y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符,但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。 公式formula中“~”符号将模型的响应变量(在~左侧)和解释变量(在~右侧)联系起来。常见于线性/一般线性模型(如lm(),glm()),树方法(如rpart())和图形表示(如coplot())以及其它一些场合(如t...
在R语言中,向量化操作是一种高效的计算方式。我们可以使用向量化操作来直接计算1到100的和,而无需使用循环。下面是使用向量化操作实现的代码示例: sum<-sum(1:100)sum 1. 2. 在这段代码中,我们使用1:100生成一个包含1到100的整数向量,并使用sum函数对该向量进行求和。最后输出sum的值,即1到100的和。 总结 ...
首先,从概念上讲,&&和&都属于逻辑运算符,但是,用起来还是有一些区别,概括地讲: &&为值逻辑,&为位逻辑 说人话就是,&&是讲两个操作目的值做逻辑运算,无论操作对象是向量还是标量,返回值都是一个逻辑值;而&是讲两个对象按位比较,其返回值的长度与对象是标量还是向量有关. 看下面的例子,对于两个等长向量间的...
R语言里面=和<-当然是有细微区别的，但是对于“赋值”这件事，用=完全没问题。很多人可能会说：“啊...
这篇文章通过考虑每个数据点和线之间的差异(“残差)然后最小化这种差异来估算模型。我们在线的上方和下方都有正误差和负误差,因此,通过对它们进行平方并最小化“平方和”,使它们对于估计都为正。这称为“普通最小二乘法”或OLS。 3非线性关系如何?
Yi〜EF(μi,ϕi),Yi是一个响应变量,根据均值μi和形状参数ϕ的指数族分布。 Ai是任何严格参数化模型分量的模型矩阵的一行,其中θ为对应的参数向量。 fi是协变量xk的光滑函数,其中k是每个函数的基础。 如果您要建立回归模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声...
对于这种情况,我们就可以用到%T>%了,%T>%(向左操作符,tee operator),其实功能和 %>% 基本是一样的,只不过它是把左边的值做为传递的值,而不是这一步计算得到的值。这种情况的使用场景也是很多的,比如,你在数据处理的中间过程,需要打印输出或图片输出,这时整个过程就会被中断,用向左操作符,就可以解决这样的...
我们刚刚看到的模型的关键假设之一是y和x线性相关。如果我们的y不是正态分布的,则使用广义线性模型(Nelder&Wedderburn,1972),其中y通过链接函数进行变换,但再次假设f(y)和x线性相关。如果不是这种情况,并且关系在x的范围内变化,则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择: ...
R语⾔中for循环和while循环求1-100的和 1、for循环 sum = 0 for (i in1:100){ sum = sum + i } print(sum)1-100内偶数的和 sum = 0 for (i in1:100) { if (i %% 2 == 0){ sum = sum + i } } print(sum)扩展：a <- c(2,4,5,7)b <- c(3,4,1,3)c <- data.frame...
R里通常用符号”<-”代替其它语言里的”=”来作赋值符号。因为前者敲起来比等号要麻烦，且大部分情况下两者是等价的，所以通常就愉懒依旧用”=”来赋值。但要切记两者在某些时候是有区别的。字面上的解释，可以认为”<-”是赋值，”=”是传值。在函数调用中，func(x=1)与func(x<-1)是有区别...