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R语言开发基础
用
R语言
用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=11758最近我们被客户要求撰写关于NelsonSiegel和线性插值模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。保证金购买是指投资者先从银行或经纪人处借得资金购买证券,而所购买的证券作为借入资金的抵押债券基础零息债券是指以贴现方式发行,不附息票,而于到期日时按面值一次性支付本利的债券。债券的票面价值债券的票面价值又称面值,是债券票面标明的货币价值,是
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2023-06-16 00:53
R语言
k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3726最近我们被客户要求撰写关于时间序列聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列企业对企业交易和股票价格在本研究中,我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大,当客户公司的股票价格发生变化时
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2023-06-16 00:53
R语言
k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3726最近我们被客户要求撰写关于k-Shape时间序列聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列企业对企业交易和股票价格在本研究中,我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大,当客户公司的股票
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2023-06-16 00:22
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化
p=31938原文出处:拓端数据部落公众号以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型GM(1,1)、BP神经网络房价预测模型,利用
R语言
分别实现了GM(1,1)和BP神经网络房价预测可视化。
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2023-06-16 00:22
R语言
用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26897最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。风险价值(VaR)是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险风险价值(VaR)VaR可以定义为资产在给定时间段内以概率θ超过的市场价值损失。对于收益率rt的时间序列,VaRt将是这样的*其中It-1表示时间t-1的信息集。尽
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2023-06-16 00:50
数据挖掘深度学习机器学习算法
【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及
R语言
实现回归数据分析|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=18149最近我们被客户要求撰写关于CNN(卷积神经网络)的研究报告,包括一些图形和统计输出。无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是
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2023-06-16 00:50
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力背景下面,贝叶斯信息准则(BIC)和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预
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2023-06-16 00:50
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26897风险价值(VaR)风险价值(VaR)是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。VaR可以定义为资产在给定时间段内以概率θ超过的市场价值损失。对于收益率rt的时间序列,VaRt将是这样的其中It-1表示时间t-1的信息集。尽管VaR在提供资产组合下行风险的简单总结时具有吸引人的简单性,但没有单一
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2023-06-16 00:19
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题
全文链接:http://tecdat.cn/?p=29581在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。我们将使用股票价格的平均对数收益率和波动性(对数回报的均方差)来模拟股票价格。价格和收益率library(quantmod)getSymbols("AAPL")price_AAPLmu[1]0.001369495>s
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2023-06-16 00:19
R语言
KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24198简介《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告,该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中,我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区,并通过查看每个国家的阶梯得分,社会支持,健康的预期寿命,自由选择生活,慷慨,对腐败的看法以及人均GDP,来探索亚
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2023-06-16 00:18
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
用Garch模型和回归模型对股票价格分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18310原文出处:拓端数据部落公众号为了找出影响价格波动的主要因素,我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型,我们分别把WTIPriceField等自变量的名称改为x1,x2……,最后的突发事件需要用到哑变量,哑变量只需要2个即可,我们将其作为X49,X50,X51,三个参数并将它们的值”正影响”、”无影响”、
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2023-06-16 00:18
数据挖掘深度学习机器学习
R语言
ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23934引言在本文中,我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的GARCH模型。波动率建模需要两个主要步骤。指定一个均值方程(例如ARMA,AR,MA,ARIMA等)。建立一个波动率方程(例如GARCH,ARCH,这些方程是由RobertEngle首先开发的)。要做(1),你需要利用著名的Box-Jenkins方法,它包括三个主要步骤。识别估算
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2023-06-16 00:18
拓端tecdat|
R语言
时变波动率和ARCH,GARCH,GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23225自回归条件异方差(ARCH)模型涉及具有时变异方差的时间序列,其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。ARCH模型ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数(零),与我们迄今为止讨论的非平稳序列不同),但其条件方差不是。这样一个模型可以用公式1、2和3来描述。方程4和5给出了测试模型和假设,以测试时间序列中的ARCH效应,其中
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2023-06-16 00:47
R语言
用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型GM(1,1)、BP神经网络房价预测模型,利用
R语言
分别实现了GM(1,1)和BP神经网络房价预测可视化由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价
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2023-06-16 00:44
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29581最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。我们将使用股票价格的平均对数收益率和波动性(对数回报的均方差)来模拟股票价格。价格和收益率library(quantmod)getSymb
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2023-06-16 00:14
数据挖掘深度学习
R语言
ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23934最近我们被客户要求撰写关于ARIMA-GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的GARCH模型波动率建模需要两个主要步骤。指定一个均值方程(例如ARMA,AR,MA,ARIMA等)。建立一个波动率方程(例如GARCH,ARCH,这些方程是由RobertEngle首先开发的)。要做(
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2023-06-16 00:14
数据挖掘深度学习机器学习算法
python网页开发教程_Python动态Web
开发基础
—Python编程从入门到精通(10)
')#body标签print('HelloWord!我是来自菜鸟教程的第一个CGI程序')print('
weixin_39523887
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2023-06-15 22:38
python网页开发教程
Day01零基础自学
R语言
(最详细教程)——R软件安装
R语言
简介
R语言
是当今排名进入前十五的程序设计语言,也是大数据处理的常用工具之一。
源代码•宸
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2023-06-15 18:13
R语言从入门到精通
数据分析
编程语言
经验分享
程序人生
其他
TCGA芯片数据下载及差异分析
今天我来做一下TCGA芯片数据下载和差异分析的一个笔记,健明老师布置的TNBC的作业还未完成,但是先慢慢来吧,最近感觉自己的
R语言
基础太差了,还需要恶补啊,心里其实很清楚该怎么处理,可是写不出具体的代码
SolomonTeng
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2023-06-15 16:34
Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术丨Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解
目录Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术第一章高光谱基础第二章高光谱
开发基础
(Python)第三章高光谱机器学习技术(python)第四章典型案例操作实践Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解第一章理论基础第二章
小艳加油
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2023-06-15 16:19
遥感
高光谱遥感数据处理
Python
Matlab
混合像元分解
机器学习
[GBD数据库挖掘] 1.数据的下载与整合
欢迎关注
R语言
数据分析指南最近有观众老爷在做GBD数据库挖掘问小编一些数据处理的问题,正好去年也写过相关的代码,既然观众老爷们有需求那么就写一些文档来介绍一下,数据代码已经上传VIP群,请自行下载正文数据库主页
R语言数据分析指南
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2023-06-15 12:37
R语言
Scale函数
在我们做数据的时候,一个数据会有很多特征;比如在描述影响房价的因素,有房子面积,房间数量等。而不同的特征存在不同的量纲,为了消除量纲、数值差异等,我们就需要对数据进行中心化和标准化;那什么是中心化,什么是标准化呢?所谓中心化就是将数据减去均值后得到的,比如有一组数据(1,2,3,4,5,6,7),它的均值是4,中心化后的数据为(-3,-2,-1,0,1,2,3)而标准化则是在中心化后的数据基础上再
Fovace
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2023-06-15 11:46
数据分析
R语言
java
开发基础
了解
Java2023-03-071、开发工具(1)jdk1.8,11,17,从11开始不免费java纯面向对象------面向对象(对象)+面向过程(函数)。就和JavaScript语言。(2)Mysql8.0(3)Navicat15:在学校或个人学习可使用,在公司不要用,因为不是免费的。(4)idea2020或以上(5)editplus小工具非常好用,开发必备。(6)Tomcat是web应用程序服务
林代码er
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2023-06-15 11:50
小清华javaweb
java
开发语言
R语言
绘制研究区内降水分布图
要根据年度降水栅格数据绘制研究区内的降水分布图,可以使用`ggplot2`和`raster`库进行数据处理和可视化。以下是一份代码:library(ggplot2)library(raster)#假设你已经有了研究区内的年度降水栅格文件(例如GeoTIFF格式),请将下面的"path/to/precipitation.tif"替换为实际文件路径#读取年度降水栅格数据precipitation_ra
地狱道
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2023-06-15 09:30
r语言
开发语言
R语言
:Error in match.names(clabs, names(xi)) : 名字同原来已有的名字不相对
问题描述count_bind=rbind(count_left,count_right)Errorinmatch.names(clabs,names(xi)):名字同原来已有的名字不相对原因探究这个是在rbind时出现的match.names函数中的问题,原因很简单,因为一开始我的两个待rbind的对象的列名不一样:解决问题手动更改列名后可解决问题:colnames(count_left)<-c(
Rilkean heart
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2023-06-15 07:50
R语言
bnlearn
r语言
【统计模型】瑞典生育率现状与影响因素分析
3.1样本描述3.2数据可视化四、数学建模4.1模型建立4.2模型结果(1)全模型A(2)全模型B(3)全模型A、B比较(4)逐步回归模型4.3模型诊断4.4模型预测五、结论及建议5.1结论5.2建议六、
R语言
代码瑞典生育率现状与影响因素分析摘要
数据人的自我救赎
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2023-06-15 02:29
统计模型
r语言
开发语言
【统计模型】缺失数据处理方法
随机缺失(MAR)3.非随机、不可忽略缺失(NMAR)五、缺失数据处理方法1.直接删除2.缺失值插补3.单一插补(1)介绍(2)均值插补(3)随机插补法(4)回归插补法(5)随机回归插补4.多重插补方法(
R语言
数据人的自我救赎
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2023-06-15 02:54
统计模型
数学建模
算法
python
Python语言的12个基础知识点小结
pyhon与
R语言
的一些语法比较作为一个
R语言
使用者,要转战到python,还是需要一个适应过程的,有几个比较容易忘记的点:python区分大小写,而R对大小写不敏感;python中的索引是从0开始的,
学掌门
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2023-06-15 01:22
Python
数据分析
IT
python
数学建模
开发语言
VUE
开发基础
----上
VUE
开发基础
----上概述内容:1.vue对象上的实例属性2.数据绑定的一些方法(把重点提出来说明)3.事件4.组件5.生命周期实例属性:eldatamethodscomputedwatchfilterel
hanser
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2023-06-15 01:30
Vue
vue.js
javascript
R语言
建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=20631最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和_可视化_混合效应模型的结果。设置本文使用数据集,用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)library(tidyverse)#数据处理lib
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2023-06-14 23:38
R语言
混合效应模型(mixed model)案例研究|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=2596在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率1.混合模型是否适合您的需求?混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表,它们的效果大小的估计值和置信区间,每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本
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2023-06-14 23:37
R语言
对MNIST数据集分析:探索手写数字分类
原文链接:http://tecdat.cn/?p=5246原文出处:拓端数据部落公众号数据科学和机器学习之间区别的定义:数据科学专注于提取洞察力,而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭:我在我的工作中同时使用了机器学习和数据科学:我可能会使用堆栈溢出流量数据的模型来确定哪些用户可能正在寻找工作(机器学习),但是会构建摘要和可视化来检查为什么(数据科学)。我想进一步探讨数据科学和机器学
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2023-06-14 23:06
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19129原文出处:拓端数据部落公众号摘要在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。高频数据的处理在本节中,我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤:(i)
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2023-06-14 23:06
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列:均值和协方差矩阵的样本估计量分别是样本均值和样本协方差矩阵我们从生成数据开始,熟悉该过程并确保估计过程给出正确的结果(即完整性检查
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2023-06-14 23:05
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子;涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测量(bwt,以公斤为单位的出
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2023-06-14 23:35
R语言
非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24074简介茶碱数据茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给12名受试者口服茶碱,然后在接下来的25小时内在11个时间点测量血清浓度。head(thdat)此处,时间是从抽取样品时开始给药的时间(h),浓度是测得的茶碱浓度(mg/L),体重是受试者的体重(kg)。12名受试者在时间0时接受了320mg茶碱。让我们绘制数据,即浓度与时
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2023-06-14 23:34
拓端tecdat|
R语言
谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23276有些问题是线性的,但有些问题是非线性的。我假设,你过去的知识是从讨论和解决线性问题开始的,这是一个自然的起点。对于非线性问题的解决,往往涉及一个初始处理步骤。这个初始步骤的目的是将问题转化为同样具有线性特征的问题。一个教科书式的例子是逻辑回归,用于获得两类之间的最佳线性边界。在一个标准的神经网络模型中,你会发现逻辑回归(或多类输出的回归)
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2023-06-14 23:04
R语言
Meta分析效应量
计算效果大小
R语言
涵盖了大多数效果尺寸计算和转换选项,可以让您更好地了解。
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2023-06-14 23:04
拓端数据tecdat:
R语言
k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22838问题:使用R中的鸢尾花数据集(a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分:层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。问题01:使用R中建立的鸢尾花数据集。(
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2023-06-14 23:03
拓端tecdat|
R语言
线性混合效应模型(固定效应&随机效应)和交互可视化3案例
p=23050原文出处:拓端数据部落公众号在本文中,我们将用
R语言
对数据进行线性混合效应模型的拟合,然后可视化你的结果。
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2023-06-14 23:03
拓端tecdat|
R语言
预测波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型
原文:http://tecdat.cn/?p=3832波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而,情况并非如此,根据学术研究,波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。本博客比较了GARCH模型(描述波动率聚类),ARFIMA模型(长记忆),HAR-RV模型(基于高频数据),以及来自
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2023-06-14 23:32
拓端tecdat|
R语言
线性混合效应模型实战案例
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3015介绍首先,请注意,围绕多层次模型的术语有很大的不一致性。例如,多层次模型本身可能被称为分层线性模型、随机效应模型、多层次模型、随机截距模型、随机斜率模型或集合模型。根据不同的学科、使用的软件和学术文献,许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。在本文中,我将试图通过演示如何在R中拟合多层次模型,并试图将模型拟合过程与有关这些模型的常用术语联
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2023-06-14 23:32
拓端数据tecdat:
R语言
时间序列GARCH模型分析股市波动率
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型。价格波动的GARCH模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说,我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类,因此我们可以利用近期的波动性来预测近期的波动性。我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图
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2023-06-14 23:32
R语言
线性混合效应模型(固定效应&随机效应)和交互可视化3案例|附代码数据
在本文中,我们将用
R语言
对数据进行线性混合效应模型的拟合,然后可视化你的结果线性混合效应模型是在有随机效应时使用的,随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。
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2023-06-14 23:29
R语言
k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集
p=32785原文出处:拓端数据部落公众号本文的研究目的是基于
R语言
的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
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2023-06-14 23:58
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=19129最近我们被客户要求撰写关于HAR和HEAVY模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。摘要它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。高频数据的
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2023-06-14 23:58
数据挖掘深度学习机器学习算法
学了Python后还用学
R语言
吗?
学习
R语言
是否有必要取决于你的具体需求和背景。虽然
R语言
和Python都是数据科学领域广泛使用的编程语言,但它们之间还是存在一些差异。
q56731523
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2023-06-14 23:44
r语言
python
数据分析
开发语言
爬虫
基于
R语言
的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟
利用
R语言
进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟,不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性,预测物种的潜在生态位和分布,还可以模拟物种分布的动态变化,捕捉生物种群生态位的时空异质性。
科研小白 新人上路
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2023-06-14 22:40
r语言
开发语言
物种
生态
【Python爬虫
开发基础
④】爬虫原理
近期还会不断更新~往期推荐:【Python爬虫
开发基础
①】Python基础(变量及其命名规范)【Python爬虫
开发基础
②】Python基础(正则表达式)【Python爬虫
开发基础
③】Python基础(
为梦而生~
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2023-06-14 21:35
python
爬虫
搜索引擎
【
R语言
】计算100以内素数的8种方法
目录1前言2素数3计算方法3.1埃拉托色尼筛法3.2费马小定理3.3试除法3.4费马-米勒素性检验3.5素数筛法3.6布莱克-霍尔素性检验3.7对数表方法3.8线性筛法参考1前言无前言,上周五有个大一的学生问到。虽然是很简单的数学问题,但是挺有趣的,整理了一下:2素数素数,也称为质数,是指除了1和本身之外,没有其他正整数可以整除它的数。例如,2、3、5、7、11等都是素数,而4、6、8、9等都不是
Bioinfo Guy
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2023-06-14 21:34
R生信
r语言
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