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如前文所述，ggplot2利用图层将各类图形元素慢慢添加组合，从而形成最终功效。第一层必需是原始数据层，个中data参数节制数据来历，留意数据形式只能是数据框名目。aes参数节制了对哪些变量举办图形映射，以及映射方法，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采纳mpg，对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包，然后用ggplot函数成立了第一层，hwy数据映射到X轴上；利用+号增加了第二层，即直方图工具层。此时p被视为一种层工具，利用summary函数可获得 … 继续阅读“ggplot2画图入门系列之二：图层节制与直方图”

R作为开源的数据统计阐明语言正潜移默化的在企业中扩大本身的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，而且答允R语言引擎运行在Hadoop集群之上。众所周知，Google开创了MapReduce，MapReduce是处理惩罚存储在存储区的非布局化数据的先驱。固然Google不答允MapReduce被外部利用，但由于Google曾拿出MapReduce一部门相关信息与Nutch分享，以开拓开源版本的Hadoop。功效Nutch被Yahoo收购，所以Yahoo也推出了Apache Hadoop项目。 Ma … 继续阅读“R语言为Hadoop集群数据统计阐明带来革命性变革”

You can customize many features of your graphs (fonts, colors, axes, titles) through graphic options. One way is to specify these options in through the par( ) function. If you set parameter values here, the changes will be in effect for the rest of … 继续阅读“R语言画图参数”

此刻对R感乐趣的人越来越多，许多人都想快速的把握R语言，然而，由于今朝大部门高校都没有开设R语言课程，这就导致许多人不知道如何着手进修R语言。   对付初学R语言的人，最常见的方法是：碰着不会的处所，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or哀痛的拜别，一直到碰着下一个问题再返来。虽然，这不是较好的进修方法，较好的方法是——看书。今朝，市面上先容R语言的书籍许多，中文英文都有。那么，浩瀚书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才气把本身练就成某个方面的好手呢？相信这是许多人心中的疑问。 … 继续阅读“R语言书籍的进修蹊径图”

作为一个伪措施员，我在做与代码有关的工作时，老是抱以一个动机，即“简化手工劳动到极致”。在这篇文章里，我先容一下今朝我认为最简化的开拓R包的流程。本站作者胡荣兴曾经在09年写过一篇开拓R包的文章“在Windows中建设R的包的步调”，个中小部门内容跟着R自己的更新已颠末期，该文面向Windows，并且先容的都是一些正统要领，这里我先容一条“忍者”之路，但愿对各人开拓R措施包有所辅佐。这篇文章原来是去年年底规划写的，时至今天第四届中国R语言集会会议正在人民大学轰霹雳隆召开，索性把它写完，算是一份不 … 继续阅读“开拓R措施包之忍者篇”

在九月初的时候，RMongoDB正式宣布了修订版本，这也就意味着，从事数值计较的语言也可以于NoSQL产物相接轨了，可是鉴于我身边并没有公司真的在利用R和MongoDB的团结，所以在效率问题上，我们也不敢掉以轻心，所以就做了一个这样的测试。   测试情况是8核，64位机。 用于测试的库是一个未经Sharding，或许30G阁下的Collection。用于存储用户的爱好信息，标签信息等数据。   之前我一直不太领略的就是为什么大于和便是，差距会差这么多。厥后当我在用Python … 继续阅读“R对MongoDB的机能测试——RMongo”

作者： 吕定海，南开大学精算专业2010级硕士生   摘要： 本文首先简朴阐明白传统订价要领的范围性，之后先容了广义线性模子的理论布局。 最后运用R软件，具体阐明白一家欧洲保险公司1994—1998年的车险索赔数据，获得了预计的费率布局。而预计的费率布局与实际的费率布局差别较大，说明本来的费率布局已经落伍。   Model Generalized Linear Models for Insurance Data in RAbstract: We analyze the lim … 继续阅读“在R中对保险数据成立广义线性模子”

1. 简介1.1 缺失值的分类缺失值从数据漫衍上可被分为三类 (Gelman and Hill 2006, Little and Rubin (2002)) ：missing completely at random (MCAR), missing at random (MAR), and missing not at random (MNAR)。完全随机缺失（MCAR）：某一变量缺失值不依赖于其他任何原因的完全随机缺失随机缺失（MAR）：某一变量的缺失与其他变量相关但与该变量自己的数值不相关非 … 继续阅读“数据预处理惩罚中的缺失值问题”

主要包罗以下内容：建设矩阵向量；矩阵加减，乘积；矩阵的逆；队列式的值；特征值与特征向量；QR解析；奇异值解析；广义逆；backsolve与fowardsolve函数；取矩阵的上下三角元素；向量化算子等. 1 建设一个向量在R中可以用函数c()来建设一个向量，譬喻：> x=c(1,2,3,4)> x[1] 1 2 3 4 2 建设一个矩阵在R中可以用函数matrix()来建设一个矩阵，应用该函数时需要输入须要的参数值。> args(matrix)function (data = … 继续阅读“R语言矩阵运算”

位置调解（Position adjustments）是针对同一图层内元素的位置举办微调的要领。它包罗五种配置，别离是stack、dodge、fill、identity、jitter。 我们用条形图来展示其用法，仍利用mpg数据集，其顶用到的变量是class，即出产汽车的范例，以及year出产年份。下面的条形图是将种种型的汽车数量举办搜集，并以年份作为分组变量。我们首先载入扩展包，然后用频数表对数据举办大抵的相识，最后绘制了四种条形图。library(ggplot2) with(mpg,table … 继续阅读“ggplot2画图入门系列之三：位置调解与条形图”