（μ2, σ2)，其中μ1，μ2和σ2未知。...例9.假定从分布函数未知的F（x）和G（x）的总体中分别抽出25个和20个观察值的随即样品，其数据由下表所示。现检验F（x）和G(x)是否相同。 ? ...R语言代码： x<-c(4,5,18,6); dim(x)<-c(2,2) fisher.test(x) ? ...，al="l"，因此用R软件进行计算，显著性水平取α = 0.10， R语言代码： binom.test(3,12,p=1/2, al="l", conf.level = 0.90) ?...解：进行Wilcoxon秩和检验R语言同样可以使用wilcox.test( ) R语言代码： x<-c(24, 26, 29, 34, 43, 58, 63, 72, 87, 101)
前言 在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性...但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求，那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验，非参数检验主要针对非正态样本，其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。...R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数，这里我们主要介绍三个常用的函数，一个是基于秩次的Wilcox秩和检验, Kruskal Wallis秩和检验和Friedman秩和检验。...在这里我还将会以鸢尾花（iris）数据集为例和大家详细讲解使用方法。不过请大家注意，我只是展示如何使用基于秩次的非参数假设检验，这里的鸢尾花数据可能更适合用参数检验的方法。 2....这一期关于非参数假设检验的内容就分享到这里，咱们下期再见！
在传统的假设检验过程中，我们常常假定模型的误差项是符合正态分布且同方差的。...检测异常值（Outlier） 一般情况下，异常值的存在可能严重影响残差方差的正态性和同质性，进而导致偏倚，是统计结果的效力大打折扣，所以对于异常值的检测和剔除就显得非常重要。...在这里我先和大家介绍如何通过检测与剔除异常值来使得残差方差满足正态性和同质性。...R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数，通过计算稳健平方马氏距离和经验分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值，并且以图片的形式展现出来，这里的x通常是一个矩阵或者数据框。...R包biotools里的boxM()函数可以帮助实现。 如何正确评估假设检验的条件是否成立是我们在进行统计分析时必须考虑的一件事，这点非常重要！
前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,然后到数据挖掘算法...,首先,我们会讲讲统计学中的基础知识模型,包括假设检验,线性回归,方差分析,等等. 1.检验 什么叫检验叻?...因为我们这里并没证明结论一定为真,只是通过这个模型没有推翻而已,这就是接受无奈,反对有理.在实际生活中也有很多这样的思想,比方疑罪从无的原则,即只要没有充分的证据证明我有罪,那么只能无奈的接受我没有罪.所以假设检验有一定的局限性...运用R的函数t.test(样本1数据,样本2数据) 就可以检验两个来自正太总体的独立样本. ?...结果分析:画红线是我标上去的,1.分别是t检验量,自由度,和P值 2.95%的置信区间 3.两组数据的平均值 P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
trt), simulate=TRUE, labels=FALSE) #或者 qqPlot(lm(response~trt), simulate=TRUE, labels=FALSE) Q-Q图就是分位点对应图...说明：lillie.test()只有一个参数x，只要是数字向量即可，也可以有缺失值，但是非缺失值数量必须>4，这是R的规定 结果解释：结果中会出现统计量D值和p-value： D值越小，越接近0，表示样本数据越接近正态分布...说明：ad.test()只有一个参数x，只要是数字向量即可，也可以有缺失值，但是非缺失值数量必须>7，这是R的规定 结果解释：结果中会出现统计量A值和p-value： A值越小，越接近0，表示样本数据越接近正态分布...在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...为与各A值相应的行和列合计的总数。
R语言是统计语言，概率又是统计的基础，所以可以想到，R语言必然要从底层API上提供完整、方便、易用的概率计算的函数。让R语言帮我们学好概率的基础课。 1. 随机变量 · 什么是随机变量？...数学期望(mathematicalexpectation) 离散型随机变量：的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望，记为E(x)。...R语言：假设投硬币，正面概率是0.5，投4次时，计算得到2次正面的概率？根据大数定律，如果投是10000次，计算5000次正面的概率？...R语言：中心极限定理模拟，从指数分布到正态分布 if (!...掌握R语言，就可以快速的把概率的知识，用R语言进行现实，非常有利于帮助我们解决生活中遇到的问题。
1.函数与参数（1）形式参数与实际参数（2）写函数的函数2.R包（R package）介绍R包可以理解为是多个函数的打包存放，包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里（1）CRAN网站（2）Bioconductor（3）github4.xxR包怎么安装从哪里来/怎么安装不知道从哪里来的？...安装后需要加载运行 library（） #检查是否安装成功运行 require（） #也可以检查是否安装成功，与library有区别每次打开新的session都需要加载5.怎样实现快速下载6.R包安装和使用的逻辑安装包...——加载包——使用包里的函数## library（）没有error 是检查是否安装成功的标准（2）已经安装的 R包，可以用：：快速调用里面的函数7.常见疑问（1）提示信息 检查是否有error，没有就忽略...+函数名称（2）找R包介绍界面（直接搜）（3）Vignettesls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据R语言中的符号解决问题的思维（报错时）
假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立，这整个过程称为假设检验。...R自带的函数中只提供了t检验的函数t.test()，而没有Z检验的函数，自己编写函数z.test()，用于计算z统计量的值以及P值: > z.test=function(x,mu,sigma,alternative...+ else if(alternative=="less")result$P=pnorm(z) + result + } BSDA包提供了函数z.test( )，它可以对基于正态分布的单样本和双样本进行假设检验...表示均值，仅在假设检验中起作用，默认为0;sigma.x和sigma.y分别指定两个样本总体的标准差。...confidence interval: -Inf 102.9 sample estimates: mean of x 102.5 7.2.2方差σ2的检验 (1) μ已知 (2)μ未知 R中没有直接的函数可以做样本方差的卡方检验
7.3两正态总体的检验 单正态总体的假设检验方法: 7.3.1均值差的检验 (1)两个总体的方差已知 编写均值差的正态检验函数z.test2() > z.test2=function(x,y,sigma1...else if(alternative=="less") result$P=pnorm(z) + result + } 程序包BDSA中的函数z.test（）可以快速地实现方差己知时两总体均值差的假设检验...7.3.3两总体方差的检验 R中的函数var.rest()做方差比较的F检验以及相应的区问估计 > var.test(prior,post) F test to compare two...7.4比率的检验 7.4.1比率的二项分布检验 在R中使用函数binom.test()完成: binom.test(x,n,p=0.5,alternative=c("two.sided","less"...例： 有分别从两个总体抽取的25个和20个观测值的随机样本，判断它们是否来自同一分布。
安装R和Rstuido软件 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境；Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。...1、官网下载R安装包 下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux...请选择自己操作系统对应的链接，接下来我将以windows为例给大家展示安装过程。...（要想知道R语言的32位和64位区别请查看改博客：http://blog.csdn.net/to_baidu/article/details/52904681） step3、启动选项 step4、正在安装...最大的面板是控制台窗口，这是运行R代码和查看输出结果的地方。也就是运行原生R时看到的控制台窗口。其他面板则是RStudio所独有的。
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，关于R做数据分析的优势已经不言而喻了，众多和全面的统计方法使得从方法上来说，R的数据分析能力（模型方法众多且可视化功能强大）是其它语言不能比拟的。...通俗点说，R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库（得益于开源社区），这让她看起来既美又实用。...Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。...起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。 ...R虽说有一套自己的语言，还挺完备，但她最专业的还是做统计和画图，而像连接数据库、文本处理、文件操作等这些脏活可不能委屈R来干哪，这些得有其 他语言来负责，我的选择是咱最熟悉的、做这些脏活最棒的Python
第一个解释 我们都知道，在linux中权限r对应的数字为4，w对应的数字为2，x对应的数字为1。 那，有没有人想过为什么4就代表r？2就代表w？难道是因为读起来朗朗上口？？？...那么，当文件同时拥有rwx权限时，在计算机中权限就被标识成了二进制111，转换为十进制就变成了4（二进制100，r权限）+2（二进制10，w权限）+1（二进制1，x权限）=7（111，rwx权限），于是乎我们常用的...一些人说的“4=r,2=w,1=x”的意思是： r 代表读，w 代表写，x 代表执行， 如果可读，权限是二进制的100，十进制是4； 如果可写，权限是二进制的010，十进制是2； 如果可运行，权限是二进制的...001，十进制是1； 具备多个权限，就把相应的 4、2、1 相加就可以了： 若要 rwx 则 4+2+1=7 若要 rw- 则 4+2=6 若要 r-x 则 4+1=5 若要 r-- 则 =4 若要 -
2021-02-17：规定1和A对应、2和B对应、3和C对应...26和Z对应，那么一个数字字符串比如"111”就可以转化为:"AAA"、"KA"和"AK"。
2） 假设检验（Hypothesis testing）： ICSNP包提供霍特林（Hotellings）T2检验和许多非参检验方法，包括基于marginal ranks的位置检验（location test...9） 对应分析（Correspondence analysis）： MASS包的corresp()和mca()可以做简单和多重对应分析。ca包提供单一、多重和联合（joint）对应分析。...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。...FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。homals执行同质分析（homogeneity）。...14） 矩阵处理（Matrix manipulations）： R作为一种基于向量和矩阵的语言，有许多处理矩阵的强有力的工具，由包Matrix和，SparseM实现。
等级是量化变量（介于0和100之间），但我们将它们转换为分类变量。所有能力都被编码在4个等级：1.低/ 2.平均/ 3.高/ 4.非常高。...加载和准备数据 首先将数据集加载到data.frame中。 第二行也将整数列转换为因子。 数据分析 我们的数据集包含分类变量。适当的数据分析方法是多重对应分析。...产生了三个图：类别和球员在坐标轴上的投影，以及变量的图形。 ? 这里显然有两个球员集群。 解释 显然，我们必须先将分析减少到一定数量的维度。选择变量数量的方法是肘法。...在第二和第三因子坐标轴上投影补充变量 在补充变量的帮助下，中场平均拥有最高的技术能力，而前锋（ST）和后卫（CB，LB，RB）似乎一般都不以球控技术着称。...参考Mathieu Valbuena在坐标轴1和坐标轴2上生成的图形： ? 1和2因子坐标轴补充变量 ?
国家语言，语言代码，locale id对应表。比如 en_US对应的id为1033， 中文的locale=zh_CN，id=2052.
R 下载与安装 打开 https://cran.r-project.org/mirrors.html ，根据自己所在的位置选择对应的镜像站，通常选择 China 下的镜像站。 ?...R 语言简单实例 主要工作已经完成，让我们动动小手，优雅的单击（或双击）R Studio 图标，来感受一下R 语言的魅力。...打开 RStudio，会在 Consule 面板看到 R 语言的版本、版权信息和一些有用的提示。...小结 到此为止，R 语言就已经顺利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一门语言（的 Hello world）了。...【此处应有掌声】 接下来，会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法，目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析，以便能在生活和工作之中有所应用。
R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。...“我用R语言编写的大部分程序实际上都是在将各类脚本整理到项目当中。” R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势 R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。...“庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一——如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应，”Adams指出。...Peng进一步补充称，目前已经有众多主流机器学习算法以R语言作为实现手段。 R语言的缺点 R的短板在于安全性与内存管理 说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。...此外，从其它语言转投R怀抱的开发人员也会发现后者在某些设定上确实有些古怪。” R语言的基本原理来自上世纪六十年代出现的各类编程语言，Peng解释道。
假设检验和P值那些事 记得大学时候学习概率论与数理统计的时候，学习过假设检验，但我不记得课本上有提到过P值。...后来翻阅了一些资料，大概弄明白了它们之间的关系，本文旨在以浅显易懂的语言描述严密的数学知识。...0.3331321（和-0.4380858对应的下侧分位数相同），因为我们的实验中是双边情况，所以P = 0.4380858\times2 = 0.6662642 \gt 0.05 在确定了显著性水平...通俗地理解分位数就是对应某个概率面积的横坐标，如果是左侧面积（概率）叫下侧分位数，如果是右侧面积（概率）叫上侧分位数。...R中的实践 好的，下面我们来看如何在R中重复上面的实验： 产生一个随机的模拟序列（二项分布，生成0和1） flips <- rbinom(20, 1, 0.4) 结果如下：1 0 1 0 1 1 1 0
---- 概述 最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识...，也算是我对R语言的入门文章吧。...比如C++和C等语言是需要程序员手动释放堆区内存，但是Python、R等都有自己实现了内存回收机制，让coder专注于自己的业务和问题域，但这不代表你可以不关心，这是大错特错。...R会在内存不够用（要去读C代码）时自动调用gc释放内存。这一点和JAVA类似。这一点和编译语言C/Cpp有非常大的区别，后者要用户手动free或者析构(~Class())。...路漫漫其修远兮，吾将上下而求索 参考文献 1.R语言垃圾回收机制 2.R memory 3.ParallelR
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