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r语言 固定效应模型_r语言coef函数

___________________________________________________________________________________ 二、R语言中的线性混合模型 来自博客...几个包的介绍: 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包,是R语言安装时默认的包,它除了可以分析分层的线性混合模型,也可以处理非线性模型。...在优势方面,个人认为它可以处理相对复杂的线性和非线性模型,可以定义方差协方差结构,可以在广义线性模型中定义几种分布函数和连接函数。...2、R语言案例 数据来源:一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法,这个数据oats是在MASS包中,是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验,其中品种为主区,肥料为裂区。...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集,然后加载mgcv包,再将年份数据中心化以方便解释模型,最后用lmer函数进行建模。

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    R语言-04函数R

    1.函数与参数 (1)形式参数与实际参数 (2)写函数函数 2.R包(R package)介绍 R包可以理解为是多个函数的打包存放,包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里 (1)CRAN网站 (2)Bioconductor (3)github 4.xxR包怎么安装 从哪里来/怎么安装 不知道从哪里来的?...安装包——加载包——使用包里的函数 ## library()没有error 是检查是否安装成功的标准 (2)已经安装的 R包,可以用::快速调用里面的函数 7.常见疑问 (1)提示信息 检查是否有...-获取帮助 (1)快速查看函数帮助文档 ?...+函数名称 (2)找R包介绍界面(直接搜) (3)Vignettes ls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据 R语言中的符号 解决问题的思维(报错时)

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    R语言自定义函数

    R语言在使用过程中有些时候代码过长或者很多重复性的功能需要对代码的结构进行管理以及梳理。...R语言具有自定义函数的功能,如果有些代码实现的功能具有重复性,那么就可以利用R语言自带的自定义函数体进行封装功能。最后,只需要每次调用的时候保证输入输出能够结构化的输入变量和结构化的输出计算结果。...一、我们来看下R语言中自定义函数的构造: 格式:myfuntion<-function(arg1,arg2,…){ statements...二、我们定义好的函数,我们也可以通过以下函数去检查函数的结构以及参数设置(注:R语言自带函数是无法通过以下函数查看的): 1) 函数体:body(),查看函数的内部代码, 2) 形式参数列表:formals...它允许函数改变一些系统参数和保证在函数结束时它们设有恰当的值。on.exit 保证函数在直接退出或警告退出的情况下一定运行。

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    R语言中 apply 函数详解

    R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此,在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务,这一点也不奇怪。 今天,我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这组函数提供了对数据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时,这特别有用。这组函数称为apply()函数。...现在,我们来看看apply()函数家族中的最后一个函数——mapply()函数。...尾注 到目前为止,我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识,目的是让你了解这些函数是如何工作的。

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    R语言 apply函数家族详解

    apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, ...)...,] 1 6 11 16 [2,] 2 7 12 17 [3,] 3 8 13 18 [4,] 4 9 14 19 [5,] 5 10 15 20 lapply {base} 通过对x的每一个元素运用函数...该函数返回值为向量、矩阵,如果simplify=”array”,且合适的情况下,将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...,但是它的返回值有预定义类型,所以它使用起来会更加安全,有的时候会更快 在vapply函数中总是会进行简化,vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容,以使他们具有相同的长度和类型。...将对...中的每个参数运行FUN函数,如有必要,参数将被循环。

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    R语言的常用函数速查

    pmin:最大最小值 range:最大值和最小值sum,prod:向量元素和,积cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘sort:排序approx和approx fun:插值diff...数学函数 abs,sqrt:绝对值,平方根log, exp, log10, log2:对数与指数函数sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数sinh,cosh,tanh...函数 function:函数定义 source:调用文件 call:函数调用.C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。...统计分布 每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数 函数r――随机数函数。比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。...下 面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名: norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心)unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma

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    R语言统计相关函数总结

    R 语言在统计分析方面起了很大的作用,并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包,而是总结一下R语言自带的统计学函数。...一、统计学数据的生成函数: norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值...sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲函数 poly 正交多项式 polyroot...并组成新的向量 cumsum 累积求和 cumprod 连乘 cummax 最大 cummin 最小 mean 均值 weighted,mean 加权平均数 median 中位数 三、基础的统计量的计算函数...cor 相关系数 sd 标准差 四、基础统计分析函数 chisq.test 卡方检验,进行独立性检验 prop.test 对总体均值进行假设检验 shapiro.test 正态分布检验 t.test

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    pandas dataframe 时间字段 diff 函数

    需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题,需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差,之前有用过 dataframe 的 diff 函数,但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作,即结果为当前行减去上一行的差值...解决方案 今天,再看代码的时候,想到为什么不尝试一下 diff 对于时间字段到底会得到什么结果呢?于是尝试了一下,并发现了些新东西,本文就将这个过程记录一下。...操作,代码段如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('/your/file/path.csv', parse_dates=['time']) time_diff...= df['time'].diff() print(time_diff) 其中 read_csv 为从硬盘中读取文件,parse_dates=['time'] 表示将 time 字段解析为时间。...google 了一下,找到一个非常简单的解决方案,只需要将 timedelta64[ns] 强制转为 timedelta64[s] 即可,如下: time_diff = time_diff.astype

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