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《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
1、你可以对一个统计量(如中位数)或一个统计量向量(如一列回归系数)使用自助法。 一般来说，自助法有三个主要步骤。 (1)写一个能返回待研究统计量值的函数。如果只有单个统计量(如中位数)，函数应该返回一个数值；如果有一列统计量(如一列回归系数)，函数应该返回一个向量。
2、Python或者R的基础：必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。学习一个可视化工具 如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
要用R语言在1000个苹果中系统抽样,每9个抽一个,共抽30个,如何用代码实...
从标准正态分布的数据中抽样1000个，名为x 从x中取样两次，每次3个，将取出的两组数据做t检验。因为这两组数据符合同一个分布，t-test应该给出 较大的pvalue（期望值） ，即两组数据差异不显著。理想是丰满滴，让R语言告诉你现实。
简单的说，bootstrap是从原有真实样本中有放回地抽取n个。jacknife就是每次都抽取n-1个样本，也就是每次只剔除一个原样本。同样地，如果以bootstrap包中的law数据进行演示：Jackknife计算的bias为-0.006473623。 这里jackknife的偏差公式相比于bootstrap有一个(n-1)系数，推导就不写了。
假设你的population是1到50000，那么抽取一个样本容量为10的样本：sample(1：50000，10)如果是可重复抽样（就是这个10个样本中的数字可以重复，也叫放回抽样）那么sample(1：50000，10，replace=T)做个循环抽200次就好了。
贝叶斯网络是由多个节点构成的图形模型，用来描述变量之间的关系。多条件抽样是指在采样时考虑多个条件（如年龄、性别、收入等），这些条件可以作为变量节点输入到贝叶斯网络中，通过网络计算得出样本的条件概率分布。
R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。
如何让Hadoop结合R语言做大数据分析?
1、).RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce， HDFS， HBase 三个部分。
2、）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。4）.Hadoop调用R 上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。
3、Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
4、R CMD INSTALL rhbase_0.tar.gz验证并测试 在R命令行中输入library(rmr)、library(rhdfs)、library(rhbase)，载入成功即表示安装成功。测试用例：利用mapreduce实现和函数sapply相同的功能。
5、收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。
6、比较可以处理较大数据的扩展包有：Rdatatable/data.table · GitHub CRAN - Package bigmemory 之后就是用Hadoop等等了：RevolutionAnalytics/rhdfs · GitHub RevolutionAnalytics/rhbase · GitHub RevolutionAnalytics/rmr2 · GitHub RevolutionAnalytics/plyrmr · GitHub =。
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