R语言里的dplyr这个包group_by()函数加上summarise()函数分组计算方差均值等非常好用。...library(dplyr) df%>% group_by(first)%>% summarise(y=mean(second)) -> df1 # 结果保存在df1中，输入df1并运行返回以下内容...这个问题困扰了我一周的时间，昨天在公众号发推文提到了这个问题，与人留言给出了解决方案：另一个包plyr相冲突导致的问题。...Rmisc’ so will not be detached 我说呢，Rmisc这个包里有一个计算置信区间的函数，之前分组计算均值就没有遇到过这个问题，这次我是想分组计算置信区间，所以加载了Rmisc这个包...那就一次关闭已经加载的包 detach('package:Rmisc') detach('package:plyr') 这样再分组计算就没有问题了 非常感谢以下两位的留言提供解决办法，月底还会组织一次抽奖活动
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化，这是金融时间序列中的常见模型。据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值，从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。...我现在正在计划检测 GARCH 模型中的结构性变化，但是仅涉及使用线性回归的示例（一个更易处理的问题）。但我希望听到别人对我在这里写的内容的意见。
能否找到一种监控机制，能准确的捕获同步和非同步网络中对时钟的具体要求？本文通过介绍一篇SIGMETRICS2020会议上的一篇文章来回答这些问题。该文有详细版本，如感兴趣可以留言获取。...为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。...我们为该问题提供了理论基础，并确定了非同步和同步网络中延迟分析的影响范围。 方法 上限时间模型 我们首先建立一个时间模型，该时间模型依赖于[2]中提供的模型。...它对应于速率r和突发b的极限。 同时假定网络元素提供的服务受以下形式的条件限制： 其中A[resp.D]是输入[resp.output]累积函数，函数β称为“服务曲线”，符号U为最小值加卷积[3]。...如果流的输入数据到达太快，则将数据包存储在PFR缓冲区中（每个流具有一个FIFO队列），直到最早可以释放数据包而不违反到达曲线约束的时间。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题，有必要找到一种 bootstrap 方法，人为扩充现实问题中有限的样本量；或者借鉴机器学习的思路，对参数施加正则化约束。
造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...已知建筑公司Ai(i = 1, 2,…5) 对新商店Bj(j = 1,2, … 5) 的建造费用的报价(万元) 为cij(i; j = 1,2… 5)，如表3。...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...3)网络 网络带宽 网络是很重要的一个因素，数据迁移的时候肯定会从别的服务器中传输大量的文件,dump等，如果网络太慢，无形中就是潜在的问题。...的影响 有些外部系统可能为了数据同步，可能会在系统中创建一些物化视图日志，可以和他们做一个确认，删除物化视图日志，减少数据插入的时候物化视图日志的影响， 还有一个问题就是物化视图日志会使rename table...14）constraint级的数据不一致 这种问题存在而且很隐蔽，比如如下的错误。就是not null constraint在源schema中不存在，在导入目标库的时候出问题了。
虽然闰秒的考验已经结束了，不少IT人都为这一秒付出了很大的代价。...讨论比较多的说法是： 这个问题将影响部分开启ntp服务的Linux操作系统——会导致Linux内核Crash！Linux kernel是在2.6.18-164.e15之后的版本中解决了这个问题。...以redhat为例，在不同的版本中，其实还是有一些不同。...20Leap%20Second%20REDER%20%2030JUN2012.pdf 从数据库层面，在Oracle RAC 11.1.0.7版本基于AIX和Solaris时，如果使用了集群，在闰秒问题发生时...(文档 ID 730795.1) 从这一点来看，很多问题和我们都是紧密相关的，处理问题也需要与时俱进，能够前瞻的预见问题和分析排查，就能在出现的问题的时候更加从容一些。
这是规范化的包和工具的合集，具有一致的结构化编程接口，而 R base 则明显更复杂且用户友好性较低。 ?...我们可以找到许多解决特定问题的更小的 R 包，但以下是最重要的 R 包： Dplyr&ggplot2 两个强大的帮助您完成日常决策的包是 dplyr 和 ggplot2，它们非常适合用于数据处理和可视化...Shiny Shiny 是 R 中的另一个框架，用于创建交互式 Web 应用程序。...但是，我们通常会尝试进行更多的处理操作。它变得非常具有挑战性，可读性差并且更加复杂。 相反，R 中的 tidyverse，是采用不同的语法：管道符号（％>％）。...该决定可能具有挑战性，因为 Python 和 R 都有明显的优势。 对于研究来说，R 是非凡的：做可视化，数据洞见，生成报告以及用shiny制作MVP级应用。
如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。 （数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...删除估计为零的字词。但是有时候，可以忽略不计的方差是合理的，但是希望将其保留在模型中。...4.R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例 6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样 7.R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度
如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。 （数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...删除估计为零的字词。但是有时候，可以忽略不计的方差是合理的，但是希望将其保留在模型中。....R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例 6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样 7.R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度
在平时的工作中，有时候需要insert一批数据，这些数据可能是临时表，外部表，普通表，子查询等形式，类似下面的格式 insert into xxxx (select xxxxx from xxx where...不过问题还是要解决的。 可以看看创建错误日志的包,oracle已经考虑到了，我们可以忽略这种不支持的类型，当然还可以指定错误日志的名字。...查看错误日志，里面也是空的。 SQL> SELECT *FROM MO1_MEMO_ERROR; --no rows 反复尝试，最后发现是Hint的原因，去掉Hint 就没有问题了。...下面是一个简单的测试， 如果不使用append的时候，插入80万左右的数据在1分钟左右，如果使用了append就只需要大概13秒左右。...还有上面的测试结果，如果80万记录中99%左右的数据有冗余，插入错误日志就需要大概4分钟的样子 SQL> insert into mo1_memo select * from mo1_memo_ext_
Python中字符串String去除出换行符和空格的问题（\n,\r） 在Python的编写过程中，获取到的字符串进场存在不明原因的换行和空格，如何整合成一个单句，成为问题。...实际问题： 如图： string中内容 其中，“ · ”代表的为空格，一段话被换行成了几段。 1.使用 .strip() 只能够去除字符串首尾的空格，不能够去除中间的空格。...原因在于：在python中存在继承了 回车符\r 和 换行符\n 两种标记。 \r和\n 都是以前的那种打字机传承来的。 \r 代表回车，也就是打印头归位，回到某一行的开头。...win下用\r\n表示换行。...python中同样一句话：print (u'前面的内容\r只显示后面的内容') 所以，在去除换行时，需要同时去除两者才行，即使用 .replace('\n', '').replace('\r', '')
由于数据量大，Tick数据特别容易受到数据损坏，有些股票的数据可以达到每天10个Tick，这使得错误检测非常具有挑战性。通常情况下，是信号中断或信号延迟导致了损坏的或无序的数据。...3 使用什么工具对数据进行检查、清洗 很少有现成的工具来清理时间序列数据，而且由于Excel的内存问题，它并不适合（在大多数系统中，Excel无法有效地处理超过100万行的表格，且这些表格可能只有几周的时间序列数据...4 bid/ask反弹 bid/ask的价格反弹，实际上所发生的情况是bid/ask报价保持不变，而交易员在bid/ask报价时卖出，给人以价格在交易记录数据上变动的印象。...Tick数据的一个特点是，这些数据通常具有时间集群性，其中有大段时间的不频繁交易，然后有较短时间的频繁交易，并产生大量的Tick。...7 异常值 清除异常值是清理过程中最具挑战性的部分，也是最需要判断的部分。缺乏经验的分析师往往会将损坏数据门槛设置得很低，排除任何看似不正常的数据，并删除对理解市场结构至关重要的有效数据。
对象和函数 顺便简单介绍下对象和函数，在Rstudio中，我们导入的数据或是自己创建的数据都是以对象的形式显示在环境窗口（储存在了内存里），如我创建了对象a和b，它们的值分别是1和2；函数是具有一定功能的对象...包 R包可以理解为我们在windows电脑中软件的插件，R包集成了功能函数，说明文档，有的还会包含一些数据以供调用，不同的R包具有不同的功能，这样就极大拓展了R基础软件的功能。...这篇文章开始需要的R包是tidyverse，这个R包涵盖了很多数据清洗和作图需要的小的R包，如readr，tidyr，dplyr，ggplot2等。...::filter() masks stats::filter() x dplyr::lag() masks stats::lag() 可以看到加载了tidyverse中的子包，conflicts显示的是其他包的同名函数被屏蔽...，dplyr::mutate()这种输入方式可以表明mutate()函数是来自于dplyr包中的，而且当dplyr中的mutate()函数被其他R包的同名函数屏蔽时，可以用这种方式调用。
学习资源来自生信星球R包R包直接在Rstudio页面下载的3大来源：官网CRAN、Biocductor、github设置镜像CRAN的镜像网站可以直接在tools-global options（或快捷键...("stringr")BiocManager::install("limma")加载R包library()或require()都可以library(limma)dplyr包dplyr作为tidyverse...中的核心包之一，主要用于数据转换。...= 'x')列名下3或4个字母的缩写，是变量的类型：int：整数型变量dbl：双精度浮点数型变量，即实数chr：字符串dttm：日期+时间型变量lgl：逻辑型变量fct：因子，R中具有固定数目的值的分类变量...date：日期型变量深刻感受不同连接的区别存疑问题☆尚有疑问：count(test,Species)现error，如何实现应有作用？
主题＃2：统计与概率 数据分析的基础-Part1:使用 R 语言进行统计和Part2:推理统计 （德克萨斯大学奥斯丁分校，edX） 在 UT Austin 的数据分析系统基础课程中，该课程是少数几个具有高评价...统计数据与 R 语言专业化 （杜克大学，Coursera） 该系列分为五个课程，具有全面的教学大纲，全面的介绍概率。该系列课程有 60 条评论，综合评分为 4.77 。...概率导论——科学的不确定性 （麻省理工学院（MIT），edX） 该课程目前在统计学和概率课程推荐中评分最高。该课程比大多数 MOOC 课程更长（15周）同时更具挑战性。...Python 和 R 语言教学，这在其他顶级课程中是罕见的。...R 语言及其工具 R 语言编程追踪，以及相关 dplyr 和 data.table 课程（DataCamp）： • 使用 R 语言的 dplyr 进行数据处理 • 使用 R 语言的 dplyr 连接数据
因为对Oracle中的一些细节略为熟悉，所以能够旁敲侧击出MySQL中的一些相通的地方。 在编码的基础上，字符，字节的关系就很重要了。 字符是一个抽象意义的符号，一个汉字或一个字母都是一个字符。...而字节是计算机中存储数据的单元，一个8位的二进制数 如果对Oracle接触长了，再用MySQL，一个很纠结的地方就是汉字的存放，在MySQL中，汉字和字母都是平等对待的，都是按照字符来存放的。...为了不伤筋动骨，我就在session级别做一些变更来说明这个问题。...+---------+------+-------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 这一点在数据迁移的时候如果不注意就是很严重的问题...不知道MySQL中是否也有和oracle中类似的dump函数，但是我们可以通过类似相通的部分来互相印证。
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