，上，右的边界空间，起初未添加此行代码时，ylab的上标显示不全。plot#绘制原始数据折线图

入职、离职，总公司调往分公司，分公司调往总公司，每月社保、公积金和上月比较有增减。税局导出的为Excel文件，需要和记录对照一番。用Excel处理，那就是姓名粘贴为两列，条件格式-重复值，没变色的为增减。筛选两次颜色，就能得到结果。一般情况下，没有重名者，

聚类分析作图往往包含热图和树状图。热图用来展示每个样本点数值大小和聚集模式。树状图用来表示样本之间以及变量之间的距离远近。R官网目前提供了至少45个可以绘制热图的包，其中比较常见的、可以添加行列注释信息条的聚类作图包有pheatmap、gplots等等。以

对于许多模型，例如物流模型，没有共轭先验。因此，吉布斯采样不适用。这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。我将说明该算法，给出一些R代码结果，然后分析R

但是这样是直接在CRAN中下载，由于用的国外的服务器可能导致龟速，解决的办法就是在参数repos参数后换成国内的镜像，比如换成清华的镜像

参数众多，其语法与基础包类似。散点图展示年龄分布，盒形图展示平均年龄，beans展示年龄大致分布，越胖越集中。不同主题的海盗图。可展示随时间的变化。如一年中每一天的大气污染物数据。

接近基础绘图语法。#漏斗图、面积图等。。。语法近似于lattice绘图系统。在R中实现Polychart、Morris、NVD3等多个js绘图库。

R语言中支持 else if 的判断，但是上面的写法是错误的。R无法判断 if 对应的else 在何处结尾。注意最后的else也需要衔接在上一句的}后面

用 table() 函数统计因子各水平的出现次数。也可以对一般的向量统计每个不同元素的出现次数。对一个变量用 table 函数计数的结果是一个特殊的有元素名的向量，元素名是自变量的不同取值，结果的元素值是对应的频数。单个因子或单个向量的频数结果可以用向量的

中，热图可看作若干个小矩形组成。其几何对象就是rect（矩形）或tile（瓦片），两者效果相同。

自定义条图颜色。type的三种类型与RColorRrewer包中调色板函数一致：seq连续型、div极端型、qual离散型。有专门的几何对象，而非通过参数。

参数。geom_histogram(mapping = ,data = ,position = 'stack',na.rm = FALSE,show.legend = NA,示例。geom_histogram(fill='darkorchid4',binw

需要依靠图层叠加。先画点和先画线有细微的区别，即重叠的部分后一个会覆盖前一个。一般样本量少于1000时，默认loess；样本量大于1000时，默认gam。有专门的几何对象geom_ribbon，即色带图。#在两条置信曲线间添加阴影。函数及其主要参数。

基础绘图包是先铺好画布，再在这张画布上作图；qplot函数既有plot特点，又体现了ggplot2的特征，是一个过渡函数。row_var ~ col_var按分类变量分成几行几列，点表占位符。ggplot2无处不对象，这些对象均以图层叠加形式出现。

矩阵是R语言中很基础的一种数据结构，也是R语言使用者经常使用的一种数据结构。矩阵的维度一般为二维（m*n）。R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的，但是在对R语言做矩阵操作时，有个地方需要特别注意。下面我们通过一个例子说明。首先，我们创建一个用于测试的矩阵。然

如果没有任何编程基础，想学习如何使用R，并进行练习，建议大家看看《学习R》电子书和代码资料，上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧，下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。容易被卡住的是7、8章。《R数据科学》电子书提供最重要

aa = subset(hightech,year==2001&province=="北京",select = c("year","province","PAT")).

[1] "I 1" "love 2" "you 3" "!

R 可以自动给出坐标轴标题。

A <- matrix #一行为一个点，n行。b <- apply #对矩阵A按行计算点到直线的距离。num <- mean #括号里为1或0，求均数相当于计算了1占n的比例 table. plot #asp让x和y轴的刻度量度一

二、函数方面function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库Recall：递归调用 browser，debug，trace，traceback：程序调试 option

本示例使用II型平方和 。参数估计值在R中的计算方式不同，### Interaction is not significant, so the slope across groups. model.2 = lm (Pulse ~ Temp + Specie

第一章 数据分析师职业概览。1-1 数据分析师的职业概览免费试学。数据分析师的“钱”景如何。数据分析师的临界知识。数据分析师的主要职责。第二章 数据分析和数据挖掘的概念和理论。第三章 统计学基础和SPSS软件应用。3-2 假设检验/统计判断。4-1 数据分

NASA有32,000多个数据集，并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。有关NASA数据集的元数据。让我们使用tf-idf在描述字段中找到重要的单词，并将其与关键字联系起来。## # ... wi

　　　　（１）数据存储和处理功能，丰富的数据读取与存储能力，丰富的数据处理功能。　　（２）决策树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。　　SparkR提供了对机器学习的支持，可实现多种机器学习算法，例如广义线性模型、加速失效时间生存回

[1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率". &g

缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。与单个插补相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值

根据数据对象不同它有三种用法，分别应用于数据框、公式和时间序列：。aggregate((x, nfrequency = 1, FUN = sum, ndeltat = 1,我们通过 mtcars 数据集的操作对这个函数进行简单了解。$ am : num 1

使用M / M / 1系统进行仿真非常简单 。例如， 可以快速可视化随时间变化的资源使用情况。在下面，我们可以看到仿真如何收敛到系统中理论上的平均客户数。例如，还可以通过使用参数items和来可视化各个元素的瞬时steps。看来它与理论值非常吻合。最后，M

可以直接从R / RStudio制作在线交互式图表和地图。启动RStudio，创建一个新的RScript，然后将工作目录设置为下载的数据文件夹。以下代码将安装并加载程序包，加载readr和dplyr，然后加载我们之前使用的食品券数据。将其转变为Plotly

逻辑回归模型和线性回归非常相似，可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换，也就是因为这个转换，使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测。本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回归模型的R语言实现。

你也将同时学习到如何在 Ubuntu 上用不同方法运行简单的 R 语言程序。R，和 Python 一样，它是在统计计算和图形处理上最常用的编程语言，易于处理数据。R 语言的优点是它的语法非常简练，你可以找到它的很多实际使用的教程或指南。本文将介绍包含如何在

统计分析软件有：SPSS, SAS、R语言,Matlab，S-PLUS,S-Miner。在功能与产品线齐全上已经远远超出SPSS，而与SAS不相上下。请注意，标记为TM或者符号的软件均需要在SPSS、SAS的基础模块基础之上另行购买，费用往往在千元美元以上

随着编程语言的发展，有些语言有很好的发展，有些则面临淘汰，而要数较热门的，其中就有 Python。Python 作为一种通用脚本语言，后来逐渐成为数据科学中流行的语言。据 IT 行业的一些人说，Python 的成名是以 R 语言为踏脚石，R 现在是一门垂死

R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，是贝尔实验室的RickBecker、JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现，提供了一系列统计和图形显示工具。S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础。R语言是一组数据