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留言 | 谢益辉

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访客 *五脚星* @ 2007-08-11 20:48:07 写道：

😎

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访客 *deadwind* @ 2007-09-28 10:12:13 写道：

师兄  那个统计之都得文档什么的是不是还不能下？什么时候能下呢？

[yihui]

这个……取决于Zhang, X. M.同学的速度……你可以问她……现在已经传了少数一部分上去了

——原帖发布于 2007-09-28 10:31:34

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访客 *pisces0118* @ 2007-10-13 06:56:16 写道：

注册以后要到注册的邮箱去激活帐号怎么用啊

[yihui]

注册的时候填写真实可用的邮箱，随后会收到一封激活邮件，点击链接激活即可。

——原帖发布于 2007-10-13 12:56:25

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访客 *lanyahbh* @ 2007-10-13 15:10:57 写道：

谢谢您在S-Plus/R中的指导，我想把我的问题再具体的描述一下，我的论文做的是：应用遥感数据及少量的地面调查数据对森林的蓄积量进行预测（预测变量为遥感影像的灰度值和地物类型，目标变量为森林蓄积量；它们都是以二维表的形式组织的），现在我基本上已经完成了应用样本数据拟合好了模型，并在知道了如何应用拟合好的对未知蓄积量的数据（也是二维表的形式）进行预测，现在剩下的问题是：如何把预测完了数据（二维表）转换成图像？
希望您可以抽空帮我看一下，像一个办法，在这里先谢谢您了！

[yihui]

我已经回复邮件。

参考image()，例：

x=y=seq(-6,6,.1)
z=outer(x,y,function(x,y)x^2+6*sin(y))
image(x,y,z)
box()

——原帖发布于 2007-10-13 08:34:33

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访客 *lanyahbh* @ 2007-10-15 17:13:52 写道：

现在又有一个问题了，是这样的：我要用遥感信息（连续型）和地物类（字符型）型建立一个关于预测森林蓄积量（需要是连续型）的神经网络模型。可是在建立神经网络模型时，设置蓄积量为连续型变量，系统提示出错，说什么该变量不能为该类型！但在我的预测中，目标变量需要是连续型的（因为各块林地上的森林蓄积量是连续变化），而且当我把它改成是离散型（只是试验，实践是不应该这样的），预测的精度的各项结果均为0，非常的迷惑！！
抽个时间，帮忙看一下吧！
非常感谢

[yihui]

神经网络毫无疑问是可以用于连续型因变量的，你之所以出现这样的问题我猜还是对数据结构不熟悉，检查一下你的参数是否符合函数nnet()的要求，至少我用R的nnet包作连续变量的预测是没问题的。你用S-Plus还是R？（我没有S-Plus，但S-Plus的神经网络与R的函数是相同的名字，你可以参考Venables和Ripley他们那本Modern Applied Statistics with S-Plus）

> x=rnorm(20);y=x+rnorm(20,0,.2)
> m=nnet(y~x,size=2) #隐藏层中单元数为2
# weights:  7
initial  value 21.014472
iter  10 value 17.272225
iter  20 value 11.576956
iter  30 value 10.625425
iter  40 value 10.572321
iter  50 value 10.563150
iter  60 value 10.540803
iter  70 value 10.535614
iter  80 value 10.531502
iter  90 value 10.528969
iter 100 value 10.524533
final  value 10.524533
stopped after 100 iterations
> predict(m) #预测
          [,1]
1  7.192212e-06
2  6.848704e-06
3  9.273907e-06
4  9.999606e-01
5  6.860589e-06
6  5.305207e-01
7  4.216611e-01
8  9.785739e-05
9  2.618520e-01
10 6.847917e-06
11 4.857670e-05
12 6.848141e-06
13 6.847917e-06
14 5.796481e-04
15 6.847917e-06
16 9.999690e-01
17 7.793182e-01
18 9.999652e-01
19 6.847958e-06
20 1.269201e-03

——原帖发布于 2007-10-15 11:28:53

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访客 *lanyahbh* @ 2007-10-15 22:56:37 写道：

X  Y  NDVI  W_PC_3  PC_1  HIS_3  Broad_laef  conifer  C_B  Bamboo  Nursery  shrub  Volume
20674  3553  -0.002  87.518  91.275  85.117  1  0  0  0  0  0  8.0111
20674.5  3553  -0.027  89.887  103.271  103.893  1  0  0  0  0  0  14.1876
20675  3553  -0.038  92.111  109.917  111.289  1  0  0  0  0  0  5.7136
20673  3552  0.002  87.145  99.851  88.566  1  0  0  0  0  0  6.8663
20673.5  3552  -0.018  82.301  79.805  69.661  1  0  0  0  0  0  10.7293
20674  3552  -0.022  89.515  104.273  99.619  1  0  0  0  0  0  3.9644
20674.5  3552  -0.021  85.004  107.69  92.174  1  0  0  0  0  0  5.127
20675  3552  -0.01  82.276  84.833  72.259  0  1  0  0  0  0  10.4952
20675.5  3552  -0.002  85.815  89.206  84.912  1  0  0  0  0  0  8.0866
20676  3552  -0.003  88.992  122.024  112.106  1  0  0  0  0  0  19.8122
20676.5  3552  -0.016  91.514  112.237  113.429  1  0  0  0  0  0  5.9058
20671.5  3551  -0.014  94.721  132.585  134.009    0  0  1  0  0  2.6946
20672  3551  0.001  86.335  80.149  71.95  1  0  0  0  0  0  4.6919
20672.5  3551  -0.005  84.086  79.04  73.22  1  0  0  0  0  0  8.1268
20673  3551  -0.035  90.996  121.337  125.117  0  0  1  0  0  0  6.3197
20673.5  3551  -0.051  92.234  126.423  120.782  1  0  0  0  0  0  7.9688
20674  3551  -0.026  88.714  119.846  112.791  1  0  0  0  0  0  3.7742
20674.5  3551  -0.05  91.436  115.112  111.937  1  0  0  0  0  0  7.165
20675  3551  -0.038  89.346  115.338  113.41  1  0  0  0  0  0  7.1586
20675.5  3551  -0.052  92.82  102.227  100.321  0  0  1  0  0  0  8.7565
20676  3551  -0.061  91.546  111.542  106.601  0  1  0  0  0  0  4.7667
20676.5  3551  -0.039  89.133  114.427  112.057  0  1  0  0  0  0  5.6961
20677  3551  -0.059  90.797  96.911  96.716  0  0  0  0  0  0  8.1386
20672  3550  -0.023  95.657  132.516  133.636  1  0  1  0  0  0  6.2305
20672.5  3550  -0.05  96.943  113.145  118.109  1  0  0  0  0  0  12.8494
20673.5  3550  -0.03  92.233  129.003  125.508  1  0  0  0  0  0  5.0575
20674.5  3550  -0.045  92.439  121.313  121.931  1  0  0  0  0  0  8.5315
20675  3550  -0.065  93.504  123.078  125.119  1  0  0  0  0  0  18.1014
20675.5  3550  -0.033  93.274  124.418  125.409  1  0  0  0  0  0  11.6885
20676  3550  -0.034  94.531  127.386  129.057  1  0  0  0  0  0  16.0616
20676.5  3550  -0.038  91.399  116.638  117.784  0  0  1  0  0  0  5.8788
20677  3550  -0.047  91.651  123.462  124.469  0  1  0  0  0  0  7.5143
20677.5  3550  -0.036  92.854  116.933  117.664  1  0  0  0  0  0  10.7145
20674  3549  -0.038  94.86  126.249  128.753  1  0  0  0  0  0  13.253
20674.5  3549  -0.045  96.565  123.839  127.273  1  0  0  0  0  0  9.0357
20675  3549  -0.039  97.486  113.069  115.813  0  0  0  0  1  0  1.4214
20675.5  3549  -0.063  96.6  120.225  126.182  1  0  0  0  0  0  18.8498
2674.5  3548  -0.059  98.558  122.468  124.699  1  0  0  0  0  0  12.244

预测变量是NDVI W_PC_3 PC_1 HIS_3 Broad_laef conifer C_B Bamboo Nursery shrub
目标变量是Volume

[yihui]

第12行是否含有缺失值？

——原帖发布于 2007-10-20 16:03:08

[giscus-bot]

访客 *lanyahbh* @ 2007-10-16 06:45:50 写道：

谢谢你
我还是不懂，我用的是insightful
我下次把数据给你看一下

[giscus-bot]

访客 *lanyahbh* @ 2007-10-26 07:56:38 写道：

谢谢!
这几天忙于其他事,都没有时间看您的回帖,我自己也研究了一下，基本上已经解决了

[giscus-bot]

访客 *lanyahbh* @ 2007-10-26 08:02:08 写道：

不过有一点就是我的模型不是太稳定，就是说的参数的设置的不同，对起进行评价时，Relative S..  erorr相差很大

[yihui]

调整参数，找预测误差最小的

——原帖发布于 2007-10-29 16:46:32

[giscus-bot]

Guest *anita_jiu* @ 2007-10-31 15:39:04 originally posted:

Hi, there
Have been extremely busy with the new challenge. Trying to get some sense out of a 'sophisticated' dissertation -  1.8 gender agreed...; 1.54 gender has heard of ... How 'creative'!! Applying mean, median, and mode to analyse norminal data!! ❓

Are u busy over there?

Take care.

A.

[yihui]

OMG... It's hard to imagine they can calculate ("cats"+"dogs")/2...
BTW, mode is appropriate for nominal data, but mean & median are absolutely NOT :)

Originally posted on 2007-10-31 18:49:20

[giscus-bot]

访客 *xmg* @ 2007-11-10 21:49:13 写道：

看你的blog很有收获，收藏了。

[yihui]

不过我倾向于把有用的东西写在英文Blog中，呵呵

——原帖发布于 2007-11-10 22:43:11

[giscus-bot]

访客 *等梦拜访* @ 2007-11-13 16:13:17 写道：

谢大人好~
最近偶在看对应分析
R中的MASS包偶怎么找了半天也没有找到啊
rcran上没有发现这个包：（
据吴老的书说corresp函数在这个MASS包中。。

[yihui]

CRAN上没有这个包？这玩笑开大了，MASS可是两位超级大牛Venables和Ripley的大作，它在R的众Packages中的Priority是“recommended”，不可能没有。你直接用install.packages()装就可以了，没必要上CRAN网站，你在网站上不能直接找到它是因为V和R两位大人把MASS和class、nnet、spatial四个包一起写成一个Bundle了，你在网站上肯定可以看见VR。

——原帖发布于 2007-11-13 17:53:56

[giscus-bot]

访客 *等梦拜访* @ 2007-11-14 05:45:41 写道：

啊~搞定了
谢谢～～～～
原来我都是到cran网上找package。。
原来这样就可以啊

[yihui]

如果是用Windows的话，应该自然而然就用菜单安装了。主要是包与包之间有dependency，你若是搞不清楚，只从CRAN上面下载某一个zip文件安装，那么你就得挨个找相关联的包去安装，这是很麻烦的。RGui里面菜单默认就是把关联的包全都安装上，这也对应着install.packages()里面的一个参数，自己找。

——原帖发布于 2007-11-14 10:47:22

[giscus-bot]

访客 *一支梅* @ 2007-11-24 05:50:25 写道：

你好！请问有最新版的马克威软件吗？如果有的话，能不能麻烦发到邮箱[email protected]

[yihui]

一支梅大人，貌似您还不了解我的立场，本人是坚决反对盗版统计软件的。

——原帖发布于 2007-11-24 09:10:09

[giscus-bot]

访客 *ryl* @ 2009-07-03 13:04:43 写道：

呵呵，看到版主在FAQ里提的标准留言了

[giscus-bot]

访客 *一支梅* @ 2007-11-24 05:51:01 写道：

补充下，谢谢！

[giscus-bot]

访客 *wang* @ 2020-11-20 13:09:20 写道：

谢老师您好～～我最近再用Rmarkdown整理一份医学统计学的学习笔记，您可以在https://bookdown.org/wxhyihuan/Notebook-of-medical-statistics-1605856202966/ 这里了解，目前还在更新当中，谢谢您的各种资料，帮助很大！
我想问一下您，怎么可以自定义Content URL呢？看提示说是需要联系以为管理员，所以就跑到这里了～～
另外，有一个笑话：我这个人实在太腼腆呢，就在刚才，前面的美女的钱包掉了，我捡起来没有好意思还给人家～～～hhh～～

[yihui]

_bookdown.yml 中的 book_filename 默认就是你的 Content URL：https://bookdown.org/yihui/bookdown/configuration.html

——原帖发布于 2020-11-20 19:44:00

[giscus-bot]

访客 *wang* @ 2020-11-20 23:23:59 写道：

好的～谢谢～

[giscus-bot]

访客 *Cyrus Yip | 叶寻* @ 2021-05-15 15:46:47 写道：

我刚发现用我们的博客在国内都访问不了了，这是官方的解决办法： https://www.vercel-status.com/incidents/r758bhbklgfd

把 ANAME 从 76.76.21.21 改为 76.223.126.88
把 CNAME 从 cname.vercel-dns.com 改为 cname-china.vercel-dns.com

实际上这两个记录改不了，我是直接添加新记录的。弄完之后可以访问了，过来告诉你一声，免得你再花时间放狗搜索。有点想分享到统计之都的，但又不知道谈论这些合不合适。

@CyrusYip

[yihui]

好的，我改好了。多谢相告！不过我早先就说过了，国外免费资源都免不了被墙的命运，只是早晚的事情。

——原帖发布于 2021-05-16 05:39:38

[atlas555]

大大 你的 js css 的 cdn 就被不定时墙了，我最近就在改造博客的 js 加载问题

[yihui]

多谢相告！我测了一下，当前似乎还都是绿的：https://www.itdog.cn/tcping/cdn.jsdelivr.net 而且我当初看中 jsdelivr 就是因为它宣称中国大陆可访问：https://www.jsdelivr.com/network 我对这个不定时墙也没啥好办法。你的网站要是访问量不大，可以把这些资源直接放在站内；我自己的网站还是比较耗流量的。

[giscus-bot]

访客 *Jason Wang* @ 2021-05-19 01:09:34 写道：

我是过来膜拜一下的。

[giscus-bot]

访客 *biwen* @ 2022-03-02 13:34:16 写道：

无意间发现这个网站，受益匪浅，谢谢博主的分享！

[giscus-bot]

访客 *胡涂说* @ 2022-05-03 03:47:52 写道：

本站的字体阅读起来确实非常舒服～～

[giscus-bot]

访客 *Bensz* @ 2022-09-17 08:20:22 写道：

益辉大大，最近我在使用您开发的bookdown写书，我发现PDF输出里的参考文献格式一直不太对，找了一圈都没找着怎么处理。今天新开了个issue:

rstudio/bookdown#1384

有空帮忙看看，谢谢啦！

[giscus-bot]

访客 *tianxia_ct* @ 2013-11-24 13:32:26 写道：

您好，一直关注您的博客。最近我也从wordpress迁移到Jekyll，很多事情还没弄好，故私自借用了您的模板，不知您是否介意？博客还没做好，故链接就没放上。我会边学边改，创出我的模板风格。

[yihui]

谢谢相告，敬请随意。

——原帖发布于 2013-11-24 16:05:31

[yihui]

你能看得上 hugo-xmin 主题是我的荣幸！

——原帖发布于 2018-02-05 03:34:49

[atlas555]

从其他朋友那里了解到作者，尤其是看了 hugo-xmin 主题，我将我 hexo 的博客迁移到 hugo了。特别喜欢作者的创作。

[yihui]

欢迎来到极简世界！

[tujinwei]

师兄好，很久没来你的博客，这次来又学到良多。
我想向您请教下对HLM，多层线性模型的看法。最近在准备硕士论文接触到的，感觉单纯ANOVA似乎有点过于应付了。:) 谢谢🐼

[yihui]

抱歉这些我都不是很了解。

[tienyuan-huang]

giscus 跟 github 連動好方便！讚啦👍

[Hellofantuan]

一个有趣的人

[Vlad-Platma]

Thanks!

[ssyybbiill]

为啥不用WordPress啊？

[think-crow]

简洁、安全、性能好、定制化高、易于数据备份及数据迁移吧！部分原因参见：基于 R 做网站/网页的萌芽