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R中的MCMC软件包

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简介:
本软件包为R用户提供了一套全面的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法工具,适用于各种统计模型的贝叶斯分析。 贝叶斯MCMC R软件包是机器学习中的重要资源,非常有价值。

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  • RMCMC
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    本软件包为R用户提供了一套全面的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法工具,适用于各种统计模型的贝叶斯分析。 贝叶斯MCMC R软件包是机器学习中的重要资源,非常有价值。
  • MCMCR程序示例
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    本示例介绍如何使用R语言实现马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,涵盖基本概念、代码编写及实际应用案例,适合统计学与数据科学爱好者学习参考。 这段文字介绍了一个关于R语言中的MCMC算法的例子,并对那些刚开始接触R与MCMC算法的人来说具有重要的参考价值。
  • R安装
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    R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言。其安装包包含了运行及开发所需的所有文件,便于用户在计算机上快速部署与使用R环境进行数据分析和可视化工作。 R软件介绍 R是一种开放源代码的统计编程环境,并且它也是一种语言——即所谓的“R语言”,该语言基于S语言发展而来。S语言诞生于20世纪70年代,是由Rick Becker、John Chambers 和 Allan Wilks在贝尔实验室开发的。基于S语言所研发出的商业软件包 Splus 提供了简便地编写函数和建立模型的功能,并具有良好的扩展性,在市场上取得了巨大成功。 1995年,新西兰奥克兰大学统计系的研究员 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 编写了一种能够执行S语言命令的开源程序——R软件。这款软件的所有源代码均对外开放,任何人都可以免费使用它。同时,R可以在多种操作系统下运行(如Windows、Linux和Unix等)。用户可以通过输入指令来操作该软件,并且它可以编写函数或脚本来进行批处理运算,其语法简单灵活。 目前,在 R 项目的官方网站上约有两千多个程序包可供下载安装。这些程序包覆盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计和生物信息学等多个领域的内容。 R软件的获取与安装 R 软件最初是在奥克兰大学的统计系中诞生和发展起来的。为了方便用户进行 R 的下载及相应程序包的安装,The Comprehensive R Archive Network(简称CRAN)提供了一系列的服务支持。通过访问 CRAN 网站并选择合适的镜像站点后,根据个人的操作系统类型(如 Windows、Linux 或 MacOS),可以找到适用于不同操作系统的R软件安装文件。 以下是关于Windows版本 R 软件的安装和使用说明: 在官方网站上寻找对应版本的安装程序及源代码。点击进入“Windows (95 and later)”页面,并选择“base”选项,下载名为 SetupR.exe 的可执行文件(大约18兆大小),这便是 Windows 版本 R 软件的安装包。 双击该可执行文件后按照提示一步步完成安装流程即可。安装完毕之后,程序会自动创建一个包含所有相关应用程序的“R”程序组,并在桌面上生成主程序快捷方式(也可以选择不创建)。 通过点击桌面快捷图标启动 R 软件,便可以打开其主窗口界面。尽管 R 的用户界面相对简单朴素——仅包括少数几个菜单和按钮,但命令行输入区域下方的窗口则是大部分运算结果输出的地方;某些特定的结果可能会在新弹出的对话框中显示。 R 主程序一般采用交互方式工作,在提示符后输入指令并回车,即可得到相应的执行结果。尽管界面简洁朴素,但在其背后隐藏着极其丰富而强大的计算功能。 附加包安装 使用命令 install.packages(package name, dependencies=TRUE) 或者通过菜单栏中的“Packages” > Install package(s) 来进行额外程序包的安装。 版本更新:主程序可以通过卸载旧版并重新下载新版本的方式实现升级;而单独针对已安装程序包的更新,则可以使用命令 update.packages() 完成。 RStudio 除了直接运行 R 语言之外,用户还可以选择借助于名为“RStudio”的附加图形界面工具来增强其编程体验。RStudio 是一款专为 Mac OS X、Linux 和 Windows 平台设计开发的应用程序,旨在提供更加高效和灵活的用户体验。 作为免费且开源的一款软件环境,它提供了大量统计计算与绘图方法的支持,并通过直观易用的操作面板方便用户快速访问各种生产力工具。特别是 RStudio 的服务器版本可以在 Linux 服务器上搭建部署,然后通过远程网页登录的方式实现对R语言功能的便捷使用——可以说这是一种小型化的云服务解决方案。 总之,无论是单独运行还是借助于增强界面如 RStudio 来操作,R 都是进行统计分析及数据处理的强大工具。
  • R语言SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37
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    SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37 是一个R语言生物信息学软件包,提供人类基因组数据库(dbSNP build 144, GRCh37)中单核苷酸多态性(SNP)位置的精确坐标。 SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37 软件包提供了人类基因组版本GRCh37的单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)的位置信息。该软件包基于dbSNP144数据库,包含了SNP的染色体位置、起始和终止位置以及参考等基本信息。
  • 用MATLAB绘制误差椭圆及Python MCMC列表
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    本文章介绍了使用MATLAB进行误差椭圆绘制的方法,并列出了用于Python编程语言中的MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法的相关软件包。 在Python环境中使用MCMC软件包的一个列表如下: - **abcpmc**:这是一个基于序列蒙特卡洛(SMC)技术和粒子滤波的近似贝叶斯计算(ABC)人口蒙特卡洛(PMC)实现,完全用Python编写且便于扩展。它遵循博蒙特等人在2009年的研究,并支持多处理或MPI并行化操作。此外,该软件包还可以通过k近邻(KNN)或者最优局部协方差矩阵(OLCM)插值核来进一步优化。 - **ABCpy**:这是一个用于贝叶斯不确定性量化且无需似然函数的科学库。它实现了现有的几种无似然推理方案,并进行了并行化处理,包括拒绝抽样、PMCABC(蒙特卡洛人口ABC)、SMCABC(顺序蒙特卡洛ABC)、RSMCABC(补货SMC-ABC)和APMCABC(适应性人口蒙特卡洛ABC)。此外,它还支持SABC(模拟退火贝叶斯计算)以及使用子集模拟的近似贝叶斯计算(ABCsubsim)。该库还包括了利用随机森林模型选择方案,并实现了半自动摘要统计量的选择功能。 以上是基于Python的一些MCMC相关软件包简介,这些工具为解决复杂问题提供了强大的算法支持和灵活的应用场景。
  • QPCRTools:用于分析qPCR数据R
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    QPCRTools是一款专为处理和分析实时定量聚合酶链式反应(qPCR)数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的工具来优化实验流程,帮助研究人员高效地解读基因表达变化。 qPCR工具R软件包可用于分析qPCR数据。安装方法如下: ```r install.packages(devtools) devtools::install_github(kevincjnixon/qPCRTools) ``` 使用示例(ddCt方法): ```r library(qPCRTools) easyRT() # 交互式运行 # 或者不显示误差条或统计信息时的命令如下: easyRT(showEB=F, showStat=F) ``` 在交互模式下,程序会弹出文件浏览器以供选择要分析的文本分隔文件。如果输入的是bioRad格式的数据,则需要用户确认是Y/N(具体详情未提及)。此外,还需要设定一个标准偏差阈值来过滤Ct值:对于一式三份样本,若其SD超过该指定阈值,则会从数据集中移除异常高的离群点进行后续分析。
  • R-rattle安装指南及必需
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    本指南详细介绍如何在Linux系统中安装R-rattle及其所需的依赖软件包,帮助数据分析初学者快速上手。 在R语言环境中,Rattle(一个数据挖掘工具的图形用户界面)非常实用。然而由于它已经停止更新,在最新版本的R上安装变得有些复杂。本段落将介绍如何在2024年1月份环境下成功安装Rattle及其依赖包。 首先确保你已安装了最新的R环境。接着,你需要通过以下命令来安装`tidyverse`: ```R install.packages(tidyverse) ``` 这个压缩包包含了`tibble`等常用的数据处理和可视化工具,对于数据分析非常有用。 然后需要安装一些特定的GUI库及其它依赖项:运行下面列出的几个命令以完成这些步骤: ```R install.packages(gWidgets2) install.packages(gWidgets2RGtk2) install.packages(XML) ``` 注意`gWidgets2RGtk2`可能还需要你本地安装GTK+,如果你使用的是Ubuntu或Debian系Linux系统,则可以通过以下命令来完成这个操作: ```bash sudo apt-get install libgtk2.0-dev ``` 对于Windows用户来说,可能需要下载并安装Rtools(包括编译所需的工具链),而macOS用户则需确保已安装Xcode Command Line Tools。 当所有依赖项都准备就绪后,就可以开始安装Rattle了: ```R install.packages(rattle) ``` 最后,在成功完成上述步骤之后,通过以下命令加载并启动Rattle的图形界面: ```R library(rattle) ``` 请注意尽管它已经不再更新,但依然是一个有用的工具。特别是对于初学者而言,其直观的操作方式使得数据探索更加容易理解。不过随着技术和生态系统的进步和发展,用户可能需要考虑转向更现代且持续维护支持的替代方案。 总结来说,在2024年1月份安装Rattle及其依赖包的过程包括了`tidyverse`, `gWidgets2`, `gWidgets2RGtk2`和`XML`. 尽管它已停止更新,但其图形化界面使得数据挖掘更加直观。然而,随着技术的发展,用户可能需要寻找更现代的替代工具来满足需求。
  • R时间序列分析
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    本课程将深入讲解如何使用R语言进行时间序列数据分析,涵盖数据处理、模型构建及预测等核心内容。 时间序列模型是一种用于分析按时间顺序排列的数据的统计方法。这类模型能够帮助我们理解数据随时间变化的趋势、周期性以及季节性模式,并可用于预测未来的值。 使用R语言实现这些模型时,我们可以利用多种内置函数来构建和评估不同的时间序列模型。例如,`arima()` 函数可以用来拟合自回归积分滑动平均(ARIMA)模型;而 `forecast::auto.arima()` 则能自动选择最优的 ARIMA 参数组合。 此外,还有用于季节性调整的时间序列分解方法 (`decompose()`, `stl()`) 以及更复杂的向量自回归 (VAR) 模型等。通过这些工具和函数的帮助,R 成为了时间序列分析的强大平台。
  • MATLABMCMC源代码
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    这段简介可以描述为:“MATLAB中的MCMC源代码”提供了一套在MATLAB环境下实现马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)的程序集,适用于统计建模与数据分析。 MCMC的Matlab源代码非常适合用于多目标跟踪,希望对大家有所帮助。
  • R-Car Gen3 系列 Linux 评估(20170427)
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    本评估软件包专为R-Car Gen3系列处理器设计,提供Linux环境下的全面硬件支持和开发工具,助力用户快速启动嵌入式系统项目。 1. 请确认您的BSP(板级支持包)和驱动程序版本为3.5.3或更高版本。 2. 在评估版库中,OpenGL 和 H.264 编解码器库在执行时有限制,运行超过三小时后将停止绘制。如果您看到类似“Warning: This limited SGX library EXPIRED on your platform now.”的日志信息,请重启您的开发板。