这最后一块读取原始数据, 创建了一个时间序列图并将它放入一个我们在ui.R里定义的名为“timeseries”的plotOuput中,然后渲染一个箱线图放入名为“boxplot”的plotOutput中。 # server.Rsource("helpers.R")shinyServer(function(input,output){# Load data when app is visiteddata<-getRaw()# Populate plot...
3.bayesplot 贝叶斯图 内容:R 中贝叶斯模型的绘图; 作者:Edward A. Roualdes; 更新:2020年 5 月; 4.BCEA 贝叶斯成本效益分析 内容:R 中的贝叶斯成本效益分析; 作者: Gianluca Baio; 更新:2021 年 2 月; 5.caret 建模和机器学习 内容:在R 中建模和机器学习; 作者: Max Kuhn; 更新: 2017 年 9 月; ...
data(lung) fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) plot(fit, lty = 1:2) ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 三、R源码数据分析的优缺点 1. 优点: (1)自由开源。R语言是一种自由开源的软件,任何人都可以免费获取和使用。 (2)丰富的包和函数。R语言提供...
bayesplot.pdf Upload bayesplot Jun 4, 2020 bcea.pdf Swaps gather and spread with pivot functions. Fixes #135. Mar 20, 2021 caret.pdf Updates license on all sheets from CC BY to CC BY SA Dec 30, 2017 cartography.pdf Add cartography cheat sheet Aug 29, 2018 cheatsheets.Rproj Add Rproj...
Upload bayesplot Jun 4, 2020 bcea.pdf Swaps gather and spread with pivot functions.Fixes#135. Mar 20, 2021 caret.pdf Update the posit logo Sep 7, 2024 cartography.pdf Add cartography cheat sheet Aug 29, 2018 cheatsheets.Rproj Add Rproj ...
RStudio for R Statistical Computing Cookbook是Andrea Cirillo创作的计算机网络类小说,QQ阅读提供RStudio for R Statistical Computing Cookbook部分章节免费在线阅读,此外还提供RStudio for R Statistical Computing Cookbook全本在线阅读。
autoplot(gas2004, ylab = "Gas Supply (Weekly)") fourier.gas1 <- tslm(gas2004 ~ trend + fourier(gas2004, K=7)) fourier.gas2 <- tslm(gas2004 ~ trend + fourier(gas2004, K=12)) fourier.gas3 <- tslm(gas2004 ~ trend + fourier(gas2004, K=20)) autoplot(gas2004, ylab = "Gas...
mkdir violinplot qqplot errorplot mkdir veen upsetr heatmap circos volcano mkdir genestructure cd /srv/shiny-server/ mkdir analysis cd analysis mkdir deg det deu enrich gsea gsva wgcna timeseries pca tsne mkdir kmsurvival cox forest cd /srv/shiny-server/ ...
创建了一个时间序列图并将它放入一个我们在 ui.R 里定义的名为“timeseries”的 plotOuput 中,然后渲染一个箱线图放入名为“boxplot”的 plotOutput 中。 # server.R source("helpers.R") shinyServer(function(input, output) { # Load data when app is visited data <- getRaw() # Populate plots...
Performing time series decomposition using the stl() function Exploring time series forecasting with forecast() Tracking stock movements using the quantmod package Optimizing portfolio composition and maximising returns with the Portfolio Analytics package Forecasting the stock market Chapter 7. Developing Stat...