求教用R写ARMA的生产过程控制程序程序

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-04-09 02:18 标签： 写程序教程
用C语言写程序，实现一个整数从R进制（R由键盘输入）到十进制的互换。例如，若从键盘输入8进制数17_百度知道
用C语言写程序，实现一个整数从R进制（R由键盘输入）到十进制的互换。例如，若从键盘输入8进制数17
用C语言写程序实现整数R进制（R由键盘输入）十进制互换例若键盘输入8进制数17（超<img class="word-replace" src="/api/getdecpic?picenc=0af位）则输其十进制15；若输入8进制数32则输其十进制26结信息存放file30.txt建议使用fprintfscanf函数访问文件
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#include&&stdio.h&#include&&string.h&#include&&stdio.h&&&&#include&&string.h&&&&#include&&stdlib.h&&&&int&main(void)&&{&&&&&&long&t1;&&&&&&int&i,&n,&t,&t3;&&&&&char&a[100];&&&&&&&printf(&请输入数:\n&);&&&&&&gets(a);&&&&&&&&//输入n进制数储存数组a&&&&&&&strupr(a);&&&&&&//数组写字母转化写字母&&&&&&&t3&=&strlen(a);&//求数组度&&&&&&&t1&=&0;&&&&&&&&&&&&&&printf(&请输入转换数进制:\n&);&&//输入要转换数进制&&&&&&&scanf(&%d&,&&n);&&&&&&for(i=0;&i&t3;&i++)&&&&&&{&&&&&&&&&if(a[i]&-&&#39;0&#39;&&=&n&&&&a[i]&&&&#39;A&#39;&||&a[i]&-&&#39;A&#39;&+&10&&n&)&&//判断输入数据进制数否符合&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&printf(&data&error!!\n&);&//错误&&&&&&&&&&&&&&exit&(0);&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&if(a[i]&&=&#39;0&#39;&&&&a[i]&&=&&#39;9&#39;)&&//判断否数字&&&&&&&&&&&&&&&t&=&a[i]&-&&#39;0&#39;;&&&&&&&&&&&&//求该数字赋值给t&&&&&&&&&&&else&if&(n&&=11&&&&(a[i]&&=&&#39;A&#39;&&&&a[i]&&=&&#39;A&#39;&+n&-10))&//判断否字母&&&&&&&&&&&&&&t&=&a[i]&-&&#39;A&#39;&+10;&//求该字母所代表十进制数&&&&&&&&&&t1&=&t1&*n&+t;&//求终转换10进制数&&&&&&&&&}&&&&&&printf(&转化10进制数&%ld\n&,&t1);&&&&&&return&0;&&}
互换，还有十进制转化为其他进制的
你等下，我改下！我学的是C++，打开文件那步你就自己做了！但C我也会
上一个全对，不错
#include&stdio.h&#include&&stdlib.h&main(){int&i=0,base,n,j,num[20],n1;printf(&请输入一个将要转化的数\n&);scanf(&%d&,&n);n1=n;printf(&请输入要转化成的进制\n&);scanf(&%d&,&base);do{i++;num[i]=n%n=n/}while&(n!=0);printf(&The&data&%d&has&been&converted&into&the&%d-base&data:\n&,n1,base);for(j=i;j&0;j--){if(num[j]&=10)printf(&%c&,char(55+num[j]));elseprintf(&%d&,num[j]);}printf(&\n&);}//不好意思刚刚的有点问题，这个没问题了
太给力了，你的回答完美解决了我的问题！
不客气，在回答第二个问题时我自己也出了点错误！
这位大神，能不能帮我将这两合并在一起啊
最好用模块形式
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太给力了，你的回答完美解决了我的问题！
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出门在外也不愁急！求一个R语言写的短程序 20行以内_百度知道
急！求一个R语言写的短程序 20行以内
今刚始看木侠能给我解释 语言主要干嘛比写hellow world程序
提问者采纳
~print(&hello world&)hello world程序应该说R统计面比较牛相应R包进行各种各统计析强作图能力些我都嘿嘿想R找点资料习难
请高人给一个10~20行的代码 并且可不可以用中文给我解释一下
别叫高人好吗？我都说了我很菜~！给你看一个小函数吧吧，用于计算两个样本之间的t统计量。twosam &-
#这个是函数的名字，以后调用的时候直接用这个名字就行了。function(y1, y2) {#这个function是关键字，定义的是一个函数，懂吧。其中要传进去两个参数也就
，是两个样本了。n1 &- length(y1);#这是求第一个样本的样本量，用length函数直接搞定。这是rbase包中的函数 n2 &- length(y2)#同上了yb1 &- mean(y1);#这个求第一个样本量的平均只，mean函数。 yb2 &- mean(y2)#同上s1 &- var(y1); #求第一个样本的方差，var函数s2 &- var(y2)#同上s &- ((n1-1)*s1 + (n2-1)*s2)&#47;(n1+n2-2)#这个就是t检验分母中前面那一对计算式。tst &- (yb1 - yb2)&#47;sqrt(s*(1&#47;n1 + 1&#47;n2))#这就是t检验公式了，熟悉把。sqrt函数用于开方。。tst#这个用于返回最后的结果，作为函数返回值，其实可以不用，默认就把最后一条语句返回。}好现在就可以吊用这个函数了输入a&-c(1:10)#表示a为一个数组，从1到10，10个数字，c关键字用到了b&-runif(10)#这个函数我也不知道干什么的，反正就是能生成10个数，不过不要紧？runif就可以知道这个函数干什么的了。？+你想知道的东西 R就能告诉你想要知道的东西。。然后调用函数twosam(a,b) 搞定，就算出了这两组值的t统计量了。。。我不会告诉你这个函数我是从R导论.pdf中现成搬过来的，哈哈哈。所以少年，想学东西还是多看看书吧。。。
亲~我的邮箱是 可以把那个R导论.pdf给我发过来么？感激不尽~！
我还有几个了，都给你吧。下午给你现在在寝室，那些东西在办公室了。。
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太感谢了，真心有用
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出门在外也不愁## Examples of Applied Time Series Analysis, By He Shuyuan
## Chpater 5, Predictions
demo.pred.arma42 <- function(n=40){
a <- c(-0.9, -1.4, -0.7, -0.6)
b <- c(0.5, -0.4)
x <- arma.gen(n, a, b, plot.it=F)
gams <- arma.gamma(ng, a, b, sigma=1)
n.use <- 14
## use n.use points in prediction
m.pred <- 7
## predit m.pred steps
n.start <- n - m.pred - n.use + 1
## which x are affected
## predict usging true ACV
Ga <- matrix(0, nrow=n.use, ncol=n.use)
for(ii in seq(n.use)) for(jj in seq(n.use)) {
ind <- abs(ii-jj)+1
Ga[ii,jj] <- gams[ind]
Gar <- solve(Ga)
x.use <- x[n.start:(n.start+n.use-1)]
y.pred <- x
y.pred[] <- NA
errs <- numeric(m.pred)
for(k in seq(m.pred)){
g <- gams[(n.use+k):(k+1)]
a <- Gar %*% g
y.pred[n.start+n.use-1+k] <- c(crossprod(a, x.use))
errs[k] <- gams[1] - g %*% Gar %*% g
lb <- y.pred[(n-m.pred+1):n]-1.96*errs
ub <- y.pred[(n-m.pred+1):n]+1.96*errs
yl <- range(c(lb,ub,x,y.pred), na.rm=T)
plot(1:n, x, type="n",
main="Prediction of ARMA(4,2)",
xlab="t", ylab="y",
lines(1:(n.start), x[1:n.start],
lines(n.start:(n.start+n.use-1), x[n.start:(n.start+n.use-1)],
col="green", lwd=2) ## used for predition
lines((n-m.pred):n, x[(n-m.pred):n],
type="b", col="green", lty=3, lwd=2)
## true values
lines((n-m.pred+1):n, y.pred[(n-m.pred+1):n],
type="b", col="red", lwd=2)
## predictons
lines((n-m.pred+1):n, y.pred[(n-m.pred+1):n]+1.96*errs,
type="l", col="red", lty=2)
## upper bounds
lines((n-m.pred+1):n, y.pred[(n-m.pred+1):n]-1.96*errs,
type="l", col="red", lty=2)
## lower bounds
invisible()

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