rnorm(5) -> x和x <- rnorm(5)两条语句等价A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
AI检测代码解析 x = rnorm(10) plot(x) locator(5,"o") 1. 2. 3. locator也可以先不绘图,只把用户点击的坐标记录下来: r = locator(2) r 这个有意思的交互函数是identify(x, y, labels),可以参考帮助自己学习。
生成示例数据:使用runif和rnorm函数生成一组随机的x和y值。 绘制散点图:使用geom_point函数绘制散点图。 添加回归线和置信区间:使用stat_smooth函数,设置method = "lm"表示使用线性回归模型,se = TRUE表示显示标准误差,level = 0.95表示95%的置信水平。
除了检测属性间的冗余外,还应该检测观测值是否存在重复。 x<-cbind(sample(c(1:10),10,replace = F),rnorm(10),rnorm(10)) #随机生成数据集,其中第1列为样本编号,若样本编号相同则认为存在重复 head(x) #去掉重复值前的若干观测值 y<-unique(x[,1]) #去掉重读样本编号 sub<-rep(0,length(y)) #...
set.seed(67932)# Create example data framedata<-data.frame(x1=sample(LETTERS[1:3],10, replace=TRUE), x2=round(rnorm(10),2), x3=round(runif(10),2))data# Print example data frame As you can see based on Table 1, our example data is a data frame and contains ten rows and three...
y<-log(x)+rnorm(x,sd=0.2) #步骤2 模型建立 1 2 3 m<-svm(x,y) new<-predict(m,x) #支持向量机2维回归模型 #步骤3 模型可视化 1 2 3 4 5 6 7 plot(x,y,main="2维回归模型可视化",cex.axis=1.5,col.axis="blue", col.lab="red",cex.lab=1.5,cex.main=1.5)+ points(x,log(x)...
y <- x^2 - x + rnorm(n, 0, 0.4) # 确定的函数关系加正态分布的扰动项 MyClass <- factor((x>0) + (x>1) + (x>2) + (x>3), labels = c("0-1", "1-2", "2-3", "3-4")) # 构造数据的类 Data <- data.frame(x = x, y = y, class = MyClass) # 生成数据框 ...
# 导入所需的包 library(ggplot2) library(scales) # 创建示例数据 dates <- seq(as.Date("2022-01-01"), as.Date("2022-12-31"), by = "month") values <- rnorm(length(dates)) data <- data.frame(date = dates, value = values) # 创建绘图对象 plot <- ggplot(data, aes(x = date,...
y <- fx + rnorm(n, sd = 0.5) # 定义x*和窗口的颜色 xstar <- 0.3 cols <- rgb(190/255,190/255,190/255,alpha=0.5) # 设置2x2的子图 par(mfrow = c(2,2)) # 遍历跨度(0.1, 0.2, 0.3, 0.4) for(s in c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4)){ ...
请注意,如果您添加了一个额外的变量,那么根据请求,绘图代码将保持不变—您只需更新数据框以包含它。例如,我可以这样添加变量X4: X4 <- rnorm(101, mean = 0, sd = 10) df <- rbind(df, data.frame(value = X4, label = rep("X4", 101), time = time)) 现在运行完全相同的绘图代码生成:...