id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动态回归。
AB <- data.frame(A = c('a1','a2','a3'),B=c('b1','b2','b3'))
今天我们将要学习R语言进阶中最重要的统计内容---主成分分析，它在我们的研究中几乎是无处不在，应用最广的就是将主成分放入回归模型进行拟合，用于矫正相关的混杂因素。
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步，花在数据分
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
#创建新变量并保存到原有数据框 #way 1 d = data.frame(x1=1:4,x2=2:5) d$sum = d$x1+d$x2 #way 2 d= transform(d,sum=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sum
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
今天看视频看到的Stanford NLP，这里按照视频的讲解，简单做个笔记。Stanford NLP是少有的支持中文语料的工具，Stanford NLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形、词性，并且能够标记句子的结构，语法形式和字词的依赖，指明那些名字指向同样的实体，指明情绪，提取发言中的开放关系等。需要注意的就是Stanford NLP代码库运行比较慢。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
提示：R-project网站 https://www.r-project.org/
在很多时候，我们需要对数据进行分类，比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组，亦或者按照年龄将样本分为老年人，中年人和青年人等等，这些就需要我们对数据进行重新编码。
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到： 此时，客户违约的概率p可表示为： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事，它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说，我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资，即给定资产明天将升值。也就是说，如果模型预测在第t天，GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价，并且还预测AMZN将以0.53的概率上升，那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产，该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
python学习过程中，很多教程都是python2 版本的 但是python2 到2020年就不在维护了，所以 现在教大家如何在一台计算机上安装python2 和python3 互不影响，可以自如的切换。不用任何第三方软件 简单省力，一次配置就可。
SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，只要开发者想使用 SQL 在文件中存储结构化的数据，SQLite 应是首选方案。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
这篇是基因组选择的理论加实践，因为我看到一句话，Talk is cheap. Show me the code，很有感触，有感而写。使用的包是R的sommer和asreml，其实强健的还是成熟的软件，比如DMU，BLUPF90，PIBLUP，ASreml等，但sommer作为基本功能的演示，非常合适。
你好，这里是Java方向盘，我是方向盘(YourBatman)，坐稳扶好，开始发车。
这可是个新功能，能直接为指定的聚合输出列命名。先创建一个 DataFrame 示例。
这是「进击的Coder」的第 694 篇技术分享 作者：Markus Winand 原文：https://modern-sql.com/blog/2019-01/sqlite-in-2018 “ 阅读本文大概需要 9 分钟。 ” SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只
本文将向你展示如何在Python中移动和重命名Excel文件。此方法不仅适用于Excel文件，也适用于任何其他格式的文件，包括.docx、.txt、.pptx，等等。
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，
在JavaScript中，我们可以在解构赋值语句中定义默认值。这就意味着，如果我们试图解构一个不存在的属性，或者属性值为undefined，那么我们可以为这个属性定义一个默认值。
Zabbix 5.4于5月17日发布，5.4支持定期生成PDF报表，强有力的问题检测，高级数据聚合，还有其他意义重大的改进功能，来一睹为快。
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下：
Gradle是一个流行的构建自动化工具，可用于构建和管理Java项目。本教程将为Windows、Mac和Linux系统的用户提供Gradle的安装和配置指南。无论你使用哪个操作系统，本教程都将帮助你开始使用Gradle并加速你的项目开发。
排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；
或许是HTTP2普及的时候。但更大的可能是将来也“不能用”（还是只能在构建工具中用，仅存在于“编译期”）
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。 本教程将会教你如何在Ubuntu 18.04 上安装、配置Redis，并且给Redis添加防护。
基因芯片数据分析（六）：DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR进行差异分析。
本篇简介一个R包，Mfuzz（http://mfuzz.sysbiolab.eu）。Mfuzz包最初是为处理基因表达或蛋白表达谱数据而开发的一种聚类方法，核心算法基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM），用于在具有时间序列特征的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类，帮助了解这些生物学分子的动态模式以及与功能的联系。
信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。 B卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。 C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。 F卡，又称为欺诈评级模型，主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理，适用于个人和机构融资主体。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。
词典型情感分析大致有以下几个步骤： 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 （1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。 （2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决
但是，请记住，Redis旨在供受信任环境中的受信任客户端使用，并且没有自己的强大安全功能。为了突出显示这一点，可以看看这里来自Redis官方网站的引用：
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Maven是一个强大的项目管理和构建工具，广泛应用于Java开发中。本教程将为Windows、Mac和Linux系统的用户提供Maven的安装和配置指南。通过本教程，你将学会如何在不同操作系统上安装和配置Maven，以便在项目开发过程中提高效率。
MYSQL-深入到精通mysql教程，请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1，创建数据库： 进入MySql数据库环境后，就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名；>create database study; 注1：数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成，但不能由单独的数字组成，也不能为MySQL关键字，而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下，数据库名不区分大小写，在
在代码中找到一个放错地方并且没有用的注释是不是很有趣呢？怎么样才能做到写很少的注释但仍能让代码易于理解呢？
plink进行GWAS分析时，协变量都要是数字协变量，因子协变量需要转化为dummy变量（哑变量）然后与数字协变量合并，通过--covar进行合并。
本文介绍了信用风险计量模型开发的一个关键步骤，即如何确定信用风险计量的指标体系和权重。作者详细解释了信用风险计量模型的开发过程，包括数据清洗、特征选择、模型训练和模型验证。在模型开发过程中，作者使用了多个定量和定性指标，并采用了基于逻辑回归的WOE编码来处理定性指标。最终，作者构建了一个信用风险计量模型，并提供了该模型的详细解释。
首先我们说一下为什么用Posman测试后我们还要用Jmeter做接口测试，在用posman测试时候会发现的是一个接口一个接口的测试，我们每次测试成功后的数据，在工具中是无法保存的，再次测试的时候我们还要重新输入测试的数据，当我们测试一个接口的时候可能感觉不明显，但是当你测试几十个接口的时候，你就会发现使用Jmeter的好处。
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
通过灵活组合以上元素，SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理，是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
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