r 基础命令

trimws :去空格

round  :保留小数

colnames:修改列名

chartr :字符替换

sprintf("%0.5s",‘0.234234234‘) :字符串格式保留多少位

rowSums():行求和(可加条件)

colSums() :列求和(可加条件)

table:各个值的总数

prop.table:各个值占总数的百分比

quantile:取分位数,10% 20% 50%. . .

runif():生成均匀分布随机数

rnorm:生成正态分布随机数

seq(as.Date("1961/1/1"),as.Date("2000/1/1"),"months")   使用seq生成时间

var():样本方差 =样本中各值与样本平均值的差的平方和/(n-1) 区别于总体方差

par(mfrow = c(1,2)):设置一页画几个图,数字表示行和列,比如c(1,2)就是1行两列,两幅图

rob_se <- diag(vcovHC(model, type = "HC1"))^0.5   稳健标准误

confint(x,level=0.9)    取置信区间,level参数为90%

 

概念

ESS:回归平方和,=y值估计值和y值平均值的差的平方和

TSS:总体平方和,=y值真实值和y值平均值的差的平方和   TSS <- sum((score - mean(score))^2)

SSR:残差平方和,=残差估计值平方和      SSR <- sum(mod_summary$residuals^2)

SER:标准误回归,=SSR/(n-2)                   SER <- sqrt(SSR / (n-2))

R方:=ESS/TSS=1-(y估计值与y真实值差的平方和)/(y真实值与y平均值差的平方和),靠近1表示拟合优度好

 

r 基础命令

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