快速生成R语言实现Genetic Linkage Model参数估计方法的报告

先预览一下用Markdown写的报告[http://rpubs.com/loness/167347],这是HTML格式,你也可以导出Word.pdf,但是导出pdf时文中不能有中文,但是可以使用“pdf虚拟打印机”,怎么用?——百度一下 ① 下载:1. Rstudio 2. R软件包 3. pandoc [也可以在我的网盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1geH06RL    密码:jao8] ② 打开Rstudio,在控制台运行下列命令(R软件包版本太低则不能成功执行

组名称和组数量已知的分组汇总被称为固定分组汇总,此类算法的分组依据来自于数据集之外,比如:按照参数列表中的客户名单分组,或按照条件列表进行分组.此类算法会涉及分组依据是否超出数据集.是否需要多余的组.数据是否重叠等问题,解决起来有一定的难度.本文将介绍R语言实现固定分组汇总的方法.  例1:分组依据不超出数据集 数据框sales是订单记录,其中CLIENT列是客户名,AMOUNT列是订单金额,请将sales按照"潜力客户列表"进行分组,并对各组的AMOUNT列汇总求和.潜力客户列表为[

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

本文利用了Rcpp包,将C++代码直接在R语言里编译调用,从而实现将汉字转化为拼音,使用方法,将C++代码保存为pinyin.cpp,然后在R语言用sourceCpp()函数编译之后就会出现函数getLetter了 效果: > library(Rcpp) > sourceCpp("pinyin.cpp") > getLetter("试试效果怎样") [1] "SHISHIXIAOGUOZENYANG" pinyin.cpp 代码

最近初学R语言,在R语言读入EXCEL数据格式文件的问题上遇到了困难,经过在网上搜索解决了这一问题,下面归纳几种方法,供大家分享: 第一:R中读取excel文件中的数据的路径: 假定在您的电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:D:\work\data\1 如果直接把这个路径拷贝到R中,就会出现错误,原因是: \是escape character(转义符),\\才是真正的\字符,或者用/ 因此,在R中有两种方法读取该路径: 1:在R中输入一下路径:D:\\work\\data\\1     

二维码是桌面和移动端快速分享的高效手段之一,这里介绍两个不错的快速开发二维码的方法,和大家分享一下~~ 方法1:使用新浪提供的服务 这种方式简单快速,在服务端生成一个二维码的图片,兼容性比较好,你无需自己处理任何相关二维码的生成,只需要提供一端文字或者url即可,方法如下: <img src="http://qrcoder.sinaapp.com?t=http://www.gbtags.com"> 生成效果如下: 大家扫一扫就可以访问极客标签主站了~~ 方法2: 使用jQu

在实际项目开发过程中,我们会经常碰到这样的问题:数据库表的字段按下划线命名方式都设计好了,接下来是要创建该表对应的Model类.如果我们按照数据库表中的字段,再手动敲一遍,生成对应Model类的属性.在字段少的情况下,手动创建Model类似乎没啥的.要是字段比较多,那就有点费时了.那如何快速生成数据库表字段对应的Model类呢?以下是本人的解决方案: 1.将建表语句复制到文本编辑器,如notepad++,editplus,vim等. 2.剔除其他字符串,提取字段 点击全部替换 3.下划线法转驼峰

最近因为一些特殊的原因,开始接触R语言.越学越发现R语言的强大,原来完成一件事情是如此的简单.R语言中提供的工具和方法极大的方便了对一些数据的分析和处理的工作.对于一个要立志从事数据分析或者数据挖掘的学生或者工程师来说,学习R语言,确实可以达到如虎添翼的效果. R语言有如下特点: 1. 有效的数据处理和保存机制: 2. 拥有一整套的数组和矩阵操作运算符: 3. 一系列连续而又完整的数据分析工具: 4. 图形统计可以直接对数据进行分析和显示,可用于多种图形设备: 5. R语言是一种相当完善.简洁和

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前