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首先打开R语言的命令行编辑窗口先以简单数据为例，在R命令行窗口输入如下代码：data_test<(c1<-c(7,8,9,10,11,12),c2<-c(23,36,87,54,15,98),c3<-c(400,325,567,212,698,555))；attach(data_test)；pdf("c:/",family="GB1")； plot(c1,c2)；()； detach(data_test)；完成上述代码后，会在对应的输入路径（这里是C:/）下生产此pdf格式文件（这里命名为）。使用pdf阅读器打开此文件查看。完成上述代码后，会在对应的输入路径（这里是C:/）下生产此pdf格式文件（这里命名为）。使用pdf阅读器打开此文件查看。
一、 安装RODBC库1、进入R语言的GUI界面（)，在菜单栏选择“程序包/安装程序包2、在弹出的窗口里往下拉，选择RODBC如图，点击确定3、在ODBC数据源管理器里将需要的数据库添加进去，这里笔者使用的是SQL Server2008，驱动程序选择Native 、在R语言窗口输入连接语句> library(RODBC)**这里是载入RODBC库> channel<-odbcConnect("MyTest",uid="ripley",case="tolower")**连接刚才添加进数据源的“MyTest”数据库**ch <- odbcConnect("some dsn ", uid = "user ", pwd = "**** ")**表示用户名为user，密码是****，如果没有设置，可以直接忽略> data(USArrests)**将“USArrests”表写进数据库里（这个表是R自带的）> sqlSave(channel,USArrests,rownames = "state",addPK = TRUE)**将数据流保存，这时候打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了> rm(USArrests)> sqlTables(channel)**给出数据库中的表> sqlFetch(channel,"USArrests",rownames = "state")**输出USArrests表中的内容> sqlQuery(channel,"select * from USArrests")**调用SELECT查询语句并返回结果（如图）> sqlDrop(channel,"USArrests")**删除表> odbcClose(channel)**最后要记得关闭连接当然，通过这个办法也可以读取Excel、Access表中的内容，具体方法类似，这里不再重复
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是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。最后得到的结果如下：随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ为弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）1 逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 继续访问逻辑回归：原理+代码（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...继续访问浅谈逻辑回归_jzhx107的博客LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...【机器学习】 逻辑回归原理及代码大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...继续访问最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！逻辑回归详细推导，附github代码继续访问第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...继续访问机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现继续访问热门推荐 两个重要极限及相关推导极限两个重要极限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t继续访问（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...继续访问机器学习：逻辑回归及其代码实现一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...继续访问逻辑回归，原理及代码实现Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点继续访问逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法继续访问由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{继续访问机器学习——逻辑回归算法代码实现机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R?R可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据(曾经扁平化到一个 Microsoft? Excel? 电子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途?作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设(常常是农业方面的)，构建精心设计的实验(在一个农业站)，填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个(Fortran 或其他)程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图(box plot) 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本(供贝尔实验室内部使用)于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图;对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本(称为 S-Plus)移植到 DOS 以及以后的 Windows? 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解(其中 Q 是对角线，R 是右上角)。有一个 R 包来完成该任务!还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么?备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux? 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows? 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。 图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(参见 参考资料)。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with (“MASS”) # Loads into memory the functions and data sets from# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in Sdata(michelson) # Copies the michelson data set into the () # Lists the contents of the workspace. The michelson data is (michelson) # Displays the first few lines of this data set.# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the# speed of light, less 299,000, in km/s.# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.# The data set contains indicator variables for experiment and (michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应 现在让我们看看该数据(参见 清单 2)。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图# Basic boxplotwith(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))# I can add colour and labels. I can also save the results to an = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”,main=”Michelson-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))# The current estimate of the speed of light, on this scale, is Add a horizontal line to highlight this (h=, lwd=2,col=”purple”) #Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图 在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数MyExample = function(){library(MASS)data(michelson) = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”, main=”Michelsen-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))abline(h=, lwd=2,col=”purple”)}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据(中位数、四分位等)矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值(在 图 3 中的图表上显示为开口圆)。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据 公式语言— R(和 S)有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt (实验数字)级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere? Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL(用于 InfoSphere Streams 的编程语言)通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组(SPL 中的基本数据结构)中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗?我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大(大数据)。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语我是否需要学习 R?或许不需要;需要 是一个感情很强烈的词。但 R 是否是一个有价值的数据分析工具呢?当然是的。该语言专为反映统计学家的思考和工作方式而设计。R 巩固了良好的习惯和合理的分析。对我而言，它是适合我的工作的工具。
老师的吐槽大会，乐死我了。hhh regression，通常指用一个或者多个预测变量，也称自变量或者解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法 存在多个变量 AIC 考虑模型统计拟合度、用来拟合的参数数目 AIC值越小，越好 更多的变量： 图一：是否呈线性关系， 是 图二：是否呈正态分布，一条直线，正态分布 图三：位置与尺寸图，描述同方差性，如果方差不变，水平线周围的点应该是随机分布 图四：残差与杠杆图，对单个数据值的观测，鉴别离群点、高杠杆点、强影响点 模型建好，用predict函数对剩余500个样本进行预测，比较残差值，若预测准确，说明模型可以。 analysis of variance，简称ANOVA，也称为变异数分析。用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。广义上，方差分析也是回归分析的一种，只不过线性回归的因变量一般是连续型变量。自变量是因子时，研究关注的重点通常会从预测转向不同组之间的差异比较。也就是方差分析。 power analysis，可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。也可以在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率 拓展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。线性回归、方差分析都是基于正态分布的假设 -泊松回归 ，用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量是泊松分布，并假设它平均值的对数可被未知参数的线性组合建模 -logistic 回归 通过一系列连续型或者类别型预测变量来预测二值型结果变量是，logistic 回归是一个非常有用的工具。流行病学研究中用的多。 Principal Component Analysis，PCA，探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 是一种数据降维技巧。可以将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。这些无关变量成为主成分。主成分是对原始变量重新进行线性组合，将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的心得相互独立的综合指标。 探索性因子分析法 exploratory factor analysis，简称为EFA，是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。通过找寻一组更小的、潜在的活隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系 因子分析步骤与PCA一致 啤酒与尿布
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
语言学可以写的内容很多。基本上不外乎以下一些:一，语音类如语音的属性、音韵与语音的关系、强弱、轻浊、音节等二，词汇类如词汇形态学，语义学，构词，词化，语义场等等三，语法类如语法结构，层次，修辞等四，句子类如分析句子的各种成分，语序，基本句型等五，语篇类如连贯性，思维逻辑性，结构修辞，主体与客体意识等这方面的教材很多，就看你的要求了。现在英语与汉语的对比语言学和对比文学比较热，从这方面下手也不错。
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、数据读取的方法，这里用的( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、（la） 可以看到R方，这里为，略低 4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
转摘More and more scholars are now showing an interest in adopting linguistic approaches to translation studies. Between 1949 and 1989, an incomplete survey by the author revealed that there were only about 30 textbook passages discussing the relationship between linguistics and translation, including aspects of general linguistics, pragmatics, stylistics, text linguistics, rhetoric and machine translation. From 1990 to 1994, there was an incredible increase in the number of passages looking at translation from a linguistic point of view. Almost 160 articles published over these five years concerned translation and general linguistics, stylistics, comparative linguistics, semantics, pragmatics, sociolinguistics, text linguistics, rhetoric, etc. New terms such as discourse analysis, hermeneutics, dynamic equivalence, deep structure and surface structure, context, theme and rheme, cooperative principles, to mention just a few, appeared in the field of translation studies. We can definitely identify a trend of applying linguistics theories to translation studies in these years. Today, we are at the point of questioning whether linguistics is a necessary part of translation. In recent years, some scholars who are in favour of free translation, have repeatedly raised this question to the public and appealed for an end to the linguistic approach to translation. Some firmly believe that translation is an art and that therefore linguistics is neither useful nor helpful. Such a claim is wrong if we look at translation as a whole, including scientific translation where meanings are rigid and restricted and the degree of freedom is limited. Flexibility, in this case, is neither required nor appreciated. But even in literary translation, linguistics is hardly a burden. Wang Zongyan pointed out that « If one sees linguistics as a body of rules regulating language, translators most probably will yawn with boredom. If it signifies the use of words and locutions to fit an occasion, there is nothing to stop translators from embracing linguistics » (Wang 1991: 38). The controversy over « literal » versus « free » translation has a long history, with convincing supporters on each side. For example, ancient Western scholars like Erasmus, Augustine, and others were in favour of literal translation. Among early Chinese translators, Kumarajiva is considered to be of the free school, while Xuan Zuang appears as literal and inflexible. In modern China, Yan Fu advocated hermeneutic translation, while Lu Xun preferred a clumsy version to one that was free but inexact. There is nothing wrong in any of these stances. When these translators emphasized free translation they never denied the possibility of literal translation, and vice versa. Problems only arise when the discussion turns to equivalent translations. The problem of equivalence has caused much controversy. Some people believed that there could be an equivalence of language elements independent of the setting in which they of occurred. Based on this assumption, some « literal » translators tried to decompose a text into single elements in hopes of finding equivalents in the target language. This is a naive idea. Jakobson (1971: 262) notes that « Equivalence in difference is the cardinal problem of language and the pivotal concern of linguistics. » He does not refer to « equivalence » but to « equivalence in difference » as the cardinal problem. Nida was also misunderstood by many for his notion of « equivalence, » which he took to mean that « Translating consists in reproducing in the receptor language the closest natural equivalent of the source-language message, first in terms of meaning and secondly in terms of style » (1969: 12). He further concluded that « Absolute equivalence in translating is never possible » (1984: 14). De Beaugrande and Dressler believed that the success or failure of either free or literal approaches was uncertain: an unduly « literal » translation might be awkward or even unintelligible, while an unduly « free » one might make the original text disintegrate and disappear altogether. To them, equivalence between a translation and an original can only be realized in the experience of the participants (cf. de Beaugrande and Dressler 1981: 216-217). Catford (1965: 27) expressed the same concern that equivalent translation is only « an empirical phenomenon, discovered by comparing SL and TL texts. » In citing the above examples, I have absolutely no intention of insisting on untranslatability. What I mean is that a translator should incorporate his or her own experience and processing activities into the text: solving the problems, reducing polyvalence, explaining away any discrepancies or discontinuities. Linguistic knowledge can help us treat different genres in different ways, always with an awareness that there are never exact equivalences but only approximations. Therefore, amplification and simplification become acceptable. If we agree that texts can be translated, then, in what way does linguistics contribute to translation? To answer this question, we must look at the acceptance of western linguistics in China and its influence on translation. Systematic and scientific study of the Chinese language came into being only at the end of the last century, when Ma Jianzhong published a grammar book Mashi Wentong «马氏文通» in 1898, which was the first in China and took the grammar of Indo-European languages as its model. The study of language was, in turn, influenced by translation studies in China. In Mashi Wenton, the main emphasis is on the use of morphology, which takes up six-sevenths of the book. Influenced by the dominant trend of morphological studies, a word was regarded as the minimum meaningful unit, and a sentence was therefore the logical combination of words of various specific types. Translation was, then, principally based on the unit of the word. In the West, Biblical translation provided a very good example, just as the translation of Buddhist scriptures did in China. Not until the end of the 19th century did some linguists come to realize that sentences were not just the summary of the sequenced words they contained. The Prague School, founded in the 1920s, made a considerable contribution to the study of syntax. According to the analytic approach of the Functional Perspective of the Prague School, a sentence can be broken down into two parts: theme and rheme. Theme is opposed to rheme in a manner similar to the distinction between topic and comment, and is defined as the part of a sentence which contributes least to advancing the process of communication. Rheme, on the other hand, is the part of a sentence which adds most to advancing the process of communication and has the highest degree of communicative dynamism. These two terms help enlighten the process of translating Chinese into English. In the mid-1950s, the study of syntax peaked with the Chomsky's establishment of transformational-generative grammar. This theory of the deep structure and surface structure of language influenced translation tremendously. Nida relied heavily on this theory in developing his « analyzing-transfering-reconstructing » pattern for translation. Some Chinese linguists, in the meantime, tried to raise language studies to a higher plane. Li Jinxi (1982) enlarged the role of sentence studies in his book A New Chinese Grammar, two thirds of which was devoted to discussing sentence formation or syntax. He writes that « No words can be identified except in the context of a sentence. » The study was then improved by other grammarians, including Lu Shuxiang, Wang Li. With the development of linguistic studies, translation based on the unit of the sentence was put forward by some scholars. It was Lin Yu-Tang who first applied the theory to translation in his article « On Translation. » He claimed that « translation should be done on the basis of the sentence [...] What a translator should be faithful to is not the individual words but the meaning conveyed by them » (Lin 1984: r 3). The importance of context in the understanding of a sentence was therefore emphasized. Chao Yuanren, a Chinese scholar and professor at Harvard University, criticized scholars and translators who tended to forget this point and take language for something independent and self-sufficient. In fact, it is obvious that when we translate a sentence, we depend on its context; when we interpret an utterance we rely on the context of the speech (cf. Chao 1967). When a sentence is removed from the text, it usually becomes ambiguous due to the lack of context. Therefore, translation becomes difficult. In the 1960s, people began to realize that the study of language based on sentences was not even sufficient. A complete study should be made of the whole text. A simple sentence like « George passed » may have different interpretations in different contexts. If the context is that of an examination, it means George did well on a test; in a card game it would indicate that George declined his chance to bid; in sports it would mean the ball reached another player. Without a context, how could we decide on a translation? Linguists therefore shifted their attention to the study of texts and to discourse analysis. Text linguistics have become increasingly popular since that time. Van Dijk was a pioneer in this field, and his four-volume edition of the Handbook of Discourse Analysis is of great value. Halliday's Cohesion in English and Introduction to Functional Grammar help us to better understand the English language on a textual level. It is worth noting that de Beaugrande and Dressler (1981) provided an overall and systematic study of text, which is useful to translation studies. De Beaugrande actually wrote a book called Factors in a Theory of Poetic Translating in 1978. The book did not become very popular as it confined the discussion to translating poetry. At the same time, books on a linguistic approach to translation were introduced into China, such as the works of Eugene Nida, Peter Newmarks, . Catford, Georges Mounin, and others. These books gave a great push to the application of linguistic theories to translation studies in China. Textual or discoursive approaches to the study of translation could not keep pace with the development of text linguistics. Some studies remained on the syntactic or semantic level, though even there textual devices were employed. In talking about the translation units of word and text, Nida wrote: ... average person naively thinks that language is words, the common tacit assumption results that translation involves replacing a word in language A with a word in language B. And the more « conscientious » this sort of translation is, the more acute. In other words, the traditional focus of attention in translation was on the word. It was recognized that that was not a sufficiently large unit, and therefore the focus shifted to the sentence. But again, expert translators and linguists have been able to demonstrate that individual sentences, in turn, are not enough. The focus should be on the paragraph, and to some extent on the total discourse. (Nida and Tabber 1969: 152) From that statement we can see that Nida regards a discourse as something larger than a paragraph, as an article with a beginning and an ending. Nida himself never applied text linguistics to translation, and there might be some confusion if we use his term in our interpretation of discourse, because discourse analysis is not merely a study based on a larger language structure. Some Chinese scholars did make the effort to apply text linguistics to the theory and practice of translation. Wang Bingqin's article (1987) was the first academic paper of this sort. He stated his aim to study and discover the rules governing the internal structure of a text in light of text linguistics. He analyzed numerous examples using textual analysis, but unfortunately, all the samples he collected were descriptions of scenery or quotations from the books of great scholars--no dialogue, no illocutionary or perlocutionary forces in the language. He failed to provide a variety of examples. For this reason, his research findings are largely restricted to rhetorical texts in ancient China (cf. Wang 1981; Luo 1994). Scholars like He Ziran applied pragamatics to translation. He's article (1992) put forth two new terms, « pragmalinguistics » and « socio-pragmatics » which, in translation, refer respectively to « the study of pragmatic force or language use from the viewpoint of linguistic sources » and to « the pragmatic studies which examine the conditions on language use that derive from the social and cultural situation. » He discusses the possibility of applying the pragmatic approach to translation in order to achieve a pragmatic equivalent effect between source and target texts; that is, to reproduce the message carried by the source language itself, as well as the meaning carried by the source language within its context and culture. In this article he tries to distinguish « pragma-linguistics » from « socio-pragmatics » but finally admits that « Actually, a clear line between pragma-linguistics and socio-pragmatics may sometimes be difficult to draw. » Still he insists that the application of the pragmatic approach to translation is helpful and even necessary. Ke Wenli (1992) argued that semantics, which in a broad sense combines semantics and pragmatics, should be studied to help understand, explain and solve some of the problems encountered in translation. In this article, he examines four semantic terms--« sense and reference, » « hyponomy, » « changes of meaning » and « context »--giving many examples to illusrate the importance of having some general knowledge of semantics and of understanding the relationship between semantics and translation. This article is clearly written and readers can easily draw inspiration from it. These linguistics approaches shed new lights on the criteria of « faithfulness, expressiveness and elegance » defined by Yan Fu. Chinese scholars began to criticize the vagueness of these three criteria and endeavored to give them concrete significance through the theories of western linguistics. The result is that the content of these three traditional criteria has been greatly enriched, especially by the effect equivalence theory, which in a broad sense means that the target language should be equivalent to the source language from a semantic, pragmatic, and stylistic point of view. But we are still unable to evaluate translations in a very scientific way. Therefore, Chinese scholars like Fan Shouyi, Xu Shenghuan and Mu Lei embarked on quantitative analyses of translations and used the fuzzy set theory of mathematics in accomplishing their analysis. Fan published several articles on this field of study. His 1987 and 1990 articles evaluate translations according to a numerical quantity of faithfulness. Xu's article « A Mathematical Model for Evaluating a Translation's Quality » presents a normal mathematical model. He states that it is difficult to produce an absolutely accurate evaluation of translations with this model because of the uncertainty and randomness of man's thought process. Making such analysis more accurate and objective would require further research. The unit in translation is a hard nut to crack. Without solving this problem, no research in translation studies will ever be sufficient. To date, very few people have focused their research on this area. Nida holds that the unit should be the sentence, and in a certain sense, the discourse. Barkhudarov (1993: 40), Soviet linguist and translation theorist, suggests that: translation is the process of transforming a speech product (or text) produced in one language into a speech product (or text) in another language. [...] It follows that the most important task of the translator who carries out the process of transformation, and of the theorist who describes or creates a model for that process, is to establish the minimal unit of translation, as it is generally called, the unit of translation in the source text. Though he notes the importance of the unit of translation in a text and considers that this unit can be a unit on any level of language, he fails to point out what a text is and how it might be measured in translation. Halliday's notion of the clause might be significant in this case. To him, a clause is a basic unit. He distinguishes three functions of a clause: textual, interpersonal and ideational. According to Halliday, these functions are not possessed by word or phrase. But he is not quite successful in analyzing the relationship between clause and text (cf. Halliday 1985). In China, some people have tried to solve this problem. Wang Dechun (1987: 10) more or less shares Bakhudarov's view that the translation unit cannot be confined just to sentences. In some ways, the phoneme, word, phrase, sentence, paragraph, or even text can all serve as a unit. At this point, we cannot find anything special in treating text translation except for having text as the highest level among translation units. This is not the aim of text linguistics or discourse analysis. If we want to apply these to the theory and practice of translation, we will require a textual approach.
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做
但是这里遇到了一个问题
关掉这个报错界面以后就会提示
暂时还不知道如何解决，自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法
只能把输入法切换成中文，然后一次性把函数名输入完
计算相关系数和P值
结果如下
但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的
找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数
这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性，
这样的话可以先计算，然后再筛选
这个函数要求的输入数据是矩阵格式
自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式
最后用变量名去匹配
两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili
psych 这个包里的 () 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的，这个结果了也有显著性检验的p值
但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
小明的数据分析笔记本
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写自己喜欢的例如自己喜欢的电影、小说诗集等有关文学语言类的探讨，提出问题，解决自己的问题目录 一、现代汉语部分 二、写作部分 三、文学理论部分 四、美学部分 五、现代文学部分 六、古代文学部分 七、中国当代文学部分 八、语言学概论部分 九、外国文学部分 十、民间文学部分 十一、古代汉语部分 十二、中学语文教育学部分 一、 现代汉语部分 1.著名作家作品语言运作特色的研究 2.讽刺语言中的文化底蕴 3.语法中的语义因素 4.“是”字用法研究 5.语用与语法的关系 6.新兴词缀研究 7.祈非主谓句的修辞作用 8.论动词重叠式的使用条件 9.论句群纳入中学语文教学的实用意义 10.新兴辞格研究 11.语言环境对句式选择的制约作用 12.××方言（包括语音、词汇、语法等部分） 13.××方言现象专题报告 14.代词的语用研究 15.语言副词的语用研究 16.助动词的语用研究 17.时下新词描写 18.句型的语用研究 19.语气词的语用研究 20.言语行为在句子里的表现 二、 写作部分 1.论小说的叙述视角 2.论小说的误乐性 3.心态小说的艺术魅力 4.论现代小说性情节结构类型 5.论小说的新典型观 6.论小说语言的创新 7.论小说的写作技巧 8.论广告辞的审美特性 9.从报告文学的轰动效应探视读者的审美要求 10.试论新时期女性散文的艺术特色 11.试论毕淑敏小说的创作特色 12.试论诗歌中意象的类型与特征 13.论鲁迅小说对人物灵魂的深刻穿透力 14.试论当今散文的发展走向 15.论小说中的意识流手法 16.试论新时期散文创作的艺术特色 17.论新闻文体的审美特质 18.试论新闻写作的真实性 19.论想象在文学创作中的功用 20.试谈散文笔法的多元化趋势 21.论新时期散文的艺术嬗变 22.任选当今一个散文作家的作品进行评论 23.任选当今一个小说作家的作品进行论述 24.论散文的“自叙体”色彩 25.论文学语言的审美特性 26.试论王蒙小说的艺术特色 27.试论王安忆小说的艺术特色 28.论文学人物性格的立体结构 29.意识流写法的魅力 30.任选当今一个诗人的作品进行论述 31.文学创作情感论 32.论张洁小说的艺术
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以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例：首先在主窗口输入LS RR RR（-1） （-2） （-3）得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RR(-1) (-2) (-3) 然后在点estimate 在下拉选项中选择ARCH在命令窗口中再次输入LS RR RR（-1） （-2） （-3）并在ARCH出填入2，GARCH处为1，得出结果Variance backcast: ON GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7) *GARCH(-1) Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. RR(-1) (-2) (-3) Equation C (-1)^2 (-2)^2 (-1) Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood Durbin-Watson stat 是上证综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。
具体如下：要使用 GARCH 模型，我们需要指定它。执行此操作的函数是 ugarchspec()。我认为最重要的参数是 和 。 是一个命名列表，也许最感兴趣的两个元素是 model 和 garchOrder。model 是一个字符串，指定拟合哪种类型的 GARCH 模型。
一种偏斜-t分布的随机数生成方法及其Matlab实现.然后,以GARCH模型为例,探讨了该随机数生成器的在参数估计中的表现.极大似然估计的结果表明,各个系数的估计量均具有无偏性.这也就是说,该随机数生成器可以有效地应用于时间序模型,如GARCH模型的模拟.本研究的随机数生成器为基于蒙特卡罗技术,进一步讨论时间序列的偏斜特征如何影响模型参数估计的元偏性,效率性和渐近正态性等统计特性提供了基础.