C程序设计语言:统计输入的行数、单词数及字符数
- 2014 年 03 月 05 日
- 笔记
白天写不了文章，用来学C了。下面是C程序设计语言里的一个例子，用于统计输入的一些特性。其中简单的循环都把我弄混了，记录一下。
运行程序尝试输入些文字就能清晰看出程序运行的过程了。
* if-else语句中有且仅有一条（if或else）被执行。
* windows 终端终止程序用Ctrl+Z，再按Enter。
方差分析的多重比较
- 2013 年 12 月 09 日
- R笔记
用到[multcomp] (http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/index.html)包,并非方差分析完全教程
安装&加载
install.packages("multcomp")library(multcomp)数据
data(warpbreaks)
str(warpbreaks)## 'data.frame': 54 obs. of 3 variables:
## $ breaks : num 26 30 54 25 70 52 51 26 67 18 ...
## $ wool : Factor w/ 2 levels "A","B": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ tension: Factor w/ 3 levels "L","M","H": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...单因素方差分析
单因素（tension）三水平（L，M，H）方差分析
数据分布
#### Shapiro-Wilk 正态性检验
with(warpbreaks, tapply(breaks, tension, shapiro.test))## $L
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: X[[1L]]
## W = 0.9058, p-value = 0.07265
##
##
## $M
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: X[[2L]]
## W = 0.9428, p-value = 0.3232
##
##
## $H
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: X[[3L]]
## W = 0.9191, p-value = 0.1247条形图
with(warpbreaks, tapply(breaks, tension, function(x) hist(x, freq = F)))
方差分析表
library(xtable)
amod <- aov(breaks ~ tension, data = warpbreaks)
anov.tb <- xtable(summary(amod), caption = "方差分析表")
print(anov.tb, type = "html", caption.placement = getOption("xtable.caption.placement",
"top"))<TABLE border=1>
</TABLE>
多重比较
Tukey’s multiple comparisons tests: The “Honestly Significantly Different” (HSD) test proposed by the statistician John Tukey is based on what is called the “studentized range distribution.”
M与L差异显著，H与L差异极显著，H与M差异不显著
multcomp包
tuk <- glht(amod, linfct = mcp(tension = "Tukey"))
summary(tuk)##
## Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
##
## Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
##
##
## Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
##
## Linear Hypotheses:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## M - L == 0 -10.00 3.96 -2.53 0.0384 *
## H - L == 0 -14.72 3.96 -3.72 0.0014 **
## H - M == 0 -4.72 3.96 -1.19 0.4631
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## (Adjusted p values reported -- single-step method)基础包（stats）
(tuk.base <- TukeyHSD(amod, "tension"))## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
##
## $tension
## diff lwr upr p adj
## M-L -10.000 -19.56 -0.4402 0.0385
## H-L -14.722 -24.28 -5.1624 0.0014
## H-M -4.722 -14.28 4.8376 0.4631置信区间图
multcomp包
plot(print(confint(tuk)))
基础包（stats）
plot(tuk.base)
残差分布
残差 vs 拟合值可以检查残差是否有趋势或残差是否满足一致性；正态Q-Q图检查残差是否满足正态性。
plot(amod, which = 1:2)
双因素方差分析
双因素（tension和wool）多水平（t:L，M，H; w:A，B）方差分析
数据分布
多因素方差分析中，数据要求满足因素水平交叉内的正态性，然而水平交叉内的自由度往往较小，直接的正态性检查不可操作，因此一般由残差的正态性来反映,见残差分布。
条形图
with(warpbreaks, for (i in c("L", "H", "M")) {
hist(warpbreaks[wool == "A" & tension == i, "breaks"], xlab = paste0("breaks A",
i), main = NULL)
})
with(warpbreaks, for (i in c("L", "H", "M")) {
hist(warpbreaks[wool == "B" & tension == i, "breaks"], xlab = paste0("breaks B",
i), main = NULL)
})
方差分析表
比较单因素,双因素中tension的p值小一点点，wool不显著。
library(xtable)
amod2 <- aov(breaks ~ tension + wool, data = warpbreaks)
anov.tb <- xtable(summary(amod2), caption = "方差分析表")
print(anov.tb, type = "html", caption.placement = getOption("xtable.caption.placement",
"top"))<TABLE border=1>
</TABLE>
多重比较
tension同样是M与L差异显著，H与L差异极显著，H与M差异不显著
multcomp包
tuk2 <- glht(amod2, linfct = mcp(tension = "Tukey"))
summary(tuk2)##
## Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
##
## Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
##
##
## Fit: aov(formula = breaks ~ tension + wool, data = warpbreaks)
##
## Linear Hypotheses:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## M - L == 0 -10.00 3.87 -2.58 0.0335 *
## H - L == 0 -14.72 3.87 -3.80 0.0011 **
## H - M == 0 -4.72 3.87 -1.22 0.4474
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## (Adjusted p values reported -- single-step method)基础包（stats）
(tuk.base2 <- TukeyHSD(amod2, "tension"))## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = breaks ~ tension + wool, data = warpbreaks)
##
## $tension
## diff lwr upr p adj
## M-L -10.000 -19.35 -0.6466 0.0336
## H-L -14.722 -24.08 -5.3688 0.0011
## H-M -4.722 -14.08 4.6312 0.4474置信区间图
multcomp包
plot(print(confint(tuk2)))
基础包（stats）
plot(tuk.base2)
残差分布
残差 vs 拟合值可以检查残差是否有趋势或残差是否满足一致性；正态Q-Q图检查残差是否满足正态性。
plot(amod2, which = 1:2)
Arcgis10.0 安装+破解
- 2013 年 11 月 18 日
- Blog
（此教程本就是留作自用的，直接从原博客复制，时间上的也不再修改）
本人非常小白，以下都是从网上看来的，自己用了，有时行有时不行（可能是自己某些地方弄错了），安了几台之后终于好一点了，总结一下容易错的地方，留作以后查看。
下载GIS软件包和破解文件
Esri官网上10.1已经可以试用了，但是要破解估计还有一段时间，官网也挂出了sp4的补丁，这里也能下。本人是从9.3转到10.0的，开始下过中文的（起初以为会方便，装了后看着不怎么习惯），后来换回英文（有问题容易搜索），我自己安的可能是sp1。
下载破解包
可以到这里下载。怎么工作的本人不懂，总之就是 覆盖5个文件（另外有一个是最后复制进去bin里），导入两个注册表。
安装license manager
这个在GIS的安装文件里就有，有人提议先装这个再装主程序会比较顺利。装完后停掉许可服务。
安装主程序
这个只需点击安装文件里的项就行，最后可以把一些有需要的也一并安上。
破解
1.复制5个文件到bin文件夹，license manager默认路径安装的就是（C:\Program Files\ArcGIS\License10.0\bin）;关键是9.xlic.lic那个文件（也可以是其它名称如service.lic），可以自己用注册机制作，做的时候注意选择正确的feature和version；修改文件里的this-host为你的计算机名（不能是中文）；
2.打开bin文件夹里的lmtools.exe进行设置，只要选择license file就行，就是bin里的那个.lic文件(注册机做的)；
3.开启服务，不行就停掉再开，多试几次就可以了；
4.检查license，出现最后一行就行了，如果不行，自己再做一个.lic；
5.打开ArcGIS administrator设置（确保license manager已关）；
6.设置下面几个，许可管理器记得改为localhost；
7.刷新一下就能看到许可了；
8.复制AfCore.dll文件进bin文件夹；导入两个注册表文件
OK！试用，好运……