掌握R语言中的apply函数族 刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。 那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while ...
2017-07-22
R语言绘图学习笔记 在做数据分析时，我们通常作的举动就是画散点图分析。因为通过散点图的分析，我们可以最直观，最简单的得出大概的结论。今天我分享的内容就是R语言的绘图函数。 关于R语言强大的绘图功能 ...
2017-07-22
R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源，其强大和自由的画图功能，深受广大学生和可视化工作人员喜爱，这篇文章对如何使用R语言作基本的图形，如直方图，点图，饼状图以及箱线图进行简单介 ...
2017-07-22
R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法） 一、EM算法 EM算法是一种在观测到数据后，用迭代法估计未知参数的方法。可以证明EM算法得到的序列是稳定单调递增的。这种算法对于截尾数据或参数中有一些我们 ...
2017-07-22
R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE） 众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...
2017-07-22
R语言与回归分析几个假设的检验 一、从线性回归的假设说起 对于线性回归而言，若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性，就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫 ...
2017-07-22
优化与求解非线性方程组（单变量问题） 求函数极值的问题通常被化简为求解导数为0的点的问题。所以优化问题通常与解非线性方程组联系起来。在前面写点估计中的mle时，我们介绍了R中求解方程极值的函数nlm（）， ...
2017-07-21
多变量非线性方程求解问题（牛顿迭代法） 关于多变量的多元函数，我们求解考虑解的问题与单变量是极其类似的。考虑在x处的一阶泰勒展开，我们有0=f(x0)=f(x)+j(x)(x-x0)(后面的等号近似成立，j表示jacobia ...
2017-07-21
R语言与非参数统计（核密度估计） 核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。 假设我们有n ...
2017-07-21
R语言与机器学习中的回归方法学习笔记 机器学习中的一些方法如决策树，随机森林，SVM，神经网络由于对数据没有分布的假定等普通线性回归模型的一些约束，预测效果也比较不错，交叉验证结果也能被接受。下面以R ...
2017-07-21R语言多元分析系列 R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一 ...
2017-07-21
R语言的常用函数速查 基本 一、数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 ...
2017-07-21
R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife） R语言与抽样技术学习笔记（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计 ...
2017-07-20
R语言与抽样技术学习笔记（bootstrap） Bootstrap方法 Bootstrap一词来源于西方神话故事“The adventures of Baron Munchausen”归结出的短语“to pull oneself up by one\'s bootstrap\"，意味着不靠外界力 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（函数展开） 函数估计 说到函数的估计我们可以肯定的一点是我们很难得到原模型的函数，不过我们可以找到一个不坏的函数去逼近它，所以我们的函数估计从函数展开开始说起。 函数 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式） 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（样条方法） 样条估计 如果函数在不同地方有不同的非线性度，或者有多个极值点，那么用多项式特别是低阶多项式来完成拟合是非常不合适的。一种解决办法是我们之前提到的近邻多项式 ...
2017-07-20R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计） 一、刀切法（jackknife） 刀切法的提出，是基于点估计准则无偏性。刀切法的作用就是不断地压缩偏差。但需要指出的是缩小偏差并不是一个好的办 ...
2017-07-20
R语言与简单的回归分析 回归模型是计量里最基础也最常见的模型之一。究其原因，我想是因为在实际问题中我们并不知道总体分布如何，而且只有一组数据，那么试着对数据作回归分析将会是一个不错的选择。 一、 ...
2017-07-19
R语言与显著性检验学习笔记 一、何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一 ...
2017-07-19数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容： 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力： 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面： 基础知识： 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域： 金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面： 数据收集与整理：数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能： ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别： 定义和目标： 数据开发：数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能： ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能： ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21
