作者mangogogo (mangogo)
看板NCTU-STAT95G
標題[討論] 程式碼
時間Mon Nov 20 14:04:32 2006
我之前就一直有一個想法就是
大家可以一起分享使用過不錯的code
降大家也不用再大費周章花同樣的時間找
所以版主置個底吧
大家要分享就推文
有需要再來推文找找看
說不定就有自己要的
當然這需要大家的共享~~
ps.
R code package 可以去
http://www.r-project.org/的Search 中有一個google bar
打你要的關鍵字 即可得到介紹code的pdf
如果是你要的 去使用R下載 並安裝即可
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.113.114.192
1F：→ mangogogo:par(mfrow=c(a,b)) 圖檔存成a*b圖 11/20 14:04
2F：→ mangogogo:read.table('C:/', header =FALSE, sep ='') 讀檔 11/20 14:06
3F：→ mangogogo:hist(X) + lines(density(X)) 即可畫出histo+density 11/20 14:07
4F：→ mangogogo:library("car") + qq.plot() 可以畫出有邊界的Q-Q plot갠 11/20 14:09
5F：→ mangogogo:抓"nortest"這個package 裡面有很多常態性檢定的code 11/20 14:11
6F：→ mangogogo:C=numeric(30) 給C提供size30的大小 11/20 14:13
7F：→ mangogogo:矩陣和矩陣相乘 用 "%*%" EX A%*%B ;反矩陣 solve() 11/20 14:14
8F：→ mangogogo:library("ellipse") 這個package可劃出多維C.I.的橢圓 11/20 14:16
※ 編輯: mangogogo 來自: 140.113.114.192 (11/20 14:18)
9F：→ mangogogo:library("outlier") 這個package有可以找outlier的方法 11/20 14:19
10F：推 josephw:我每次都有分享喔 沒有暗K喔!!! 11/20 14:22
11F：→ mangogogo:library("lawstat") 有隨機性檢定的code 11/20 14:21
12F：→ mangogogo:對呀 文廷都會跟我說 我都跟他學的 哈哈 11/20 14:23
13F：推 mangogogo:library("rgl") 可以畫3D圖 11/20 14:26
14F：推 mangogogo:存圖到外面jpeg(file="c:/")+plot()+dev.off() 11/20 14:31
15F：推 josephw:屁蛋! 我都跟黃翁賢學的 11/20 15:54
16F：推 aflilfesy:我都跟許仲竹學的 11/20 16:38
17F：推 Oyin:hist(X,prob=TRUE) 畫出Density 11/21 10:17
18F：推 Oyin:再加上 lines(density(X,bw=0.1)) 畫出來比較好看 11/21 10:22
19F：推 mangogogo:hist(r,prob=TRUE,main = paste("Histogram of n=" , n) 11/21 22:13
20F：→ mangogogo:可以隨著for自動改TITLE 11/21 22:13
21F：推 mangogogo:text(x label,y label,"....") 在圖中座標(x,y)處加註解 11/27 23:17
22F：→ mangogogo:plot的裡面加上一個code xlim=c(-1,1) 表圖x範圍由-1~1 11/27 23:19
23F：推 mangogogo:segments(x0, y0, x1, y1) 可以在圖中加線段^^ 12/04 14:19
24F：推 mangogogo:BOX-COX T =>library("car")>box.cox.powers() 12/07 09:35
25F：推 mangogogo:package"rrcov"=> screeplot() <----畫screeplot 12/14 10:00
26F：推 mangogogo:eigen() <-可算出eigenvalue&eigenvector 12/26 15:26
27F：推 mangogogo:factanal()<-算出factor loading~ 12/26 17:36
28F：→ mangogogo:apply(X,1,mean)<----1表算各row 2表算各col 12/29 20:04
29F：推 mangogogo:diag("vector")=> diagonal matrix 01/16 15:02
30F：→ mangogogo:round(,digits=n) 四捨五入到小數點第n位 01/16 15:02
31F：推 mangogogo:二維陣列(YA)~Z=matrix(0,a,b) 給一個(a*b)的二維陣列 01/17 12:30
32F：推 mangogogo:which(x, arr.ind = ) 01/20 10:20
33F：推 mangogogo:save(...,file= ".Rdata")+load(".Rdata")=>存成R檔 01/26 12:28
35F：推 mangogogo:control charts library("qcc")=>qcc(data,type) 02/05 16:50
36F：推 mangogogo:help(par) => can find all options for plotting 02/06 09:26
37F：推 mangogogo:help.search("apply")=>可以找到apply系列的相關指令^^ 02/10 21:54
38F：推 mangogogo:一維積分integrate() 二維積分library("adapt")+adapt() 03/06 23:02
39F：推 shyfang:有一個很多data的package,KMsurv, 載入後用data()就可以抓 03/13 15:31
40F：推 josephw:Sys.time() 可以抓系統時間 03/28 00:36
41F：推 mangogogo:proc.time()<-most useful for "timing”the evaluation 03/28 01:36
42F：推 mangogogo:package "combinat"=>library("combinat") nCm(n,n) 04/04 09:12
43F：推 josephw:mass裡 fraction可以把小數變成分數 04/13 20:55
44F：推 josephw:fractions 04/13 20:59
45F：推 josephw:x先任意給個陣列或位 data.entry(x) 會跳出視窗輸入資料 04/13 21:05
46F：推 josephw:table(cut(y,pretty(y))) y是你的資料 他會將y做次數分配 04/13 21:14
47F：→ josephw:如果要像列聯表那樣兩個 04/13 21:15
48F：→ josephw:table(cut(y,pretty(y)),cut(x,pretty(x))) x,y是你的data 04/13 21:16
49F：推 ilanglenn:matrix(scan("資料位址"),#row,#col) <=j大師教學 04/18 11:37
53F：→ Oyin:/R-programming.ppt#291,31,apply 07/22 12:49
54F：推 mangogogo:legend(X座,Y座,c('名稱1','名稱2'),lty=c(樣1,樣2)) 09/04 12:33
55F：推 mangogogo:mod => "%%" ex. 7mod3=1 => "7%%3" 10/31 14:21
56F：→ mangogogo:iris[sort(iris[,4],index.return = TRUE)$ix,] 12/12 17:02
57F：→ mangogogo:上面就是 EXCEL般的排序 (擴大範圍) 12/12 17:02
※ 編輯: mangogogo 來自: 140.113.253.144 (01/16 01:45)
58F：→ mangogogo:求mle optimize(f,interval=c(0,1),maximum=T) 01/16 23:35
59F：→ mangogogo:找多圍的最佳解用 optim 01/16 23:35
60F：→ mangogogo:bcs:packages:: RODBC/foreign/xlsReadWrite 皆能滿足你 02/13 23:11
61F：推 aflilfesy:圖存pdf檔 pdf(file="ex.pdf"), width = 4, height = 4) 02/20 13:53
62F：→ aflilfesy:# [your program] 02/20 13:54
63F：→ aflilfesy:dev.off() 02/20 13:55
65F：推 ilanglenn:嗡嗡提供double integrate 04/18 16:48
67F：→ ilanglenn:ml 04/18 16:48
68F：推 ilanglenn:變數迴圈命名: 10/05 12:35
69F：→ ilanglenn:X=matrix(rnorm(15),ncol=3) 10/05 12:35
70F：→ ilanglenn:for(i in 1:5) assign(paste("b",i, sep=""), X[i,]) 10/05 12:36