每月档案:2019年9月

为什么不每个吸烟或吃得多的人都会得脂肪肝呢?用机器学习预测疾病

2019年9月30日
为什么不每个吸烟或吃得多的人都会得脂肪肝呢?用机器学习预测疾病

我们比30年前更善于处理疾病。例如,现在癌症的存活率要高得多。这一增长的很大一部分可以直接归因于我们早期发现和诊断癌症的能力。同时,使用胰岛素和其他药物来控制糖尿病患者的血糖降低了患冠状动脉疾病的风险。。。

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创建带有SAS代码和输出的Rmarkdown文档–SAS引擎

2019年9月30日
创建带有SAS代码和输出的Rmarkdown文档–SAS引擎

入门-SAS Engine for Rmarkdown要开始使用SAS作为统计软件/数据处理“引擎”,请参阅以下文章:http://www.ssc.wisc.edu/~hemken/sassworkshops/Markdown/SASmarkdown.html。同时阅读SASmarkdown包https://cran.r-project.org/web/packages/SASmarkdown/。显示当前knitr引擎下面的Rmarkdown块显示命令,以查看当前knitr引擎设置。一定要把{r}放在3个倒勾后面。。。

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新包:GetQuandlData

2019年9月30日
新包:GetQuandlData

介绍Quandl是查找和下载金融和经济时间序列的最佳平台之一。免费数据库的收集是坚实的,我已经在我的研究和课堂材料密集使用它。但是,来自本机包Quandl的一些事情总是困扰着我:多个数据总是以宽(面向列)格式返回(为什么??);没有本地缓存。。。

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厄尔伦敦2019年会议概述

2019年9月30日
厄尔伦敦2019年会议概述

我在2019年9月于伦敦举行的R语言(EARL)企业应用会议上度过了一段美好的时光。厄尔提醒我在会议上继续露面是件好事。我一进去,就听到桌边的组织者在欢迎我:“达米安是你吗?太棒了,2019年厄尔伦敦报道。。。

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会议摘要:R中的调查和测量发展

2019年9月30日
会议摘要:R中的调查和测量发展

你有没有在医生那里或面试时做过调查,想知道这些数据到底是用来做什么的?关于如何从自我报告调查数据中可靠地测量“潜在”特征,如抑郁或忠诚,有一系列长期存在的方法论,其中许多来自心理学。而测量是

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消除异常以减少9%的预测误差

2019年9月29日
消除异常以减少9%的预测误差

在本教程中,我们将展示如何使用anomalize包中的clean_anomalies()将预测错误减少9%。覆盖的R包:异常时间序列异常检测清理异常,以减少9%的预测误差,我们可以经常。。。

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更多型号,更多功能:“参数”0.2.0的新增功能

2019年9月29日
更多型号,更多功能:“参数”0.2.0的新增功能

easystats项目继续增长,扩展了其功能和特性,参数包0.2.0更新现在在CRAN上。该软件包的主要目标是提供实用程序,用于处理各种统计参数。。。

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秋冬研讨会综述

2019年9月29日
秋冬研讨会综述

在我们的秋冬研讨会上加入RStudio!我们将在美国和英国的不同城市举办一些不同的研讨会。主题包括建立整洁的工具,教授数据科学,掌握机器学习。有关每个研讨会以及如何注册的详细信息,请参见下文。用哈德利·威克姆制作整洁的工具什么时候:。。。

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了解R引导包的引导置信区间输出

2019年9月29日
了解R引导包的引导置信区间输出

Bootstrapping的细微差别大多数应用统计学家和数据科学家都知道Bootstrapping是一种模拟重复采样的方法,它通过从原始样本中抽取一些新样本(替换样本)来进行推断。然而,如果不更细致地理解如何从执行引导的软件输出,则很难理解。。。

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更多型号,更多功能:“参数”0.2.0的新增功能

2019年9月29日
更多型号,更多功能:“参数”0.2.0的新增功能

easystats项目继续增长,扩展了其功能和特性,参数包0.2.0更新现在在CRAN上。该软件包的主要目标是提供实用程序,用于处理各种统计参数。。。

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