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新浪微博达人勋

发表于 2016-2-25 14:55:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

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x
Data<-read.csv("D:\\text.csv",sep=",",header = F)
Data<-read.csv("D:\\text.csv",header = T)
Data <-as.matrix(Data) //转换为矩阵
result1 <-gam(log(Adult) ~ s(Day))
summary(result1)
count.fields("D:\\text.csv")
attach(Data)
cor.text(Adult,Day)
result1 <- gam(log(V2) ~ s(V3))
b.plots = unique(as.character(Adult$Day))
result1 <- gam((Adult) ~ s(Day))



Data <- read.delim("D:\\Rice_insect.txt")
Data <- as.matrix(Data)
result1 <- gam(log(Adult) ~ s(Day))
summary(result1)



result2 <-gam(log(Adult) ~ s(Precipitation))//求取Adult与P的关系
summary(result2)
plot(result2,se=T,resid=T,pch=16)//绘图
result3<-gam(log(Adult)~s(Precipitation,k=9)+s(Day,k=9))
       
summary(result3)




//进行相关性分析的结果
cor.test(Data[,3],Data[,4],method="pearson")

        Pearson's product-moment correlation

data:  Data[, 2] and Data[, 3]
t = -0.3449, df = 16, p-value = 0.7347
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.5314609  0.3968817
sample estimates:
        cor
-0.08590609


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新浪微博达人勋

发表于 2016-2-25 15:29:49 | 显示全部楼层
ganxielouzhu
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新浪微博达人勋

发表于 2016-4-10 13:37:46 | 显示全部楼层
非常不错哦
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新浪微博达人勋

发表于 2021-2-24 18:49:28 | 显示全部楼层
好用,谢谢!学习中
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