数学建模最实用13个小工具,关键时刻能起大作用!

Rstudio用起来真的挺好的,界面非常友好,是个很优秀的IDE;很多人懂R语言,写出来的代码速度非常慢,特别是有些人老是喜欢写循环,我想说的是R语言恨透了循环。毕竟不是每个人都会用Rcpp写代码的;劣势目前主流的DeepLearning的包都没有相关的Rpackage,而python通吃;R现在只有一个明星产品mxnet,h2o勉强算1/4;...

优思学院|质量工程师需要学习什么软件?

R是一种开源的统计分析语言和环境,因其强大的数据处理和图形展示能力在数据科学和统计分析领域非常流行。然而,R语言需要用户有较强的编程能力,这可能是它在非技术用户中不那么流行的原因。JMPJMP是由SASInstitute开发的一款统计发现软件,适用于质量管理。它以直观的图形界面和用户友好的操作而著称。尽管如此,JMP在...

iMeta | 更好的ggVennDiagram, 更好用的韦恩图工具

●提供了R包、Shiny应用程序和TBtools插件等3种不同的应用方式。全文解读正文韦恩图是可视化多个集合之间关系的常用方法。作为最受欢迎的数据可视化平台之一,R语言环境中有VennDiagram、venn和RVenn等多个软件包用于绘制维恩图。在借鉴这些现有工具的基础上,我们在2019年开发了ggVennDiagram。ggVennDiagram支持图形语法...

如何使用科研神器“R语言”,让真实世界临床研究离SCI更进一步...

R中有多种办法可以实现逆概率加权,因为IPW本质上讲就是用logistic回归计算出PS,再根据1/PStreatment和1/(1-PStreatment)两个简单公式对观察值赋予权重。大部分网上教程,是用最基础的包手动进行计算和整理。所以,这里想为大家介绍一个专门为逆概率加权设计的包,”ipw”。IPW有几个主要的function:ipwpoint:用...

如何使用R语言做meta分析中的敏感性分析

metainf(m1,sortvar=7:1)m2<-update(m1,title="Fleiss93meta-analysis",backtransf=FALSE)metainf(m2)Loading'meta'package(version4.9-5).Type'help(meta)'forabriefoverview.RR95%-CI%W(fixed)%W(random)...

非线性回归,R语言最全教程

线性回归,大家已经很熟悉了,但是在现实中,很多时候是非线性的(www.e993.com)2024年11月13日。今天我们就在这一起,探讨一下如何在R语言中实现非线性回归。首先加载包library(tidyverse)library(caret)data("Boston",package="MASS")#加载数据setset.seed(123)training.samples<-Boston$medv%>%createDataPartition(p=0.8...

Keras R语言接口正式发布,同时公开20个完整示例

首先，从CRAN的KerasR包中按照如下步骤安装：install.packages("keras")KerasR接口默认使用TensorFlow后端引擎。使用如下install_keras()函数安装核心Keras库和TensorFlow后端：library(keras)install_keras()（）这个函数默认基于CPU安装Keras和TensorFlow。如果你想要自定义安装，比如说想要利用英伟达GPU，可以查看install...

用R语言做数据分析——缺失值处理方法:行删除

>data(sleep,package="VIM")>cor(na.omit(sleep))表中的相关系数仅通过所有变量均为完整数据的42个动物计算得来。代码:cor(sleep,use="complete.obs")也可以生成同样的结果若想研究寿命和妊娠期对睡眠中做梦时长的影响,可应用行删除法的线性回归:...

常见统计图及R语言函数

1.常见统计图的适用范围以上仅为常见统计图。实际数据分析中统计图多种多样，具体如何应用取决于个人对数据的理解。2.ggplot2中几何对象汇总R软件自带的绘图函数略显繁琐，ggplot2是目前最受欢迎的R语言绘图程序包。ggplot2提供了44种基本的几何对象，可用以下代码查看：ls("package:ggplot2",pattern="^geom_...

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化全文链接:httptecdat/?p=32198多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频多元时间序列预测的一个基本假设是,其变量相互依赖。