知乎上有哪些R語言編程方面的大神/高手？
希望能向大神們在R語言編程方面多多請教~~
@任坤
@謝益輝
- R語言在國內的應用水平還不高，大多還處在一般應用級別！可參見我2018年初所寫的《2017年R語言發展報告（國內）》
2017年R語言發展報告（國內）?mp.weixin.qq.com
2. 頂部的R玩家（高手）國內還有不少，湯銀才老師、謝益輝、張丹、陳堰平、肖楠、劉思喆等很多高手。
可以多關注《R語言中文社區》，關注各領域大牛的技術實踐分享
@Song
歡迎關注我們啊，我們寫過很多關於R語言的文章，當然，存貨更多，有疑問也必定知無不言。一起交流啊~~
關於崑崙數據：崑崙數據是工業大數據領域的領軍企業，創始團隊來自國內頂尖信息科技與工業企業以及頂尖研究機構，蟬聯「中國大數據企業50強」，受邀參與制訂《中國製造2025》工業大數據技術路線圖，發起成立並主導運營工業大數據製造業創新中心，致力於用大數據和人工智慧技術。已服務新能源、石油天然氣、電子製造、工程機械、環保、動力裝備、生物製藥等領域。更多內容請關注微信公眾號 ( id:k2datas ) 了解。
編輯於 2018-03-23繼續瀏覽內容
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statoor玩數如廚藝，預測如算命@肖凱@TomHall@統計之都
@肖凱@TomHall@統計之都
必須@自己一下，哈哈。關於R和並行計算的，可以看下ParallelR網站。http://www.parallelr.com/blog
FinanceR - SegmentFault最近一直在關注 一個叫FinanceR的專欄，作者更新速度很快，內容也是對的起業內良心呀。鏈接在此，不要謝我！
最近在做一個模擬，出現了點問題，沒有找出錯誤在哪兒，請教一下各位大神
##產生數據
generate.data=function(n,n0,c,Tpara) ##n0為非有效樣本的個數
{ x=runif(n,0,2)
z=as.matrix(matrix(rbinom(2*n,1,0.5),nrow=n,ncol=2))
epsilon=rnorm(n,0,0.1)
w=as.numeric((x+epsilon)&>1)
Tbeta=Tpara[1]
Talpha=Tpara[2:3]
lambda=(z%*%Talpha-1/sqrt(2))^2
h=exp(Tbeta*x+lambda)
y=rexp(n,h)
C=runif(n,0,c)
T=apply(cbind(y,C),1,min)
delta=as.numeric(y&<=C)
x1=sample(x,n0,replace=FALSE) ##非有效樣本
eta=rep(1,n)
for( i in 1:n0)
{ k=which(x==x1[i]) ##記錄非有效樣本的位置
eta[k]=0 } ##非有效樣本的eta值為0,有效樣本eta值為1
data0=data.frame(cbind(T,delta,x,w,eta,z))
data=data0[order(data0$T),]
return(data)
}
e.hat=function(beta,alpha,i) ## i表示從第i個個體開始累加 ,beta、alpha待估計
{ a=eta*as.numeric(w==w[i])*exp(beta*x+z%*%alpha)
b=eta*as.numeric(w==w[i])
num=sum(a[i:n]) ##分子
dem=sum(b[i:n]) ##分母
ehat=num/dem
return(ehat)
}
##Sfun實現一個向量從當前位置起後面元素累加,用到了函數cumsum,X為向量
Sfun=function(X)
{ d=sum(X)-cumsum(X)
n=length(X)
f=rep(0,n)
g=d[-n]
f[1]=sum(X)
f[2:n]=g
return(f)
}
##似然函數
logLfun0=function(theta)
{ beta=theta[1]
alpha=theta[2:3]
e=rep(0,n)
for(i in 1:n)
{ if(eta[i]==1)
e[i]=0
else
e[i]=e.hat(beta,alpha,i)
}
e=replace(e,is.na(e),1)
r=exp(beta*x+z%*%alpha)
c=eta*r+(1-eta)*e ##中間變數
L1=sum(delta*(log(c)))
L2=sum(delta*log(Sfun(c))) ##Sfun為前面已經定義的函數
logL=L1-L2 ##對數似然函數
return(logL)
}
##模擬M次
library(maxLik)
main=function(M,n,n0,c,Tpara) ##求M次估計的平均值
{ para=matrix(rep(0,3*M),M,3)
for(i in 1:M )
{ data=generate.data(n,n0,c,Tpara)
T=data[,1]
delta=data[,2]
x=data[,3]
w=data[,4]
eta=data[,5]
z=as.matrix(data[,6:7])
result=maxLik(logLfun0,start=c(runif(3,-1,1)),method="NR")
para[i,]=round(result$estimate,2)
}
m=apply(para,2,mean)
s=apply(para,2,sd) #標準差
bias=Tpara-m #偏差
out=rbind(para,m,s,bias)
return(para)
}
M=20 ##模擬次數
n=100 ##每次模擬的樣本量
n0=n*0.5 ##非有效樣本的個數
c=2 ##刪失比率大概為20%
Tpara=c(log(2),1,-0.5) ##真實參數，順序為beta、alpha
如果我直接用命令：outcome=main(M,n,n0,c,Tpara)，R會報錯：找不到對象eta.
如果我不把循環寫在main函數裡面而是直接用以下命令卻沒有問題，請假大神這是問什麼？
para=matrix(rep(0,3*M),M,3)
for(i in 1:M )
{ data=generate.data(n,n0,c,Tpara)
T=data[,1]
delta=data[,2]
x=data[,3]
w=data[,4]
eta=data[,5]
z=as.matrix(data[,6:7])
result=maxLik(logLfun0,start=c(runif(3,-1,1)),method="NR")
para[i,]=round(result$estimate,2)
}
m=apply(para,2,mean)
s=apply(para,2,sd) ##M次估計的標準差，其中方差除以的是（n-1）
bias=Tpara-m
out=rbind(para,m,s,bias)
有很多搞生物搞計算的都是大神，比如@Charles Liang。
@HopeR
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