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R语言在医学统计中的应用实践.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源为《R语言在医学统计中的应用实践》电子书，详细介绍了如何利用R语言进行医学数据处理与分析，适用于医学研究者及数据分析人员。 R语言实战医学统计.zip 由于提供的文本内容主要是文件名的重复，并且没有任何其他文字描述或联系信息，因此在去除不必要的元素后，仅保留了核心文件名“R语言实战医学统计.zip”。如果有更多关于此资源的具体介绍或者使用指南等需求，请提供更多信息以便进行详细重写。

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  • R语言在医学统计中的应用实践.zip
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    本资源为《R语言在医学统计中的应用实践》电子书，详细介绍了如何利用R语言进行医学数据处理与分析，适用于医学研究者及数据分析人员。 R语言实战医学统计.zip 由于提供的文本内容主要是文件名的重复，并且没有任何其他文字描述或联系信息，因此在去除不必要的元素后，仅保留了核心文件名“R语言实战医学统计.zip”。如果有更多关于此资源的具体介绍或者使用指南等需求，请提供更多信息以便进行详细重写。
     
  • R语言在医学统计分析中的应用
    优质
    本课程介绍如何利用R语言进行医学数据的统计分析，涵盖从基础的数据处理到高级的模型构建与结果解读。 相较于 R 在其他行业的广泛应用，在医学领域其应用相对较少。目前，SPSS 和 SAS 是该领域的主流工具。本书旨在介绍 R 语言在医学研究中的具体应用，并使用 markdown 的衍生版本 R Markdown（Rmd）V2 进行编写工作，在 TeXLive 环境下通过 xelatex 编译完成。书中所有涉及的 R 代码均基于 knitr 包来运行和生成，且已在 R 3.2 版本中进行了严格的测试验证。操作系统环境为 Linux Mint 17.2。
     
  • MH算法在统计计算中的应用（R语言）
    优质
    本文探讨了Metropolis-Hastings (MH) 算法在使用R语言进行统计计算时的应用，通过实例展示了如何利用该算法解决复杂的概率分布问题。 MH算法在参数空间随机选取一个起始点。根据参数的概率分布生成一系列新的参数值，并计算这些新参数组合对应的状态概率密度。通过比较当前状态与候选状态（即新产生的随机点）之间的概率密度比值是否大于(0,1)之间的一个随机数，来决定接受或拒绝这一变化。 如果这个比率高于该随机数，则称此为“接受”操作，并将新的参数集合作为下一个迭代的起点；反之则继续生成满足概率分布的新参数组合，直到找到一个能够被接受的状态。整个过程不断重复进行，直至达到预定的停止条件或者遍历足够多的状态以确保探索到重要的区域。 文档中包含有具体实例、代码和运行结果来帮助理解这一算法的工作原理与应用方法。
     
  • R语言实践中的机器学习.rar
    优质
    本资源为《R语言实践中的机器学习》压缩包，内含基于R编程语言进行数据科学与机器学习项目的实用教程和案例。适合数据分析爱好者和技术人员参考学习。 R语言实战机器学习.rar
     
  • 利用SQL在R语言中的应用
    优质
    本教程介绍如何在R语言中使用SQL进行数据处理和分析，帮助用户掌握sqldf等包的应用技巧，实现高效的数据操作。 R语言使用SQL案例教学涉及加载相关包以及注意R语言中的语法细节。
     
  • R语言在代谢组学数据中的应用分析.zip
    优质
    本资料深入探讨了R语言在代谢组学数据分析中的应用，涵盖数据预处理、特征选择及模式识别等环节，旨在帮助研究者高效解析复杂代谢物信息。 R语言代谢组学数据分析教程供学习参考。
     
  • 随机模拟法在统计计算中的应用（R语言）
    优质
    本文章探讨了随机模拟法在统计计算领域内的应用，并通过实例展示了如何利用R语言实现各种统计问题的仿真与分析。 文档内包含用随机模拟方法计算定积分的实例和代码以及运行结果。采用的方法包括随机投点法、平均值法、重要抽样法和分层抽样法。
     
  • R语言在环境与生态统计中的应用.pdf
    优质
    本PDF深入探讨了R语言在环境科学及生态学数据分析中的应用，涵盖数据处理、模型构建与可视化技术，为科研人员提供实用工具和方法。 生态类书籍供学习参考。
     
  • EM算法在R语言中的实现与应用
    优质
    本简介探讨了EM（期望最大化）算法在统计分析软件R中的具体实现方法及其广泛应用场景，旨在帮助数据分析者理解和运用这一强大的工具。 最大期望算法是一种通过迭代进行极大似然估计的优化方法，通常作为牛顿迭代法的一种替代方案用于处理包含隐变量或缺失数据的概率模型参数估计问题。EM算法的标准计算框架由E步（Expectation step）和M步（Maximization step）交替组成，确保每次迭代至少逼近局部极大值，并且能够保证收敛性。文档中提供了具体的例子、代码以及运行结果以供参考。