很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值...载入数据和软件包 ###载入软件包和数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml) data(fm) 2...软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...,它有两个函数: lmerTest::anova.lmerModLmerTest用于检测固定因子的显著性, 方差分析表采用III平方和的形式. lmerTest::ranova用于检测随机因子的显著性,...完整代码分享 # 混合线性模型, 如何检测固定因子和随机因子 ###载入数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...4 常见数据结构和向量的关系及常见操作 4.1矩阵 前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。但向量不能看做有一列或一行的矩阵。...factor 因子是R中许多强大运算和可视化的基础，暴多很多针对表格数据的运算。...1 xf包含四个数值，共3个水平（levels，就是xf中不同的数值） 2 length返回的是数据的长度，而不是水平的个数 3 unclass要引起注意。...假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值 排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合
你需要考虑如何进行填补。是用0，用 "unknown" ，还是使用均值或中位数？ 另外，你可能还想看看每个特征变量的分布情况。 例如定量数据是正态分布，还是幂律分布？...即便是 R 这样专门给统计工作者使用的软件，从前也需要调用若干条命令（一般跟特征变量个数成正比），才能完成。 我最近发现了一款 R 包，可以非常方便地进行数据集总结概览。...第一行： tidyverse 是一个非常重要的库。可以说它改进了 R 语言处理数据的生态环境。而这个库中的大部分工具，都是 Hadley Wickham 一己之力推动和完成的。 ?...这个数据集，来自于 Hadley Wickham 的 github 项目，名称叫做 nycflights13 。 ?...如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。
我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes算法决策树随机森林数据集的描述:该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...tail(heart)显示的是我们数据中最后面的六个观察点colSums(is.na(heart))这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...glm(family = "binomial")# family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。...R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型
6 3.5 补充：集合操作 集合操作，是对2个向量的操作，处理2个向量之间的数值的关系，找到包含关系、取交集、并集、差集等。...参考→《R语言 数据（集）合并与连接/匹配 | 专题2》 4.过滤/筛选 过滤，是对数据集按照某种规则进行筛选，去掉不符合条件的数据，保留符合条件的数据。...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R...数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。...分成2步操作，第一步先分成与数据集同样长度的因子，第二步进行分裂，可以把一个大的向量拆分成多个小的向量。
我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...tail(heart) 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) 这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%...glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。
我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...tail(heart) 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) 这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。因此，我们将变量转换为因子。 根据数据集的描述，ca不是整数。因此，我们要将该变量转换为因子。 thal不是整数，因为它是地中海贫血的类型。...glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。
p=4281 最近我们被客户要求撰写关于随机森林模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。...Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样。使用样本函数很容易在R中进行模拟。假设我们想在10行的训练集上进行装袋。...R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。我们必须清理数据集中的缺失值。rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用替代变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。...我们的数据框现已被清理。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。...---- 本文选自《R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析》。
p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...tail(heart) 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) 这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。
Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样，并进行替换。使用样本函数很容易在R中进行模拟。假设我们想在10行的训练集上进行装袋。...我们可以使用R函数而不是布尔逻辑的子集is.na()，而它是倒数!is.na()（爆炸符号表示“不是”）。此子集是否缺少值。...现在让我们看看整个数据集的摘要，看看是否还有其他我们以前没有注意到的问题变量： > summary(combi) 两个跳出来是一个问题，虽然没有像Age，Embarked和Fare那样差的两个方面都缺乏价值...虽然空白不会像我们的模型那样成为一个问题NA，因为我们无论如何都要清理，让我们摆脱它。因为在南安普顿这么少的观察和如此大多数的登船，让我们用“S”代替那两个。首先，我们需要找出他们是谁！...我们的数据框现已被清除。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。
p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。 如果没有发现NA，我们就可以继续前进，否则我们就必须在之前删除NA。 检查我们的数据结构 str(heart) ?...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。
，研究界对协同实时定位和地图构建越来越感兴趣。...遗憾地是，尽管不同智能体轨迹之间的泛化对协作任务的整体可行性至关重要，但现有的数据集在它们捕获协作轨迹的规模和变化方面是有限的。...为了帮助将研究社区的贡献与真实的多主体协调SLAM问题结合起来，我们提供了S3E，这是一个由无人地面车辆车队沿着四个设计好的协作轨迹范式，捕获的新型大规模多模态数据集。...S3E由7个室外和5个室内场景组成，每个场景都超过200秒，由同步和校准良好的高质量立体摄像机、激光雷达和高频IMU数据组成。...至关重要的是，我们在数据集大小、场景可变性和复杂性方面的尝试超过了之前的努力。它的平均记录时间是EuRoC数据集的4倍。我们还提供了细致的数据集分析，以及协作SLAM和单一对应的基线。
R 很灵活； R 很强大； R 不仅是个统计计算工具包，它还是一门编程语言； R 可以针对问题的形式设计程序； R 可以高效地处理和存储数据。...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...R 语言为了创建数据储存和可视化儿提供了最好的内置函数和库。...("ggplot2") 我们现在导入一个内置的数据集（mpg），然后画一个简单的图。...关于 mpg 数据集：这是一个关于燃料经济的数据集，包含了从 1999 年到 2008 年 38 种流行车款的数据。 1.
p=23061 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...tail(heart) 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) 这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。...restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。
在上一部分里，我们为大家介绍了R的会话管理和作图系统。链接：R语言系列第二期：①R变量、脚本、作图等模块介绍 在这个部分里，我们来了解一下R编程过程以及外部数据的导入。 1....R编程 我们之前接触了许多的函数，包括计算函数，作图函数，数据处理函数等等，其实有许多我们想要完成的过程，在R内置的函数里并不一定能够找到，而且从长远来看，使用R工作的主要方面和魅力所在就是创建属于自己的...#TIPS：我们大部分例子使用的数据集都包含在ISwR包中，你可以通过library(ISwR)获取。如果你想运用导入数据的方式创建数据集的话你必须处理数据文件的格式，使得数据能够被正确地识别。...文件的第一行可能包含一个给出变量名称的标头信息，推荐采取保留的标头。 在R的ISwR包中含有一个Thuesen等人收集的心室圆周缩短速率与空腹血糖相比较的例子，我们这里利用这个数据集进行演示。...对于来自SAS的输出文档，可以使用na.strings=”.”。 l 不等字段计数：如果不是所有的行包含了相同数目的值，通常会别认为是错误的(除了标题行)。
目 录 1、str() 显示数据集和变量类型，并简要展示数据集情况 2、subset() 取子集 3、which.min(), which.max()和which() 4、pmin( )/ pmax(...22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与...dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲 正 文 1、str() 显示数据集和变量类型，并简要展示数据集情况 > data...8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix...：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量
NA（空心）和其他颜色的调色板。...,'=100')) #指定具有颜色和填充色的点形以及包含NA的填充色 ggplot(hw,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,fill=weightgroup...，只要传递一个模型作为参数就可以自动查询变量名，预测变量范围，并返回一个包含预测变量和模型预测值的数据框，再传给geom_line()就可以作图 #作者建立了一个predictval（）函数 # 根据模型和变量...A：使用上节建立的predictvals函数和来自dplyr包的group_by()以及do()函数即可 library(dplyr) # 依然是heightweight数据集，通过性别分成男女两组，分别使用数据集的内容对身高年龄做拟合...当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec <- HairEyeColor
6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，其调用格式如下: order(..., na.last = TRUE, decreasing...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...unstack()是stack的逆过程，被转换的对象包含两列，它把数据列按照因子列的不同水平重新排列，分离为不同的列。...3.5.2揉数据的最佳伴侣 程序包reshape2是reshape的重写版，是专门用于数据集形状转换的，一般用户常使用melt(), acast()和dcast()，它们却可以把数据“揉成各种形状。...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子
这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。...使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。 ?...变量名称冒号后面的Factor和int代表的是变量类型。这里分别是指因子型Factor和整数型int数据。...下面的代码演示了如何实现自动检测数据集所需的变量数： 部分结果展示如表1-8所示。 表1-8 read.table函数参数设置结果展示⑥ ?...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven
获取完整原文和代码，公众号回复：10051408832 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.15322v1.pdf 代码： 公众号回复：10051408832 来源： Satbayev...TNCR: Table Net Detection and Classification Dataset 原文作者：Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR，一个从免费网站收集的不同图像质量的新表格数据集...TNCR数据集可以用于扫描文档图像的表检测，并将其分类为5个不同的类。TNCR包含9428个高质量的标记图像。在本文中，我们实现了SOTA的基于深度学习的表检测方法，以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网的Cascade Mask R-CNN在TNCR数据集上获得了最高的性能，精度为79.7%，召回率为89.8%，f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源，希望鼓励更多的深度学习方法用于表检测、分类和结构识别。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
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