R：正太分布dnorm

概率密度函数 在正态分布中,通过查看某个值在 x 轴上的位置,即标准偏差,我们能够确定小于或大于任何值的百分比,接下来将学习如何计算这些百分比.请注意,我们使用的是理论曲线来绘制数据模型,该曲线下的面积是 1,因为它是用分布数据的相对频率(即比例)来绘制数据模型,该曲线叫做概率密度函数,通常缩写为 PDF. 为何叫做概率密度函数呢?假设我们研究下优达学城学员的随机样本,下图是表示优达学城学员年龄的直方图,样本量是 7,901 这是实际数据.我们用该概率密度函数来绘制模型,请注意,当我们绘制模型时

R语言数据分析系列六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析,数据分析的第一步.探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标.经常使用的例如以下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差.极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每一个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根.用来衡量一个数据集的

R语言数据分析系列之六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性

今天主要学习了两个统计学的基本概念:峰度和偏度,并且用R语言来描述. > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars]) mpg hp wt Mazda RX4 21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875 Datsun 710 22.8 93 2.320 Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215 Hornet Sportab

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

R 查看包的版本 version> packageVersion("snow") 卸载包remove.packages 从源码安装包install.packages(path_to_file, repos = NULL, type="source")http://stackoverflow.com/questions/1474081/how-do-i-install-an-r-package-from-source 生成随机数 正太分布For uniforml

R语言基础之语法 分支结构Ifelse和 Ifelse函数 循环结构 for循环 while循环 repeat循环 breaknext 函数和包 1函数 1创建 2查看函数代码 3导入R文件 2包的安装和加载 1包的安装 2包的加载 向量化计算 1普通的加减乘除 2apply家族 1 applyxMARGIN2 2 lapply列表函数名函数其他参数 3 sapply列表函数名函数其他参数 4 mapply列表函数名函数其他参数 5 tapply向量因子因子列表函数函数名 3split 排序 数

原文:http://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.org/en/latest/src/timeseries.html 作者:Avril Coghlan Email:[email protected]  中文档由梁德明.赵华蕾合译:联系方式:[email protected]:内容遵循许可协议CC 3.0 BY 中文档PDF版本地址为:http://doc.datapanda.net/a-Little-Book-of-R-for-T

R语言数据分析系列之八 -- by comaple.zhang 再谈多项式回归,本节再次提及多项式回归分析,理解过拟合现象,并深入cross-validation(交叉验证),regularization(正则化)框架,来避免产生过拟合现象,从更加深入的角度探讨理论基础以及基于R如何将理想照进现实. 本节知识点,以及数据集生成 1,        ggplot2进行绘图; 2,        为了拟合更复杂的数据数据集采用sin函数加上服从正太分布的随机白噪声数据; 3,        poly