Mat araştırma. paketler

Alexey Burnakov 2016.02.12 09:29 #11

Alexey Burnakov :
Yarın bu konuyla ilgili birkaç faydalı kod yayınlayacağım.

 # hypothesis testing

# two-sample mean comparison

t.test(x, y = NULL ,
       alternative = c( "two.sided" , "less" , "greater" ),
       mu = 0 , paired = FALSE, var.equal = FALSE,
       conf.level = 0.95 , ...)

# two-sample median comparison

wilcox.test(x, y = NULL ,
            alternative = c( "two.sided" , "less" , "greater" ),
            mu = 0 , paired = FALSE, exact = NULL , correct = TRUE,
            conf. int = FALSE, conf.level = 0.95 , ...)

# two distribution comparison

ks.test(x, y, ...,
        alternative = c( "two.sided" , "less" , "greater" ),
        exact = NULL )

# normality test

shapiro.test(x)

# independence / goodness of fit / homogeneity tests for categorical variables

chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE,
           p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE,
           simulate.p.value = FALSE, B = 2000)

 # covariance / correlation

var(x, y = NULL , na.rm = FALSE, use)

cov(x, y = NULL , use = "everything" ,
    method = c( "pearson" , "kendall" , "spearman" ))

cor(x, y = NULL , use = "everything" ,
    method = c( "pearson" , "kendall" , "spearman" ))

# ordinary linear regression

lm(formula, data, subset, weights, na.action,
   method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,
   singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...)   =) that easy

Alexey Burnakov 2016.02.12 09:33 #12

Alexey Burnakov:

# selecting a random subset of rows from an array to perform Shapiro–Wilk test

shapiro.test(x = lateral_residuals$`lateral_linear_model$residuals`[sample(x = nrow(lateral_residuals), size = 4999, replace = F)])

Alexey Burnakov 2016.02.12 09:35 #13

Alexey Burnakov:

# generate pseudo random numbers (or probabilities) for normal

dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)
pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rnorm(n, mean = 0, sd = 1)


# for uniform

dunif(x, min = 0, max = 1, log = FALSE)
punif(q, min = 0, max = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qunif(p, min = 0, max = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
runif(n, min = 0, max = 1)

Alexey Burnakov 2016.02.12 09:36 #14

Alexey Burnakov:

# perform ANOVA on one or more trained models

anova(object, ...)   that easy =)

Alexey Burnakov 2016.02.12 09:39 #15

Alexey Burnakov:

#create histograms with error bars (on first 10 000 rows)

for(i in 1:8){
        
        subdat <- head(pre_an_int_eff, 10000)
        
        dodge <- position_dodge(width = 0.9)
        p <- ggplot(subdat, aes(fill = subdat$'sample_description', y = subdat$'mean', x = subdat$'sample_description')) + 
                geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") + 
                geom_bar(position = dodge) + geom_errorbar(aes(ymin = subdat[, 9], ymax = subdat[, 10]), position = dodge, width = 0.25) +
                theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) + 
                theme(legend.position = 'none')
        
        print(p)
        
}

That is all, folks!

Igor Volodin 2016.02.12 11:01 #16

Alexey Volchanskiy :

Bu arada, R'de usta olan insanlar varsa, yeni başlayanlar için bir soru. Birkaç tane R, R-server dağıtımı olduğunu görüyorum, bazı "R için bir web uygulama çerçevesi" http://shiny.rstudio.com/ , Microsoft'tan devasa paketler... Ne seçmeliyim?

R-studio gözler için yeterlidir - bu sadece dil üzerinde geliştirilmiş bir arayüzdür (herhangi bir R paketi ve geliştiriciden gelen çörekler). Shiny, web üzerinde kontroller, giriş formları, her türlü demo oluşturmak için aynı R paketidir.
MS'den kullanmadım, diyemem.

söylemek. Mql5 dilinin özellikleri, incelikleri EURUSD - Eğilimler, Tahminler

СанСаныч Фоменко 2016.02.12 11:35 #17

Çocuklar!

En ufak önkoşullar varsa - herhangi bir dilde programlama deneyimi ve istatistik konusunda biraz bilgi, o zaman sadece R ve sadece R.

Matlab hiç karşılaştırılamaz - bu başka bir operadan bir paket ve hatta büyük para için ödendi.

R'nin rakipleri SAS ve SPSS, ancak bunlar ücretli paketler ve R onları geçmeye başlıyor. Yaklaşık 5 yıldır, Matlab hala R ile karşılaştırıldı, ancak artık en son incelemeleri görmüyorum - unutulmaya başladı.

Bugün, R istatistik için standarttır, çok sayıda yayın ve genel olarak güçlü bir hareket vardır.

Örneğin, her gün yayınlanan çok faydalı bir blog, haberlere abone olabilirsiniz: http://www.r-bloggers.com/

Burada çok makul bir fiyata bir sürü kitap var: http://www.twirpx.com/search/?query=R. Aramada puan aldı R. Anahtar kelimeleri iyi arar.

Algoritmik bir programlama dili olarak R'nin ilk on dile girdiğini ve C çeşitlerinin yanında durduğunu unutmayalım.

Kullanmak için RStudio ile normal R'yi almanız gerekir. Ayrıca R'nin ücretli sürümünün Microsoft tarafından satın alındığını ve bu sürümün kendi tanıtımını yapmaya başladığını da unutmayalım – olayların gelişimini takip ediyoruz.

R-bloggers

xi'an
www.r-bloggers.com

In econometric modeling, I usually have a problem with correlated features. A few weeks ago, I was discussing feature selection when features are correlated. This week, I was wondering about... Clustering French Cities (based on Temperatures) In order to illustrate hierarchical clustering techniques and k-means, I did borrow François Husson‘s...

Ticarette makine öğrenimi: teori, MetaTrader 4 ve MQL4'teki mql5.com'da web seminerleri yürütmek

Alexey Volchanskiy 2016.02.12 12:36 #18

СанСаныч Фоменко :