小编And*_*lva的帖子

我使用了fitdistr来自R MASS包的函数来调整Weibull 2参数概率密度函数(pdf).

这是我的代码:

require(MASS)

h = c(31.194, 31.424, 31.253, 25.349, 24.535, 25.562, 29.486, 25.680, 26.079, 30.556,      30.552, 30.412, 29.344, 26.072, 28.777, 30.204, 29.677, 29.853, 29.718, 27.860, 28.919, 30.226, 25.937, 30.594, 30.614, 29.106, 15.208, 30.993, 32.075, 31.097, 32.073, 29.600, 29.031, 31.033, 30.412, 30.839, 31.121, 24.802, 29.181, 30.136, 25.464, 28.302, 26.018, 26.263, 25.603, 30.857, 25.693, 31.504, 30.378, 31.403, 28.684, 30.655,  5.933, 31.099, 29.417, 29.444, 19.785, 29.416, 5.682, 28.707, 28.450, 28.961, 26.694, 26.625, 30.568, 28.910, 25.170, 25.816, 25.820)

weib = …

我正在尝试将ESRI网格绘制为曲面的光栅图像.我已经弄清楚如何制作情节,但不知道如何控制R的色阶.

# open necessary libraries
library("raster")
library("rgdal")
library("ncdf")

# goal: select an ESRI Grid ASCII file and plot it as an image.
infile <- file.choose("Results")
r <- raster(infile)

# read in metadata from ESRI output file, split up into relevant variables
info <- read.table(infile, nrows=6) 
NCOLS <- info[1,2]
NROWS <- info[2,2]
XLLCORNER <- info[3,2]
YLLCORNER <- info[4,2]
CELLSIZE <- info[5,2]
NODATA_VALUE <- info[6,2]
XURCORNER <- XLLCORNER+(NCOLS-1)*CELLSIZE
YURCORNER <- YLLCORNER+(NROWS-1)*CELLSIZE

# plot output data - whole model domain
pal <- colorRampPalette(c("purple","blue","cyan","green","yellow","red")) …

我有一个脚本将*.csv文件导出到一个文件夹.我将实现我可以在脚本的开头定义实例的名称,例如名称< - PS3,这将更改所有文件路径,例如

write.csv(Data, file="Measurements/UV-Vis_Experiments/E48/******_Result.csv") 

结果:

write.csv(Data, file="Measurements/UV-Vis_Experiments/E48/PS3_Result.csv")

我想计算物种群体之间的马哈拉诺比斯距离，其中：

• i) 有两个以上的类群（两个以上的物种）。
• ii) 有多个变量（此类物种的特征）需要考虑。
• iii）每组有多个观察值（在数据框中，这意味着每个物种有不止一行）。

我试图了解在这种条件下如何在 R 中运行mahalanobis函数。这个问题类似于：

超过 2 个组的 R 上的马哈拉诺比斯距离

但在那里，只使用了一个变量。如果有多个变量怎么办呢？

下面有一个示例，我相信它再现了我的实际数据。

Sp. X1  X2  X3
A   0.7 11  215
B   0.8 7   214
B   0.8 6.5 187
C   0.3 4   456
D   0.4 3   111
A   0.1 7   205
A   0.2 7   196
C   0.1 9.3 77
D   0.6 8   135
D   0.8 4   167
B   0.4 6   228
C   0.1 5   214
A   0.4 7   156
C   0.5 2   344

_{Sp。= …}

我想转一个连续随机变量X与cdf F(x)成连续随机变量Y有cdf F(y),我想知道如何实现它的R.

例如,对正态分布(X)之后的数据执行概率变换,以使其符合期望的威布尔分布(Y).

(x = 0具有CDF F(x = 0)= 0.5,CDF F(y)= 0.5对应于y = 5,则x = 0对应于y = 5等)

我有一堆数据存储在由date标记的子目录中.我已经使用Cwd命令获取当前工作目录,以便我可以将其打印到我正在使用子目录中恢复的数据编写的vi文件.我使用Cwd作为数据字符串的前缀.有没有办法只打印当前目录名而不是路径？

例:

而不是打印 -

 /d2/aschwa/archive_data/METAR_data/20120302KDUX 121255Z.........

有没有办法只打印 -

 20120302KDUX 121255Z.........

这是我正在使用的代码 -

use strict;
use warnings;
use file::find;
use Cwd;

my @folder = ("/d2/aschwa/archive_project/METAR_data/");

open( OUT , '>', 'KDUX_METARS.txt') or die "Could not open $!";

print OUT "Station, Day/Time, Obs Type, Wind/Gust, Vis, Sky, T/Td, Alt, Rmk\n";
print STDOUT "Finding METAR files\n";

my $criteria = sub {if(-e && /^2012/) {
                    open(my $file,$_) or die "Could not open $_ $!\n";
                      my $dir = getcwd;
                        while(<$file>) {
                          print OUT $dir,$_ if /KDUX …

我fitdistr在R中用来选择最适合我数据的分布.

我尝试过Cauchy,Weibull,normal和Gamma分布.

对数似然值为:Cauchy为-329.8492,Gamma为-277.4931,正常为-327.7622,Weibull为-279.0352.

哪一个是最好的？具有最大值的那个(即Gamma)或具有最大abs的那个(即Cauchy)？

这个公式有更有效的方法吗？

=IF(A1="Texas",1,)&IF(A1="Washington",2,)&IF(A1="Kansas",3,)&IF(A1="California",3,)

简单的问题,但我确信有一个比我目前得到的更好的方法

我可以在仪表板中查看和操作组织.但是在cf命令行中找不到任何组织.

C:\Users\zlf>cf login -u 3218789763@qq.com -o suisl -s dev
API endpoint: https://api.ng.bluemix.net

Password>
Authenticating...
OK

FAILED
Error finding org suisl
Organization suisl not found


API endpoint:   https://api.ng.bluemix.net (API version: 2.40.0)
User:           3218789763@qq.com
No org or space targeted, use 'cf target -o ORG -s SPACE'

C:\Users\zlf>cf orgs
Getting orgs as 3218789763@qq.com...

name
No orgs found

http://imgur.com/a/rLKJi

我已经使用fitdistrin中的Weibull,lognormal和Gamma分布拟合了我的索赔金额数据.我想选择哪一个最适合我的样本数据使用AICR中的哪一个.如何进行？