R语言中怎么能一次性求出多个变量的最大值或最小值

2024-05-13

1. R语言中怎么能一次性求出多个变量的最大值或最小值

有很多函数都可以做到这个,我一般用summary,可以得到一个数据集每个变量的最小值、最大值、四分位数及中位数。

R语言中怎么能一次性求出多个变量的最大值或最小值

2. r语言 多元回归后怎样提取方程的p_value

数字太小,提不出来
p值可以直接写成 <某个数,这在一些更复杂的模型中很常见

非要算的话
fs = reg$fstatistic;
1 - pf(fs[1], fs[2], fs[3])

按lz样本和模型的结果就是0
这是因为太小了超出了软件内置的f检验表的范围,所以我才说提不出来

至于p.value,我用的3.0版的,没有这个属性

3. 怎么用r语言实现var模型"测定var的值

static void(int[]group)
{
int temp;
int pos=0;
for(int i=0;i< group.Length-1;i++)
{

怎么用r语言实现var模型"测定var的值

4. div中怎样获得var类型的值

1.首先,没有什么 var 类型。var在Javascript中是个关键字,就是声明变量的意思。Javascript是弱类型的语言,声明变量时类型不必(其实也不能)指定
2.“这里要在页面上得到hello”这话说的不好。因为这个位置不是脚本。你只能写脚本把这个位置的内容在运行的时候替换掉:



  
    onload = function(){
                     var a = "hello";
                     document.getElementById("block").innerHTML = a;
                   }
  


  这里要在页面上得到hello

5. 怎么计算VaR值

3C数码

怎么计算VaR值

6. R语言怎么取绝对值啊

你好,可以使用R语言中自带的abs()函数;给你举个简单的例子:

7. r语言怎么计算回归模型的置信区间

用predict就能做到。
predict的用法:
predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
        interval = c("none", "confidence", "prediction"),
        level = 0.95, type = c("response", "terms"),
        terms = NULL, na.action = na.pass,
        pred.var = res.var/weights, weights = 1, ...)
只要注意其中的object,newdata,interval,level,type就行。
object是你的回归模型。
newdata是使用的数据。
interval选confidence或者"c"。
level是置信水平。
type在计算响应变量时使用response,对变量计算使用terms。如果是terms,需要用后面的terms参数指定变量名(character类型向量形式)。
response的话返回一个数据框,三列,分别是预测值,区间下限和上限。
terms返回一个list。

r语言怎么计算回归模型的置信区间

8. R语言怎么将数据框中的多列字符型转换为数值型

dflme1[,2:60]<-lapply(dflme1[,2:60],as.numeric)。

R是用于 统计 分析、 绘图的语言和操作环境。R是属于 GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的 解释型语言。最初S语言的实现版本主要是 S-PLUS。
S-PLUS是一个 商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。 
R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
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