vector(mode="logical",length=0)numeric(length=0)character(length=0)as.vector(x,mode="any")is.vector(x,mode="any") 其中x为作用对象;length为向量长度(正整数);mode为向量类型,有任意"any"、数值型"numeric"、字符型"character"、逻辑型"logical"、整数"integer"、复数"complex"。 另外还有几种产生向...
【解析】 证记$$ r ( p ) = p ( 0 , p ) , p ( x , y ) \in R $$由三角形不等式,得 $$ r ( p _ { 1 } ) - r ( p _ { 2 } ) | = | p ( 0 , p _ { 1 } ) - p ( 0 , p _ { 2 } ) | \leq p ( p _ { 1 } , p _ { 2 } ...
> intersect(x,y) [1] 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 # 并集 > union(x,y) [1] 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 2 3 4 5 [18] 6 7 0 8 # 差集,从x中排除y > setdiff(x,y) [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 1920 0 # 判断是否相等 > setequal(x, y) [1] FALSE ...
x \geq 0 y \geq 0 $$ $$ z = \sqrt { r ^ { 2 } - x ^ { 2 } } $$ $$ p = \frac { \partial z } { \partial x } = - \frac { x } { \sqrt { r ^ { 2 } - x ^ { 2 } } } $$ $$ q = \frac { \partial z } { \partial y } = 0 $$...
相关系数r是一种在统计学中用来描述两个变量之间关系强度和方向的指标。它可以帮助我们判断两个变量之间是正相关、负相关还是不相关。相关系数r的计算公式如下: r = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt[(nΣx^2 - (Σx)^2) …
在研究中,我们探索自变量 X 对因变量 Y 产生的影响,得到 X 和 Y 在实际或理论上的关系,进而我们试图探索两者之间关系的内部机制或原理,中介效应分析为回答这一问题提供了可能性。 在本篇推文中,我们为大家梳理出几个广泛使用的中介效应分析方法和实现程序,供大家参考。
, g r a d u | _ { p _ { 0 } } = - \frac { 1 } { r _ { 0 } ^ { 3 } } ( x _ { 0 } i + y _ { 0 } j + z _ { 0 } $$,其中$$ x _ { 0 } ^ { 2 } + y _ { 0 } ^ { 2 } + z _ { 0 } ^ { 2 } = r _ { 0 } ...
平方根转换:将数据全部取平方根,可以使用sqrt(x)或者x^0.5来实现。类似的还有立方根转换、四次方根转换,偶数次方根要求数据非负。如果数据结构为二次关系,平方根转换后平方根转换可以使数据范围变小。 倒数转换:将数据全部取倒数,也即1/x,倒数转换使0~1范围内的数据范围变大,使>1范围内数据范围变紧凑,而且转换...
【解析】 (2)因为$$ \frac { \partial r } { \partial x } = \frac { x } { \sqrt { x ^ { 2 } + y ^ { 2 } + z ^ { 2 } } } = \frac { x } { r } $$ $$ \frac { \partial ^ { 2 } r } { \partial x ^ { 2 } } = \frac { \partial }...
#cbind:叠加所以的列,rbind叠加所以的行error_3 = rbind(error_2_N,error_1_M)#猪毛蒿在前,蒙古冰草在后error_4 = cbind(plot_data$Spe, error_3) # 改变所有列的名称,重新赋予一个向量colnames(error_4) #基础画图library(ggplot2) plot = ggplot(error_4, aes(x = Site, y = C, fill = Spe...