Practical R for Statistical Analysis and Visualization

HLM is a statistical analysis tool commonly used in fields such as sociology and psychology. Similar to Mplus, it is particularly effective for analyzing hierarchical data, which is frequent in social science research. HLM allows for the examination of multilevel data structures, enabling researcher

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：

R 是一种 开源免费 的统计计算和图形环境，由新西兰奥克兰大学的 Ihaka 和 Gentleman 在 1993 年初步开发，并于 1995 年在 GNU 公共许可证（GPL）下发布。R 的设计深受 S 语言 及其环境的影响，其中大部分 S 语言编写的代码可以在 R 中 无需修改地运行。 核心团队：如今，R 的核心团队由 17 名成员组成，其中包括 John Chambers，他们负责不断维护和更新该系统。 丰富的功能：R 提供了广泛的统计计算功能，涵盖 线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类和聚类 等方法。此外，R 具备强大的图形功能，能够 创建高质量数据可视化。 扩展性：R

基于统计分析方法的同步移相干涉图位置配准

本实验基于 MATLAB 的 GUI 展示 动态卷积 和 圆周卷积 的过程，帮助学生理解数字信号处理的基本概念。通过交互式界面，用户可以直观地观察卷积的变化及其在信号处理中的应用。

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书

在本篇文章中，我们将探索心图的基本应用，以及如何利用MATLAB开发技术来展示登月过程。心图作为视觉化工具，可以在多种科学场景中使用，包括登月等重要场景。将带您了解如何用MATLAB从零开始创建并使用心图，通过案例展示相关背影与功能，让开发更加直观和高效。

本课程包含Matlab的教学课件和上机实验，是我选修课给的很好且给力的资源。

评估Cardinal2D.m --- 在参数值u处计算二维基数样条。 EvaluateCardinal2DAtNplusOneValues.m --- 在u的N+1个值（参数u varies b/w 0和1）处评估给定四个点的基数样条和测试，使用统一参数化。 TestEvaluateCardinal2D.m --- 一个简单的测试程序，用于评估给定数据集的Cardinal Spline，其中Tension=0 (Catmull-Rom)和Tension=0.5。