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R语言与金融数据分析 浙江工商学院 第一章:R简介 测试和作业
本次作业数量为2题 作业互评时按每题50分 合计100分批改 统计成绩时系统会自动折算 要求在规定时间内完成并递交 采取同学互评的形式批改 请大家注意截止时间 按时完成 依照学术诚信条款 我保证此回答为本人原创 所有回答中引用的外部材料已经
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R语言
金融
数据分析
R语言缺失值填补
本文主要介绍如何利用R语言进行数值型缺失值的填补 主要使用zoo包中的na aggregate na approx na locf 函数进行缺失值的均值填补 线性插值填补以及邻近值填补 install packages zoo librar
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R语言
均值算法
开发语言
R函数 t.test 计算单样本和两样本t检验,返回检验 p值和相关参数的置信区间。 ·对于来自N(u,1)的样本,检验假设u=0.实验中分别取真值u=0,非常接近0,与0相差较大。如何计算u=0.
R函数 t test 计算单样本和两样本t检验 返回检验 p值和相关参数的置信区间 对于来自N u 1 的样本 检验假设u 0 实验中分别取真值u 0 非常接近0 与0相差较大 如何计算u 0 1处的检验功效或势 power 需要多大的样本
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R语言
开发语言
R语言 读取世界所有国家的人均GDP
要读取世界上所有国家的人均GDP 可以使用R中的WDI包 World Development Indicators 以下是一些示例代码 可以读取2019年所有国家的人均GDP数据 首先需要安装并加载WDI包 install packages
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R语言
R小姐:mice 多重插补
文章名称 mice Multivariate Imputation by Chained Equations in R 文章链接 https www jstatsoft org article view v045i03 加载mice包 li
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人工智能
python
R 语言散点图矩阵
多个变量之间的关系经常用散点图矩阵表示 ggplot2 包没有提供专门的散点图矩阵 基础 R 图形中提供了 pairs 函数作散点图矩阵 GGally 包提供了一个 ggscatmat 函数作散点图矩阵 例如 对 iris 数据的四个测量值
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R语言
R计算已知 总体标准差 ,均值 , N 求 置信区间
葡萄酒进口商需要报告某国葡萄酒瓶中酒的平均度数 根据以往葡萄酒的经验 进口商认为酒的度数呈正态分布 总体标准差为12 进口商随机抽取了60瓶新酒 得出样本均值X 93 给出所有新酒瓶中酒的度数的95 置信区间 xbar 0 093 sigg
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均值算法
python
敏感性、特异度、α、β、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)等指标及置信区间计算(附R语言代码)
这个虽然简单但老是被绕进去 所以整理一下方便查阅 首先画一个2 2的混淆矩阵confusion matrix TP True positive 真阳性 FP False positive 假阳性 FN False negative 假阴性
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开发语言
R语言—如何下载和使用包
R语言中有非常多的包 每个包都具有不同的功能 因此 在正式的R语言学习之前 需要学会如何下载和安装R的包 以此进行下一步学习 install packages 安装 1 打开RStudio软件 在RStudio中输入代码install pa
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R语言
R语言数据分析报告 鲍鱼年龄预测
鲍鱼年龄预测 一 背景与目标 鲍鱼的生长在贝类家族中属于比较慢的种类 从受精卵开始 长到商品规格6 8厘米 通常需要1 4年甚至更长时间 以我国的皱纹鲍为例 大约需要近3年的生长才能达到7厘米左右 鲍鱼的生长速度随年龄的增长呈下降趋势 鲍鱼
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数据分析
数据挖掘
R语言缺失值探索的强大R包:naniar
简介 缺失值在数据中无处不在 需要在分析的初始阶段仔细探索和处理 在本次示例中 会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念 它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似 上手并不困难 有时 解释缺失值出现的原因可能很简单 比如 可能
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R语言
数据挖掘
数据分析
PCA、聚类、LFDA 和 MDS 相关绘图 iris (R语言)
本文档使用 ggplot2 和解释了 PCA 聚类 LFDA 和 MDS 相关绘图 ggfortify 绘制 PCA 主成分分析 ggfortify 让我们 ggplot2 知道如何解释 PCA 对象 加载后 ggfortify 您可以gg
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深度学习
聚类
机器学习
R语言 给一组数,算 极大似然估计值
极大似然估计通常用于估计概率分布的参数 因此 具体的极大似然估计方法会依赖于你所假设的概率分布类型 下面我将为你提供一个通用的示例 用于估计一个简单的参数 假设数据服从正态分布 假设你有一组数据 想要估计这些数据的均值和标准差的极大似然估计
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开发语言
R语言中插补缺失值的R包simputation
R语言中有很多插补缺失值的R包 但是这些R包的使用语法都不一样 不利于学习和记忆 simputation包旨在简化缺失值插补的流程 提供了统一的使用语法 提供多种常见的插补缺失值的方法 可以和管道符 gt 连用 非常值得学习 这个包和之前介
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实证操作:R语言实现分位数回归的介绍
分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法 从最小二乘法可以看出 传统回归中最小化残差的平方极易受极端值的影响 而且属于均值回归 这种方法不能得到不同分布下的数据关系 导入程序包与数据 分位数回归不考虑同方差
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R语言优雅的修改列名称
说实话 我一直没有搞懂R语言的dpyr包的rename是怎么用的 很奇怪 我一直用不好这个函数 或者说 我就不太喜欢他这个更改表格列名称的方式 但是我今天在stackoverflow上看到了一个人是这么用的 非常的amazing 介绍 在修
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1.根据VADeaths数据集,分别绘制城镇居民与农村居民死亡情况的饼图,添加标题及图例说明,并分析图表。
1 根据VADeaths数据集 分别绘制城镇居民与农村居民死亡情况的饼图 添加标题及图例说明 并分析图表 2 将第1题的结果保存为PNG文件格式 并储存到当前工作目录下 png 农村居民死亡情况 png width 1200 height
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