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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。（3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。

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R语言简单随机分组区组随机分层随机

随机分组在临床设计中太常见了，随机分组临床比较常用的也就是4种：简单随机simple randomization 区组随机blocked randomization 分层随机stratified randomization...当然还有其他种类，关于随机分组问题，我推荐大家看医咖会的这篇文章：10篇文章全面了解随机分组，赶快收藏！[1] 本文主要介绍如何使用R语言完成随机分组。...简单随机（simple randomization）又称为完全随机，是最简单的一种随机分组方法。医学统计学中经常会遇到完全随机设计的xxx，指的就是简单随机分组！...上述方法通过SPSS可以实现，大家可以参考这篇文章：SPSS实现简单随机分组[2] 根据这个思路，R语言也是可以实现的。...R语言在临床研究设计中的使用非常成熟，在cran task views中有两个专题都是关于研究设计的，大家感兴趣的可以自己去看一看哦。

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随机森林(R语言)

随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。...随机森林随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。...一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。...R语言中，可通过randomForest包中的randomForest()函数完成随机森林算法。 R语言实现导入包与数据，并根据3:7将数据分为测试集和训练集。 ?...randomForest()函数中的两个重要参数为ntree和mtry，其中ntree为包含的基分类器个数，默认为500；mtry为每个决策树包含的变量个数，默认为logN，数据量不大时可以循环选择最优参数值

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...，都可以修改 x1[3] <- 30 #删除，凡是能够访问到的地方，都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构-Factor Factor...order(data[, 1]),] data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8', stringsAsFactors=FALSE); data[, 2] 3、R中的数据结构...，设置为NULL，即为删除， #注意，删除之后，它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构-DataFrame...可以把数据框理解为excel中的列。 ?

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R语言调整随机对照试验中的基线协变量

参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...因此，两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照（通常是另一种治疗）的效果。如果随机化没有受到影响，即使不调整任何基线协变量，试验的治疗效果估计也是无偏的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。协变量调整现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关。我们考虑这三个特征的随机森林。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的重要性的恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码，我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数，蓝线是的变量重要性函数。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码，我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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R 集成算法③ 随机森林

1.介绍如前文所述，随机森林目前拥有比较好的正确率，在各种数据中表现位于前列。随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。...主要函数 R语言中的randomForest包可以实现随机森林算法的应用，该包中主要涉及5个重要函数，关于这5个函数的语法和参数请见下方： formula指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3....指定所绘图形中各个类别的颜色； pch指定所绘图形中各个类别形状；还可以通过R自带的plot函数绘制随机森林决策树的数目与模型误差的折线图 rfImpute()函数可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法...，不可以存在缺失情况； iter指定插值过程中迭代次数； ntree指定每次迭代生成的随机森林中决策树数量； subset以向量的形式指定样本集。

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R||R语言基础（二）_数据结构

继续我们的R语言基础学习！今天要学习的是R中的数据类型在这些数据类型中，向量和数据框对于生信学习者来说较为重要。...c（1，2，5）中的元素 02数据框 1.示例数据准备在工作目录下新建一个excel，取名为example并保存为csv格式，内容如下千万不要直接另存为csv格式！！！...ASCII文本文件 2)header 用来确定数据文件中第一行是不是标题 header=T # 第一行是标题 header=F # 第一行不是标题 3)sep 表示分开数据的分隔符不同函数默认分隔符不同...5)dec 用于指明数据文件中小数的小数点 6)row.names 保存行名的向量以向量的形式给出每行的行名，或读取表中包含行名称的列序号 df <- read.csv('example.csv',...查询了一下发现是图中红框的部分是没有数据的，如果使用csv程序会采用NA补全，而table不会写在最后磨磨唧唧终于是把R语言基础的数据结构部分给发出来啦，虽然R语言基础的第三期还没写好，但是

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R语言_数据结构

<- c(1, 2, -8, 9, 16) my_vector[2:4] #矩阵 #矩阵行列命名，默认先排列 cells <- c(1, 36, 24, 12) row_names <- c(“R1...″, “R2″) col_names <- c(“C1″, “C2″) my_matrix1 <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, dimnames=list(row_names..."Improved", "Excellent", "Poor") patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status) #选取数据框中的元素...levels=c("male","female")) #有序性因子 sex1 = factor(c(1,0,0),levels=c(0,1),labels=c("male","female")) #构建因子的简单表示

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Learn R 数据结构

test = read.csv("exercise.csv") 2.求test第一列数值的中位数 median(test$Petal.Length) median(test[,1]) 3.筛选test中...","r2","r3","r4") 只修改某一行/列的名 > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6.两个数据框的连接 > test1 60 从向量中吧分数大于60的人提取出来 [1]"jimmy" "Damon" "Sophie" 删除变量删除在environment中的内容 ‘小扫把’ rm(l) rm(...df1,df2) rm(list = ls()) ctrl+L #快捷键清空控制台上的记录图片练习题 3-2 04exercise-R #1.统计iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次...（提示：数据结构 > l <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), + m2 = matrix(2:9, nrow = 2)) > class(class

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...更多的随机数如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多

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R语言数据结构

Day5-芯芯数据结构（这次电脑又出了点问题，在我做完思维导图导出之后发现是day5而不是day4，而不管我怎么修改后再导出都是打不开新导出的day5，所以就只能上传写着day4的day5了，我估计是思导软件的问题...***两个重点：向量和矩阵***向量赋值提取元素数据框保存数据到工作目录读取本地数据查看行名和列名，行数和列数导出数据框变量的重新加载和保存提取元素直接使用数据框中的变量***划重点！...问题的回答：我认为是因为a这个文件或数据框没有存到工作目录下面而是存到了其他地方，导致RStudio找不到，或保存的时候不小心把a改成了其他名字解决的办法：找到自己的a存在哪里，把它存到工作目录里；重新保存...a到工作目录里;找到工作目录里的a把名字改回来我觉得应该是这样，但是不知道是不是对的。

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Day 5——hututu R的数据结构

（Day 5 今天写作业比较迟，先是大概扫了一遍今天的教程。...看教程到数据框的第一步就卡了老半天，实在解决不了，才跑去问；结果发现自己的问题好抽象，哈哈哈）后面的操作是这次多了一些小改动，就是在做思维导图的时候取消了同级主题对齐，不知道整体好看了还是难看了。...然后避免自己无脑复制粘贴，刻意将很多操作的内容物能换的尽可能换一下（虽然最后还是复制粘贴，但是这样能让自己稍微有点安慰）。...今天学到的脚本可以用别人现成的，大概这就是我之前一直理解的，可以用别人写好的东东拿来分析自己从公司那里拿来的数据这么个回事吧。...最后的问题解答是稍微综合了查到的答案，也不知道自己表达的有没有问题，也不确定我查到的是不是正解。

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随机之美——机器学习中的随机森林模型

注：你可能需要参考前面的文章：《0x0B 菩提决策树，姻缘算法求》实际应用中，一般可用随机森林来代替，随机森林在决策树的基础上，会有更好的表现，尤其是防止过拟合。...组合算法中，一类是Bagging（装袋），另一类是Boosting（提升），随机森林便是Bagging中的代表。...因此，随机森林算法中，“随机”是其核心灵魂，“森林”只是一种简单的组合方式而已。随机森林在构建每颗树的时候，为了保证各树之间的独立性，通常会采用两到三层的随机性。...在结点进行分裂的时候，除了先随机取固定个特征，然后选择最好的分裂属性这种方式，还有一种方式，就是在最好的几个（依然可以指定sqrt与log2)分裂属性中随机选择一个来进行分裂。...总结起来，使用随机性的三个地方： 1.随机有放回的抽取数据，数量可以和原数据相同，也可以略小； 2.随机选取N个特征，选择最好的属性进行分裂； 3.在N个最好的分裂特征中，随机选择一个进行分裂；因此，

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R语言的数据结构与转换

任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...中最灵活也最复杂的一种数据结构，它可以由不同类型的对象混合组成。...set.seed(123) # 用函数 rnorm( ) 从标准正态分布中生成了一个由 10 个数组成的随机样本。

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NST：轻松计算随机性比例的R包

今年8月份写了一篇文章介绍了normalized stochasticity ratio (NST)，可以计算随机性和确定性的比例。...详见： PNAS：NST方法定量生态过程中的随机性最近文章的作者将该方法打包上传到了CRAN中。...以下对NST包中重要的函数进行简要说明： 1install.packages("NST") 2library(NST) ab.assign 在考虑丰度的零模型基础上随机化群落时，将丰度分配给物种。...根据指定的概率，个体被随机分为不同的种类。 samp.ab: 样本的总丰度 prob.ab:在一个特定的样本中，每个物种的个体被抽取的概率。...有多种距离矩阵及零模型构建的方法可选。不同方法得到的结果存在一定的差异。详见我之前文章的介绍。

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R语言数据结构一

R是面向对象的语言，它跟其他编程语言的数据类型差不多，有四种，分别为：数值型，复数型，逻辑性和字符型数值型：即数字，分为整数型和双精度型。...用引号包括起来的可能是abcd，也可能是1234，但是此时的1234是不能进行数值计算的。...与字符串操作有关的包：stringr包 stringr包对字符串操作提供了一致的包装，使用R操作字符串，基本上使用该包提供的函数就够了，在使用之前，首先引用stringr包： srtingr 包里面也有字符串长度函数...R中的比较运算和逻辑运算都可以产生逻辑型数据。比较运算包括 >，=，<=，==，!=（大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于）；逻辑运算包括 &，|，!（与、或、非）。...复数型：R 用 a+bi 的形式表示复数。基本类型之间进行转换可以用 is.xxx() 系列函数来判断数据是否为指定类型，用 as.xxx() 系列函数将数据转换为指定类型。

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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131-R茶话会23-R的随机数有点坑

前言最近我在复现一篇文章的操作。发现每一次生成的结果都有所不同。难道是我的操作出了问题？难道是我用的R 包版本不对，函数不同？难道是随机数的问题？后来发现，果然是随机数的问题。...电脑永远无法真正实现随机数，R 也不例外，关于生成看似“随机”数的原理，可以参考：Set.seed in R - Control Random Numbers - ProgrammingR[1] 如果我们想要控制随机数...那么如果不在lapply 中特别声明，或者仅仅在全局声明了一次set.seed，那么你就等着无法重复的随机结果吧： > set.seed(32) > lapply(1:3, function(x) runif...如果是在函数中呢？...额外补充并不是所有R 的使用者都会注意到随机数的问题了。因此，考虑是否发生随机数的一个方法是，既然set.seed是即用即废，那么这也是个用来判断某个步骤是否调用了随机数的方法。

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