写在前面： 概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
R中的函数分为普通函数、S3方法和S4方法。 普通函数的源码获取细节 普通函数的源码手动获取比较简单，只需要在console中输入函数名，打印一下即可。...<- as.character(substitute(name)) # get(name, envir = asNamespace(pkg), inherits = FALSE) #} 在R中...，base包的::、[ 等操作符，colnames%、%$%等操作符都是函数，由于他们不是合法的R变量名称（只包含数字、英文字母...S3方法源码 S3方法的源码的获取可以手动构造一下函数名称，然后在console中打印它即可，之所以需要手动构造方法名称是因为一个S3泛型函数直接打印的并不是真正的源码细节。...* 获取S4方法源码 不同于S3方法，S4方法源码无法通过构造函数名称来获取，但是methods包（R的官方S4类包，默认自动导入）中提供了getMethod方法来获取源码。
dfunction()对于离散分布来说结果是特定值的概率，对连续变量来说是密度（Density） rbinom(n, size, prob)，产生n个b(size,prob)的二项分布随机数 qbinom...概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....对于连续变量，dfunction的值是x去特定值代入概率密度函数得到的函数值。...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...对于离散型随机变量，其CDF是分段函数，比如举例中的掷硬币随机变量，它的CDF为 FX(x)=Pr(X≤x)=⎧⎩⎨⎪⎪0 if x<012 if 0≤x<11 if x≥1FX(x)=Pr(X≤...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。 2....分布函数的意义 分布函数F(x)F(x)在点xx处的函数值表示XX落在区间(−∞,x](−∞,x]内的概率，所以分布函数就是定义域为RR的一个普通函数，因此我们可以把概率问题转化为函数问题，从而可以利用普通的函数知识来研究概率问题
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
个人原创，一字一字敲的 Gamma 函数从它诞生开始就被许多数学家进行研究，包括高斯、勒让德等等，这个函数在概率论中无处不在，很多统计分布都和这个函数相关。...Gamma 函数定义为如下： 今天我们来分析一个重要的概率公式，z 取 0.5 时函数值为： 即： 使用 Python 验证左侧等式的值 仅使用 NumPy 包 import numpy as np...通过数值化求如下橙色区域的面积： ? 定积分的上限无穷，我们在这里取值为 1000， dt 取值为一个极小的间隔：0.00001， 这样积分转化为求和， ?...(np.e, -t) sum(y * dt)**2 大概运行 35 秒后，得到结果： 3.1252434547696777 已经接近 ， 要想再提升精度，可继续调整积分的间隔 dt 和 t1....希望通过此文了解积分的数值计算方法，然后对 Gamma 函数有一个浅显的认识。
/sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数 装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#....跑通的函数（持续更新中...） spark1.4.0的sparkR的思路：用spark从大数据集中抽取小数据（sparkR的DataFrame），然后到R里分析（DataFrame）。...这两个DataFrame是不同的，前者是分布式的，集群上的DF，R里的那些包都不能用；后者是单机版的DF，包里的函数都能用。...createDataFrame > df<-createDataFrame(sqlContext,a.df); # a.df是R中的数据框， df是sparkR的数据框，注意：使用sparkR的数据库...cancelled| +----+---------+ | SFO| 0| ................ > local_df <- collect(wa); #将sparkDF转换成R中的
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
引言 每当我们遇到任何概率实验，我们谈论的是随机变量，它只不过是获取实验预期结果的变量。...橙色平滑曲线是概率分布曲线 高斯/正态分布 高斯/正态分布是一个连续的概率分布函数，随机变量在均值（μ）和方差（σ²）周围对称分布。 ? 高斯分布函数 平均值（μ）：决定峰值在X轴上的位置。...最简单的说，这个分布是多次重复实验的分布以及它们的概率，其中预期结果要么是“成功”要么是“失败”。 ? 二项分布 从图像上可以看出，它是一个离散的概率分布函数。...主要参数为n（试验次数）和p（成功概率）。 现在假设我们有一个事件成功的概率p，那么失败的概率是（1-p），假设你重复实验n次（试验次数=n）。那么在n个独立的伯努利试验中获得k个成功的概率是： ?...伯努利分布 在二项分布中，我们有一个特殊的例子叫做伯努利分布，其中n=1，这意味着在这个二项实验中只进行了一次试验。当我们把n=1放入二项PMF（概率质量函数）中时，nCk等于1，函数变成： ?
均匀分布 函数： runif(n, min=0, max=1)，n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限，若省略参min、max，则默认生成[0,1]上的均匀分布随机数...正太分布 函数：rnorm(n, mean=0, sd=1)，其中，n 表示生成的随机数数量，mean是正态分布的均值，默认为0，sd 是正态分布的标准差，默认时为1。...二项分布 函数：rbinom(n, size, prob)，n 表示生成的随机数数量，size 表示进行贝努力试验的次数，prob 表示一次贝努力试验成功的概率。...其他 除了生成上面介绍的几种分布的随机数，还可以生成poisson分布、t 分布、F 分布等很多种分布的随机数，只要在相应的分布名前加“r”就可以。 ?...除了在分布名前面加r还可以加其他的参数，例如：p,q,d。功能见下图： ?
表明从 str 開始获取參数 // 開始获取參数 var_arg(ap, 数据类型) 返回获取的值 cout<<va_arg(ap, int)<<endl; cout<<va_arg(ap...所以这里获取到的数值为 零 cout<<va_arg(ap, int)<<endl; cout<<va_arg(ap, int)<<endl; va_end(ap); // 将參数列表 ap...清零 return 0; } int main() { ArgFunc("func", 10, 20); // 数据从右往左 压入 栈中 。...栈顶元素为 "func" return 0; } /***************************************************** * * 获取可变參数...确定从哪里開始获取数据 va_start(ap, str); 表示在str參数之后開始获取參数。 * 4. 開始获取參数并指明类型，如：va_arg(ap, int); 获取第一个參数。
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。...1.获取内置数据集 R 中的内置数据集存在于各个包中，其中基本包 datasets 里只有数据集，没有函数。这个包提供了近 100 个数据集，涵盖医学、自然、社会学等各个领域。...这些函数以 r 开头，常用的有：rnorm( )、runif( )、rbinom( )和 rpois( ) 等。...获取其他格式的数据 3.1 txt 与csv 格式 如果数据来源是一个用 Windows 记事本或其他纯文本编辑器所创建的 ASCII 格式文件，我们可以使用函数 read.table( ) 读取其中的数据...但是如果数据量很大，使用电子表格软件手工录入数据的出错概率也较大。这时，专门为数据录入而设计的程序软件更为合适，比如免费的软件 EpiData。
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