MATLAB与R语言结合:Hiebeler参考手册
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更新于2024-07-27
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"Hiebeler-matlabR"
这篇文档是David Hiebeler在2010年5月25日编写的MATLAB和R语言的参考指南,旨在帮助他在教学过程中,尤其是在教授建模与仿真课程时,将R语言引入到MATLAB为主的课堂中。这门课程涉及人口和流行病学建模,涵盖了确定性和随机模型,以及离散和连续时间的模型,还有空间模型。在教学安排上,一半时间在常规教室进行理论讲解,另一半时间在计算机实验室让学生实践建模与仿真。
在之前的课程版本中,Hiebeler只使用MATLAB。但在2007年的春季学期,一些生物专业的研究生,他们之前学习过R语言,请求在课堂上也使用R,Hiebeler同意了。在他的同事Bill Halteman的帮助下,他迅速学习R语言,并将新学到的内容及时添加到这个参考指南中,以便于日后查阅和教学。
文档中记录了Hiebeler在学习R语言过程中遇到的各种问题和解决方法,他花费大量时间寻找简单易行的解决方案。这个参考指南因此包含了从MATLAB转换到R的一些关键操作和技巧,对于那些同时使用或打算从MATLAB过渡到R的用户来说,是非常有价值的学习资源。
虽然没有提供具体的内容,但我们可以推断,这个文档可能涵盖以下方面:
1. MATLAB与R的语法对比:包括数据类型、变量声明、数组操作、函数定义等方面的比较。
2. 数据处理:如何在R中进行数据导入、清洗、转换和分析,以及与MATLAB中的类似操作。
3. 数学和统计函数:MATLAB常用的数学和统计功能在R中的等价实现。
4. 画图和可视化:MATLAB的图形功能与R的ggplot2或lattice库的使用。
5. 仿真和模型构建:如何在R中建立和运行仿真模型,特别是在流行病学和人口模型方面的应用。
6. 控制流和编程结构:理解R中的循环、条件语句和函数调用,与MATLAB的不同之处。
7. 编程效率提升:R中的向量化操作和使用apply家族函数提高代码效率。
8. 软件集成:如何在MATLAB环境中调用R(如使用RInside库),或者反之。
这个参考指南对于那些希望将MATLAB的知识应用到R环境的用户来说,是一份宝贵的参考资料,可以帮助他们快速理解和适应R语言,同时保持在MATLAB中的工作习惯。
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