格子

R package lattice:lattice图形,lattice是一个功能强大、优雅的高级数据可视化系统,强调多变量数据,这足以满足典型的图形需求,也足够灵活地处理大多数非标准的需求。看到了吗?介绍格点(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 陈拓;苏志华;杨毅;丁珊珊:利用包络模型进行预期回归的有效估计(2020年)
  2. Maria Xose Rodriguez Alvarez,Vanda Inacio:ROCnReg:A R程序包,用于有或无协变量信息的接收器操作特性曲线推断(2020年)阿尔十四
  3. Ackerman,Samuel:《调查意见与外部数据的一致性》(2019年)
  4. Finch,W.Holmes;Bolin,Jocelyn E.;Kelley,Ken:使用R进行多级建模(2019年)
  5. Giorgio Speranza,Roberto Canteri:RxpsG光电子和电子光谱数据处理的新开放项目(2019年)不是zbMATH
  6. Hay Jahans,克里斯托弗:基础应用统计学指南(2019)
  7. 胡大海:变系数乘性回归模型的局部最小乘积相对误差估计(2019)
  8. 保罗(Paul,2019年)
  9. Paul F.Petrowski;Elizabeth G.King;Timothy M.Beissinger:种群间和种群内连锁不平衡划分的R框架(2019)不是zbMATH
  10. Tai Sakuma:AlphaTwirl:Python库,用于将事件数据汇总为多元分类数据(2019)阿尔十四
  11. 布朗,乔纳森D.:行为科学高级统计学。R的计算方法(2018)
  12. Hofert,Marius;Kojadinovic,Ivan;Mächler,Martin;Yan,Jun:R的copula建模元素(2018)
  13. Keen,Kevin J.:统计与数据分析图表与R(2018)
  14. Stéphanie Bougeard;Stéphane Dray:使用ade4包进行监督多块分析(2018)数学不是ZB
  15. Ulrike Grömping:R Package DoE.base for Factorial experiences(2018年)不是zbMATH
  16. Ken Beath:randomLCA:R软件包,用于潜在类和随机效应分析(2017)数学不是ZB
  17. Matthias Templ和Bernhard Meindl、Alexander Kowarik和Olivier Dupriez:合成复杂数据的模拟:R包simPop(2017)不是zbMATH
  18. Sebastian Meyer和Leonhard Hold和Michael Höhle:使用R包监测对流行病现象进行时空分析(2017)不是zbMATH
  19. Tan,Teck Jiang:带R的双分类车型(2017)
  20. Templ,Matthias:微观数据的统计披露控制。R中的方法和应用(2017)