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原创 统计期刊介绍——统计计算类（一）
统计软件杂志（JSS）出版开源软件和相应的可重复文章，讨论设计，实现，文档，应用，评估，比较，维护和分发软件的各个方面，致力于改进所有实证研究领域的统计计算的最新技术。开源代码和文章在本期刊上联合审查和发布，应该可供统计领域的从业者、教师和研究人员的广泛社区访问。统计计算与模拟杂志（JSCS）在与计算机相关或依赖于计算机的统计学领域发表了重要和原创性的工作。涵盖的领域包括与概率或统计相关的计算机算法，通过模拟技术进行统计推断的研究以及交互式统计系统的实现。
2023-07-08 13:33:45
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原创 统计诊断问题拾遗
目录1、引言2、问题集合与讨论2.1 模型的基本假定都有什么，违背假设的处理思路2.1.1 假设（1）2.1.2 假设（2）-（3）2.1.3 假设（4）2.2方差稳定性变换[^2]2.3 BOX-COX变换lambda的似然估计[^3]2.4 COOK距离阈值的选择2.5 加法模式VS乘法模式3、模拟与实例分析——基于R语言4、模拟资源链接参考文献1、引言2、问题集合与讨论2.1 模型的基本假定都有什么，违背假设的处理思路模型的基本假定有以下四条：– 解释变量非随机– 零均值+等方差+不相关
2022-05-02 21:55:21
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原创 R语言入门——多元回归交叉验证的实现
目录引言1、主要函数编写1.1 随机数据的产生1.2 CV.lm的编写1.2 CV.lm的调用3、数值模拟总结引言随着模型复杂度的提高和数据量的提升，预测精度也会提高，但是使用传统的方法评估模型的精度，模型的泛化能力也会降低。我们这时候就有必要使用划分数据集的方法去评估模型。基本思想是参与评估的数据不去拟合模型。本文以多元回归为例子，构建函数去实现交叉验证建立CV模型评估。下面是本文使用的三个包，大家可以自行载入：# 载入包library(ggplot2)library(data.table)
2021-09-30 13:24:12
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原创 弹性网惩罚项的可视化分析（R语言）
目录0引言1、函数构建1.1代码1.2图片1.3动图2、总结0引言在博客《变量选择——lasso、SCAD、MCP的实现（R语言》中介绍了R语言做变量选择常用的函数和包，其中msaenet和glmnet是做的弹性网，弹性网是岭回归和lasso类惩罚的回归。下面以二维为例，介绍岭回归、lasso、弹性网惩罚项的区别，因为我们知道惩罚回归是似然函数或者最小二乘求条件极值，具体的形式以限制条件给出，给定常数C有：岭回归，x2+y2=C,x^2 + y^2=C,x2+y2=C,lasso:∣x∣+∣y∣
2021-08-15 13:09:28
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原创 R语言入门——多变量移除
有很多小伙伴在运行程序的时候就想在每次循环结束时提出一些占用内存大且无用的数据或变量，或者仅仅保留一些数据，但是。ls()函数的功能是检测目前R空间中存在的变量名字。现在的目标是保留X，移除AB，可以直接使用如下的命令。所以本文总结一些常用的用法。的语法在删除多变量时候需要和。首先定义三个变量ABX。
2024-01-18 11:13:04
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原创 统计学的研究对象是什么
总的来说对于统计学研究的对象有以下三个主流观点统计学研究对象是指统计所要认识的客体．是大量社会现象(主要是经济现象)总体的数量表现，即社会经济现象总体的数量特征、数量关系及其规律性表现。统计学研究对象是数据，具体是如何收集和分析数据。统计学研究对象是不确定性。最后欢迎有不同意见的专家学者提出不同的意见和建议。
2024-01-11 14:32:22
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原创 2023年“华为杯”第二十届中国研究生数学建模成绩数据分析（末尾有吃席群）
数据就在这了，我也不分析了，大家自己看看就好，有来自数模人的感慨欢迎评区交流。最后给出获奖名单全文链接再文章开头已经给出获取出处。注：该名单自公布之日起七天内为公示期（2023-11-14下午16：15公布）
2023-11-17 20:20:09
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原创 R语言入门——line和lines的区别
具体解释，line()函数中的参数，x,y可以理解为一个数据点横轴，纵轴，其进行的是线性拟合。Line函数返回的是拟合直线的截距和斜率。X,Y是连接点的坐标向量，type表示类型，有线条类型、线宽、线宽、线宽、颜色、线色等。通俗地讲就是在已有图上加线。首先，从直观上看，lines比line多了一个s，但它们还是有很大的区别的，下面将具体解释这个两个函数的区别。其中，call的意思是调用line(x,y)这个函数。综上就是line()与lines()函数的区别。Iter为迭代次数，默认是1。
2023-08-31 15:56:35
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原创 人一天坐着可以消耗多少热量——R语言计算代码
一般来说，成人每天至少需要1500千卡的能量来维持身体机能，这是因为即使你躺着不动，你的身体仍需能量来保持体温，心肺功能和大脑运作。本文根据该公式设计代码，实现计算一个人计算自己每天的基础消耗。18- 30 岁 14.6 x 体重（公斤） + 450。31- 60 岁 8.6 x 体重（公斤） + 830。男子 ： 基本热量（大卡）= 体重(斤） x 10。女子 ： 基本热量（大卡）= 体重(斤） x 9。【人体基础代谢的需要基本热量 简单算法】一天坐着可以消耗多少热量？一天坐着可以消耗多少热量？
2023-07-19 12:47:57
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原创 Letax报错——cctart.cls not found
本文主要介绍求解多元定积分或者多重定积分的函数，并给出了两个实例。但是在实际使用中，当多元函数的维度比较多时，计算速度会变慢，但是可以通过调节收敛精度tol加快积分的计算和提升收敛速度。希望本文的内容可以帮助到大家，您的批评是我前进的动力，欢迎评论区留言讨论本文的相关内容。注：如果想寻求进一步的合作，欢迎移步统计学小王子咨询中心处申请。
2023-04-08 22:08:31
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原创 R语言计算多元积分
在R语言中我们经常使用`integrate`函数计算一元积分，例如：《R语言 【integrate】函数》[^1]. 但是在很多情形下我们需要计算多元积分（如归一化多元概率密度函数，求不规则物体的体积等），本文介绍R语言里的多元积分函数（或多重积分）。
2023-03-28 10:17:10
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原创 一个三臂非劣效性检验的包简介——“ThreeArmedTrials”
如何有效筛选和评价这些药物,借助常规无效假设的优效性临床试验已难以胜任,**非劣效试验**[^1]设计应运而生并越来越受到大家的青睐。
2022-12-29 14:56:49
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原创 Statistical Analysis of Failure Time Data 2nd第一章学习笔记
目录0引言1、失效时间数据（failure time data）参考文献0引言开始学习生存分析了，选择了Statistical Analysis of Failure Time Data 2nd1这本书来学习。为保证学习效果。会把一些知识点以及总结发出来共同学习。水平有限，发现错误希望评论区及时指正。1、失效时间数据（failure time data）定义：关心的事件发生在已经出现的事件的之前，称关心的事为失效事件数据。主要的应用领域：生物医药研究（biomedical studies）或者产
2022-12-28 20:40:43
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原创 分段函数续
之前写过一篇分段函数的`多curve函数`作图方法，但是该方法再多个函数函数段时具有很大的缺点，本文介绍`单个函数`加`单个plot`的分段函数作图命令。
2022-07-16 13:08:10
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原创 统计学小王子咨询中心
统计学小王子咨询中心欢迎您，该咨询中心依托专业的统计团队，具有丰富的数据挖掘以及统计学基础。热忱为各行各业的从业人员以及师生提供数据分析和统计咨询服务。
2022-05-01 23:01:05
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原创 通过制作R包的方式安装一些版本错位的包——以Rdonlp2为例子
目录引言步骤1、下载包2、制作新包的环境3、移动文件4、打开proj工程文件5、建立包6、载入使用引言大部分包的安装都可以使用“install.packages”安装但是很多包因为作者没有及时维护或者没有在正式的cran或者github上发布导致安装很不方便，这时候可以选择安装install_url(ur)也可也选择自己用新的包的框架重新对旧的包打包使用。下面以Rdonlp2为例讲一下具体安装流程。步骤1、下载包首先是把包下载到本地：下面是链接：https://r-forge.r-project
2022-03-13 16:24:19
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原创 latex入门——绘制表格使用命令记录
命令\usepackage{float}\usepackage{xcolor}\begin{center}\begin{table}[H]\centering\caption{名字}{\tabcolsep=30.0pt\begin{tabular*}{15.6cm}{cccc}\hline \hline内容 ... ... ....\hline内容 ... ... ....内容 ... ... ....\hline\hline\end{tabular*}}\label{t
2022-02-21 20:47:26
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原创 R语言入门——序列数据生成方法汇总
目录题目解答(a) c 函数直接构造(b) 使用for循环(c) while 循环(d) repeat循环(e) 使用seq()函数(f) 使用：函数题目本文以下面的题目为例子，展示R语言中生成向量的几种方式。生成一个序列：(1,2,4,8)解答(a) c 函数直接构造> c(1,2,4,8)[1] 1 2 4 8(b) 使用for循环> A <- c()> for(i in 1:4) A[i] <- 2^(i-1)> A[1] 1 2 4 8
2022-02-21 20:36:44
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原创 2022年美赛成绩什么时候出，2022美赛思路与注意事项。
目录0引言1、比赛注意事项2、2022美赛思路2.1 2022年美赛A题思路2.2 2022年美赛B题思路2.3 2022年美赛C题思路2.4 2022年美赛D题思路2.5 2022年美赛E题思路2.6 2022年美赛F题思路3、2022年美赛成绩什么时候出3.1 官网3.2查询方式4、总结0引言今年我也参加美赛，就一些注意事项、思路、以及今年的成绩发布时间就一个文章合并发布了，参加美赛的可以收藏，已备后期查成绩实用1、比赛注意事项这节主要介绍以下比赛的注意事项：– 注意队友团结。– 早睡早起，
2022-02-17 14:59:50
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原创 R语言入门——如何用R绘制尺子
本文使用基本的绘图命令plot、rect、segments、text绘制一把长10厘米的直尺。话不多说上教程。1、定义基本单位xcm <- 0.07ycm <- 0.072、首先使用plot绘制一个空白画布plot(0:1, 0:1, type = "n", axes = F, ann = F)3、绘制一个灰色的底作为直尺的影子rect(0 + 0.2*xcm,0 - 0.2*ycm,0.95 + 0.2*xcm,0.15 - 0.2*ycm, col="gray", bor
2022-01-08 00:25:49
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原创 R语言入门——CV岭参数的选择
CV岭参数的选择0引言1、代码1.1 获取数据函数1.2 岭估计函数1.3 岭估计函数1.4 优化调用2、总结0引言《R语言入门——多元回归交叉验证的实现》中介绍了使用交叉验证的思想使用RMSE衡量一个模型的预测精度，本文使用同样的思想确定岭回归的岭参数。具体的估计如下:β^=(XTX+λE)−1XTY.\hat{\beta} = (X^TX + \lambda E)^{-1}X^TY.β^=(XTX+λE)−1XTY.本文就在于选择一个合适λ\lambdaλ是的交叉验证后的RMSE最小，具体代码
2021-10-18 13:18:12
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原创 LaTeX入门——如何独立排版出一篇期刊论文
latex入门目录0引言1、软件的安装1.1 Ctex下载地址1.2 texlive的下载地址2、公式的制作与引用参考文献0引言因为平时使用latex较少，本身对latex不是很熟悉，所以文本不会系统且全面的介绍如何使用latex制作一些精美的PPT、简历、报告、科技文章，也不会从头到尾教大家建议一套可用的latex模板。但是本文想尽力解决在拿到模板后如何独立排版出一篇科技论文这一问题。从letex软件的安装到期刊模板的使用，再到一些基本的配套插件。排版一篇文论需要一下几个方面的考虑：– latex
2021-10-01 15:38:30
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原创 R语言入门——验证多元回归的参数估计的无偏性
目录引言正文运行结果及其分析总结引言多元回归最小二乘估计具有无偏性，本文使用R语言产生随机数对其进行验证。正文因为代码思路比较简单，下面直接贴代码：# 生成数据的函数getData <- function(n = 200, p = 3, Beta = rep(1, p)){ library(MASS) x <- mvrnorm(n, rep(0, p), diag(rep(1, p))) names(x) <- paste0('x', 1:p) y <-
2021-09-25 13:30:08
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原创 R语言入门——均差表的制作
目录0引言1、函数构造2、函数的调用3、总结0引言牛顿插值多项式的构造在增加新的点时不需要重新构造插值基函数，但是每新增一个已知插值点都够造的均差是比较麻烦的，根据均差的性质可以构造插值表简单的计算每一阶需要的均差。本文编写函数构造均差表，只需要输入插值点和插值函数值两列就可以输出所需要的均差表。1、函数构造MT <- function(x, y){ n <- length(x) mt <- cbind(x, y) for(i in 1:(n-1)){ m &l
2021-09-19 12:38:46
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原创 R语言入门——取子集
目录引言1、数据构造取子集subset逻辑索引总结引言取自己在数据处理中是比较常用的，本文介绍两种主要取子集的方式。1、数据构造本文以数据框为例子，所以构造数据框。> Df <- data.frame(+ name = paste0('张三',1:16),+ score = round(rnorm(16,60,3)),+ sex = rep(c('男','女'),8)+ )> Df name score sex1 张三1 58 男2 张三2
2021-09-17 20:51:42
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原创 R语言入门——不掉包实现FNN（单层感知机）
目录0引言1、数据的构造2、感知机函数的构造3、函数调用4、结果可视化4.1收敛误差4.2参数收敛过程总结0引言感知机是个硬分类模型，是1962年Rosenblatt提出的。在深度学习占有很高的历史地位。他是一个二分类模型，激活函数是一个sign函数。本文使用R语言编写简单的感知器分类。并展示他的收敛过程以及误差收敛速度。1、数据的构造感知机对数据的要求很严格，需要数据本身是线性可分的，因此我们构造的数据需要具有很好线性可分的性质。构造代码如下：# 双分类数据的构造n <- 100 #
2021-09-17 20:15:22
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PowerView插件Silverlight
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R语言安装包4.0.0
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谷歌浏览器安装包，内置exe文件
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R语言符号函数取正部函数
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R语言颜色编号可视化代码 colors()
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2021-02-06
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expression.R
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