corrplot(res2$r,type='full',cl.length=21,pch.col='red',p.mat=res2$P,insig='label_sig',sig.level=c(.001,.01,.05),pch.cex=0.8)

时间: 2024-03-07 11:52:11 浏览: 102
RAR

des.rar_Kept_des.cpp_misc.h cryptlib.h_pch.h misc

这是一个 R 语言中用于绘制相关矩阵图的函数。函数名称为`corrplot()`，`res2$r`是相关系数矩阵，`type='full'`表示绘制完整的相关矩阵图，`cl.length=21`表示颜色条的长度，`pch.col='red'`表示相关系数为正数时使用红色，`p.mat=res2$P`表示显著性水平的矩阵，`insig='label_sig'`表示在相关系数图中标记显著性水平，`sig.level=c(.001,.01,.05)`表示显著性水平的阈值，`pch.cex=0.8`表示标记的大小。
阅读全文

相关推荐

zip

SerialIO_30.100.1902.3_CNL-PCH_RS5_v2.zip

标题中的"SerialIO_30.100.1902.3_CNL-PCH_RS5_v2.zip"是一个特定版本的驱动程序压缩包，主要用于解决神州精盾U47T1笔记本电脑在更换操作系统后触摸板无法正常工作的问题。这个驱动程序的版本号为30.100.1902.3，...
rar

Get_K_M.rar_K._NASTRAN 提取_nastran_nastran pch_刚度矩阵

2. **数据解析**：PCH文件中的数据是按照特定的顺序排列的，需要了解NASTRAN的数据布局。这可能涉及到查找对应于刚度矩阵和质量矩阵的记录编号，以及它们在文件中的位置。 3. **数据转换**：读取到的数据可能以...

plotJL <- function(city="JL") { x_label <- seq(from=as.Date("2022/2/25"),to=as.Date("2022/5/25"),by=7) pfile=paste0("Fig_",city,".png") png(pfile,width = 500*6,height = 500*4) par( mfrow=c(2,2),mar=c(5,5,5,1)*3 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),las=1,cex.axis=2) title(main = "A",cex.main=3) predlines <- c(1:10) plty <- c(2:11) pcol <- c(2:11) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(18,27)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "B",cex.main=3) predlines <- c(11:18) plty <- c(2:9) pcol <- c(2:9) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(28,35)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "C",cex.main=3) predlines <- c(19:26) plty <- c(2:9) pcol <- c(2:9) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(36,43)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "D",cex.main=3) predlines <- c(27:33) plty <- c(2:8) pcol <- c(2:8) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(44,50)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) dev.off() }

这段代码是用于绘制四个子图的函数，每个子图都是基于来自数据框 df.pred 和 df.mean 的数据绘制的。每个子图都有一个标题（A，B，C，D），并且包含了预测线和实际线。其中预测线是基于预测数据绘制的，实际线是基于...

plot_cv_coop = function(object, title=NULL, lamx=NULL, lamz=NULL){ plot(x=log(object$lambda),y=object$cvm,ylim=range(object$cvup,object$cvlo), xlab=expression(Log(lambda)),ylab="MSE", type="p", pch=20, main=title, cex.axis=1, cex.main=0.9) segments(log(object$lambda), object$cvup, log(object$lambda), object$cvlow, col="grey") axis(side=3,at=log(object$lambda),labels=paste(object$support), tick=FALSE,line=0,cex.axis=0.5) abline(v=log(object$lambda.min),lty=3, col="deepskyblue3", lwd=1.2) abline(v=log(object$lambda.1se),lty=3, col="darkgreen", lwd=1.2) mtext(paste("lamx:",lamx," ","lamz:",lamz), side=1, las=1,cex=0.6) }这是r语言代码，这段代码什么意思

这是一个绘制交叉验证结果的函数。函数的输入参数包括选择的模型对象（object）、标题（title）、lambda值（lamx和lamz），其中lamx和lamz是用来控制模型中不同部分的正则化参数。函数的输出结果是一个交叉验证的MSE...

解释下这段代码：panel.lm <- function(x, y, col=par("col"), bg = NA, pch = par("pch"), cex = 1, col.smooth = "black", ...){ points(x, y, pch = pch, col = col, bg = bg, cex = 0.8) lines(lowess(x, y), col = "red", ...) }

1. 使用 points() 函数绘制散点图，其中 pch 表示点的形状，col 表示点的颜色，bg 表示点的填充颜色，cex 表示点的大小。 2. 使用 lowess() 函数计算 x 和 y 之间的低阶平滑曲线，并使用 lines() ...

请帮我优化下这段SQL语句 select ctm_code from ( SELECT ctm_code, (select COUNT(*) from zsbv_ctmcallinfo where ear_Id =ear_id and ctf_date>='2022.12.01' and ctf_date<='2023.04.30' and ctf_ctmcode = ctm_code and ctf_status in ('FST','FID','OTH') and (ctf_remark not like '%未到院%' and ctf_remark not like '%导资料%' and ctf_remark not like '%导错%')) 'count1', (select COUNT(*) from zsbv_ctmpay where ear_Id =ear_id and cpy_date>='2022.12.01' and cpy_date<='2023.04.30' and cpy_ctmcode = ctm_code and cpy_zpttype in ('CAH','PCH','SAL')) 'count2' from zsb_customer c where ctm_date>='2022.12.01' and ctm_date<='2023.04.30' and ctm_cardtype in ('A','B') and (len(isnull(tel,''))>10 or len(isnull(mobile,''))>10) and isnull(empcode1,'')<>'' ) a where count1>0 and count2 = 0

LEFT JOIN (SELECT ear_Id, cpy_ctmcode, COUNT(*) AS count2 FROM zsbv_ctmpay WHERE cpy_date BETWEEN '2022.12.01' AND '2023.04.30' AND cpy_zpttype IN ('CAH','PCH','SAL') GROUP BY ear_Id, cpy_ctmcode) t2 ...

LogModel<-glm(y~.,data=newData,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit library("ROCR") par(mfrow=c(2,2)) pd<-prediction(Data$Log.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="SMOTE处理后的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP) LogModel<-glm(y~.,data=Data,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="平衡化处理前的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码使用了逻辑回归...使用ifelse函数将噪声点的颜色设置为红色(2)，其他点的颜色设置为蓝色(1)，并将颜色信息保存在colP中。最后使用plot函数将处理后的数据集(Data)可视化，展示了噪声点过滤前后的模式甄别结果。

Sub 单编码批量打印() Dim mysheet As Worksheet Dim wlbm As String Dim pch$ Dim dbsl, shzs, pxh, i, j, k, m, n As Integer Set mysheet = ActiveSheet wlbm = mysheet.Cells(3, 1) dbsl = mysheet.Cells(5, 2) shzs = mysheet.Cells(8, 2) pch = mysheet.Cells(6, 2) If (wlbm = "") Or (dbsl = "") Or (shzs = "") Or (pch = "") Then MsgBox "请检查，单包数量、物料编码、送货总数、批次号是否填写完整" Exit Sub Else If dbsl > shzs Then MsgBox "单包数量不能大于送货总数！" Exit Sub Else If dbsl = shzs Then mysheet.Cells(5, 4) = "1-1" mysheet.PrintOut Else i = Application.WorksheetFunction.RoundUp(shzs / dbsl, 0) j = shzs - (i - 1) * dbsl For k = 1 To i - 1 mysheet.Cells(5, 4) = i & "-" & k mysheet.PrintOut Next k mysheet.Cells(5, 2) = j mysheet.Cells(5, 4) = i & "-" & i mysheet.PrintOut End If End If End If mysheet.Cells(5, 4) = "" mysheet.Cells(3, 1) = "" mysheet.Cells(8, 2) = "" mysheet.Cells(6, 2) = "" mysheet.Cells(5, 2) = "" End Sub

- pch：代表批次号 - dbsl：代表单包数量 - shzs：代表送货总数 该代码的主要功能是将指定的数据按照设定的单包数量进行分包，并打印每个包的标签。具体实现步骤如下： 1. 从工作表中获取物料编码、批次号、单包...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据3.txt",header=TRUE,sep=",") par(mfrow=c(2,2)) plot(Data[,1:2],main="样本观测点的分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8) library("DMwR2") library("sem") Data[which(Data[,3]==3),3]<-NA Data$y<-factor(Data$y) mySelfT<-function(ModelName,TestD) { Yheat<-predict(object=ModelName,newdata=TestD,type="response") return(data.frame(cl=ifelse(Yheat>=0.1,1,0),pheat=Yheat)) } library("lavaan") library("semPlot") library("semTools") SemiT<-SelfTrain(y~.,data=Data,'glm',learner.pars=list(family=binomial(link="logit")),pred="mySelfT",thrConf=0.02,maxIts=100,percFull=1) SemiP<-predict(object=SemiT,newdata=Data,type="response") Data$SemiP<-SemiP Data.Sort<-Data[order(x=Data$SemiP,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) a<-as.integer(as.vector(Data[,3])) plot(Data[,1:2],main="自训练模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=ifelse(is.na(a),3,a)+1,cex=0.8,col=colP)

这是一段 R 语言代码，主要是对模拟数据进行了一些分析和可视化。具体来说，它读取了一个名为“模式甄别模拟数据3.txt”的数据文件，然后对数据进行了绘图和模型训练。 在绘图方面，它使用了“plot”函数将数据的前...

plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),las=1,cex.axis=2) title(main = "A",cex.main=3)

pch='x' 表示绘制的散点形状为 ×，xaxt='n' 表示不绘制 x 轴刻度线和标签，xlab="Date" 表示设置 x 轴标签为 "Date"，ylab="Daily Confirmed" 表示设置 y 轴标签为 "Daily Confirmed"，cex.lab=3、cex....

library("smotefamily") Data$y<-factor(Data$y) set.seed(12345) Data$y<-gsub("NA","0",Data$y) newData<-SMOTE(Data[,-3],Data[,3]) plot(newData$data[,1:2],main="SMOTE处理前的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$syn_data[,1:2],main="SMOTE处理后的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_N[,1:2],main="SMOTE处理后y=0的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_P[,1:2],main="SMOTE处理后y=1的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8)

这段代码使用了R语言中的smotefamily包中的SMOTE函数来进行数据集的过采样，主要是为了解决类别不平衡的问题。具体来说，它将原始数据集Data中的第三列作为标签，并将标签为NA的数据点改为0。然后使用SMOTE函数对...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") library("mclust") EMfit<-Mclust(data=Data[,-3]) par(mfrow=c(2,2)) Data$ker.scores<-EMfit$uncertainty Data.Sort<-Data[order(x=Data$ker.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.1 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(10%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$ker.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") P<-0.25 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(25%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是用R语言进行数据处理和可视化的操作。首先将模拟数据读入到R中，然后使用mclust包中的Mclust函数进行EM聚类分析，得到每个数据点属于每个聚类的不确定性得分。接着根据不确定性得分对数据点进行排序，并...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") N<-length(Data[,1]) DistM<-as.matrix(dist(Data[,1:2])) par(mfrow=c(2,2)) (D<-quantile(x=DistM[upper.tri(DistM,diag=FALSE)],prob=0.75)) #计算距离的分位数作为阈值D for(i in 1:N){ x<-as.vector(DistM[i,]) Data$DB.scores[i]<-length(which(x>D))/N #计算观测x与其他观测间的距离大于阈值D的个数占比 } Data.Sort<-Data[order(x=Data$DB.score,decreasing=TRUE),] P<-0.1 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$DB.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") #y轴为回溯精度，X轴为预测的模式占总样本的比例 pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") #y轴为决策精度，X轴为回溯精度 plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") P<-0.25 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是一个基于DBSCAN算法的模式甄别模拟。首先，读取了一份包含两个变量和标签的数据集，并计算了每个观测之间的距离矩阵。然后，根据距离矩阵中的分位数计算出一个阈值D，用于判断两个观测是否属于同一个模式...

rt = read.csv("D://6.1.csv",header = TRUE) rt plot(rt[,2],rt[,3],pch=19,cex = 1.2,col=4,xlab = "积雪深度/m",ylab = "灌溉面积/公顷") abline(lm.sol, lwd = 2, col =2) names(rt)[3] = "Y" names(rt)[2] = "X" lm.sol = lm(Y ~ 1 + X, data = rt) summary(lm.sol)

这段代码用于读取名为"6.1.csv"的数据文件，并对数据进行简单线性回归分析，最后输出线性回归模型的统计结果。...最后，使用summary()函数输出线性回归模型的统计结果，包括回归系数、截距、R方等。

下面这段R代码怎么理解？# 对鲍鱼数据集重新编码 g=c("M","F","F","I","M","M","F") g which(g=="M") ifelse(g=="M",1,ifelse(g=="F",2,3)) grps=list() for (gen in c("M","F","I")) grps[[gen]]=which(g==gen) grps # 另一种方法 lapply(c("M","F","I"),function(gender) which(g==gender)) # 另一种方法 # split(x,f)中x是向量或数据框,f是因子或因子的列表, # 按照f把x划分为组,并返回分组的列表 split(1:7,g) aba <- read.csv("abalone.data",header=F,as.is=T) # stringsAsFactors = FALSE #数据框重命名 names(aba)=c("Sex","Length","Diameter","Height","Whole","Shucked","Viscera","Shell","Rings") head(aba) grps <- list() for (gen in c("M","F")) grps[[gen]] <- which(aba[,1]==gen) abam <- aba[grps$M,] abaf <- aba[grps$F,] plot(abam$Length,abam$Diameter) plot(abaf$Length,abaf$Diameter,pch="x",new=FALSE) #对不同性别组分别做直径对长度的回归分析 by(aba,aba$Sex,function(m) lm(m[,2]~m[,3])) # 排除幼鱼数据 abamf <- aba[aba$Sex != "I",] head(abamf) abamf$Sex <- factor(abamf$Sex,levels = c("M","F")) loall <- sapply(abamf[,-1],function(clmn) {glm(abamf$Sex~clmn,family=binomial)$coef}) loall

这段R代码主要是对鲍鱼数据集进行了一些数据处理和分析。 首先，将性别的编码进行重新编码，并将其转换为数值变量。接着，通过将数据集分为不同的性别组，进行了简单的数据可视化和回归分析。 具体来说，代码中的...

翻译def plot(ts, col=4, pch=8, lwd=2): ts.plot(color=col, marker=pch, linewidth=lwd)

这个函数名为 plot，它有三个参数：ts 表示时间序列数据，col 表示线条的颜色，默认值为 4，pch 表示画点的形状，默认值为 8，lwd 表示线条的宽度，默认值为 2。 函数的作用是绘制时间序列数据 ts...

请解释分析下面这段程序：%%%无序充电投标 clear clc load data_disorder Pch=[Pch_CS1_disorder;Pch_CS2_disorder;Pch_CS3_disorder;Pch_CS4_disorder];%充电站充电功率 %市场出清问题 Link=zeros(24,96);%时段换算矩阵(日前1h换算为实时15min) for i=1:24 Link(i,4*i-3:4*i)=1; end Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666]; Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段 PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布 PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷(负荷曲线从08:00开始算起，即第9个时段) Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率 Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:);%馈线功率组成 Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量 Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,inf]';%报价区间 Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价 Obj=0.25*sum(sum((Price_DSO*ones(1,96)).*Pg));%目标为用电费用最小 Constraint=[0<=Pg<=Pg_step*ones(1,96),sum(Pg)==sum(Pf)];%约束条件 optimize(Constraint,Obj);%求解线性规划问题 Pg=double(Pg);%发电机功率 Pf=double(Pf);%馈线功率 isPg=(Pg>0);%为了计算出清电价，计算发电机分段选择情况 DLMP=sum(isPg)/10+0.2;%出清电价计算 %绘图 figure(1)%节点边际电价 stairs(DLMP); xlabel 时间 ylabel 电价(元/kWh) ylim([0.3,1.3]) figure(2)%负荷曲线 hold on plot(sum(PL)/1000); plot(sum(Pf)/1000,'r.-'); xlabel 时间 ylabel 负荷(MW) legend('基础负荷','无序充电负荷') Cost=sum(sum(Pch).*DLMP);%总用电费用 result_disorder.Cost=Cost;result_disorder.DLMP=DLMP;result_disorder.Pf=Pf;result_disorder.Pg=Pg;%结果保存 save('result_disorder','result_disorder');

程序首先通过 load 函数载入了一个名为 data_disorder 的数据文件，然后定义了一个充电功率矩阵 Pch，以及一个时段换算矩阵 Link。接着，程序将 Loadcurve 负载曲线换算成 96 个时段，并计算了基础负荷 PL 和馈线...

#非参数估计 rm(list=ls()) #数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") t <- data[,1] t <- as.Date(t) # 将日期转换为时间序列对象 y <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(y) #绘图 plot(t,y, type="l",xlab="Date",ylab="Yield(%)",main="3-Month Treasury Bill Yield") #时序图 fit=lm(y~t) abline(fit,lwd=4,col="red") Kreg1=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=30) Kreg2=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=400) Kreg3=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=1000) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图 lines(Kreg1,lwd=4,col="orange") lines(Kreg2,lwd=4,col="purple") lines(Kreg3,lwd=4,col="limegreen") legend("topright",c("h=30","h=500","h=1000"),lwd=6,col=c("orange","purple","limegreen")) #对时间序列数据进行核密度估计 data_new <- cbind(t,y) density_estimation <- density(y) # 绘制核密度估计曲线 plot(density_estimation) # 对时间序列数据进行核密度估计 density_estimation <- density(y, kernel = "gaussian", bw =0.00466)

这段代码的作用是对3个月国库券收益率进行非参数估计，包括局部线性回归和核密度估计。 首先，代码读取了一个csv文件，将第一列转换为日期格式的时间序列对象t，将第二列除以100得到收益率y，并绘制了收益率随时间...

rt <- read.table("D://exec0601.data") with(rt, plot(X, Y, pch = 19, cex = 1.2, col = 4)) lm.sol <- lm(Y ~ 1 + X, data = rt) summary(lm.sol) abline(lm.sol, col = 2, lwd = 2) predict(lm.sol, data.frame(X = 7), interval = "p") predict(lm.sol, data.frame(X = 7), interval = "c")

这是一段 R 语言的代码，它做了以下几件事情： 1. 从本地磁盘中读取一个名为 exec0601.data 的文件，并将其转换为一个名为 rt 的数据框。 2. 使用 plot 函数将 rt 中的 X 和 Y 分别作为横轴和纵轴画出散点图，其中 ...

最新推荐

recommend-type

stata软件安装包（stata18）（stata软件安装包下载与安装）

软件主体：stata软件安装包。版本：stata18。价格：免费。安装教程：请阅读本人相对应的安装教程文章。描述：安装教程保姆级别仔细，直接按步骤来就行了。本人申明：本安装包需要的人可以免费获取，不用于商业买卖，只用于学术研究。（如果可以帮到大家就给个关注吧）
recommend-type

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

![ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南](https://www.verbolabs.com/wp-content/uploads/2022/11/Benefits-of-Software-Localization-1024x576.png) # 1. ggflags包介绍及国际化问题概述 在当今多元化的互联网世界中，提供一个多语言的应用界面已经成为了国际化软件开发的基础。ggflags包作为Go语言中处理多语言标签的热门工具，不仅简化了国际化流程，还提高了软件的可扩展性和维护性。本章将介绍ggflags包的基础知识，并概述国际化问题的背景与重要性。 ## 1.1
recommend-type

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

在电力系统的潮流计算中，MATLAB提供了一个强大的平台来构建节点导纳矩阵和进行阻抗矩阵转换，这对于确保计算的准确性和效率至关重要。首先，节点导纳矩阵是电力系统潮流计算的基础，它表示系统中所有节点之间的电气关系。在MATLAB中，可以通过定义各支路的导纳值并将它们组合成矩阵来构建节点导纳矩阵。具体操作包括建立各节点的自导纳和互导纳，以及考虑变压器分接头和线路的参数等因素。 参考资源链接：[电力系统潮流计算：MATLAB程序设计解析](https://wenku.csdn.net/doc/89x0jbvyav?spm=1055.2569.3001.10343) 接下来，阻抗矩阵转换是
recommend-type

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
recommend-type

如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
recommend-type

小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。