本来是想找
显示
shiny
中
程序运行进度的方法，不过只看到
显示
循环
执行进度的~Whatever,记录下吧一、tcltk包案例：library(tcltk)
u <- 1:2000
#开启
进度条
pb <- tkProgressBar(title="进度",label="已完成 %", min=0, max=100, initial = 0, width = 300)
for(i i
进度条
：
循环
是在处理各种任务的最常用的结构，一般的少量数据
循环
过程可以在几秒之内完成，稍大一点的也就是分钟的事情，但是在处理大量数据的时候，这个
循环
就可能会运行小时甚至几天的时间（当然还是要看配置和代码质量的）。
在这种情况下，程序的运行就变成了一种毫无目的的等待，看不见摸不着的运行，就算是其
中
除了bug卡在了某处，也只能痴痴地等了……这个等待的过程太煎熬了，最关键的是我们不知道现在已...
翻译的一塌糊涂，专业词汇实在是看不懂，目前也就只能凑活把功能实现咯REFhttps://shiny.
rstudio
.com/reference/shiny/latest/withProgress.html参数设置函数选项withProgress(expr, min = 0, max = 1, value = min + (max - min) * 0.1,
message = NULL, deta
在用R进行并行计算的时候，不能用“cat()”或者“print()”之类的函数来追踪程序的运行进度，令人十分不快乐。尤其是当并行数目多或者程序复杂运行较慢的时候，你甚至都分不清它是在乖乖运行还是在偷懒休息，真是令人头秃。
require(doSNOW)
require(tcltk)
cls <- makeSOCKcluster(2)
registerDoSNOW(cls)
ssize <- 20
pb <- txtProgressBar(max=ssize, styl
在
RStudio
中
进行White检验，可以使用白噪声检验函数`whitenessTest()`来进行。该函数属于`tseries`包，如果没有安装该包，则需要先安装该包。
下面是一个简单的例子，演示如何对一组时间序列数据进行白噪声检验：
1. 首先，加载`tseries`包：
library(tseries)
2. 然后，生成一组时间序列数据：
set.seed(123)
data <- rnorm(100)
3. 接下来，使用`whitenessTest()`函数对数据进行白噪声检验：
whitenessTest(data)
该函数将返回一个包含检验结果的列表。如果p值小于0.05，则数据被认为是非白噪声。如果p值大于0.05，则数据被认为是白噪声。
需要注意的是，白噪声检验仅仅是对时间序列数据是否存在自相关性的一个初步检验。如果数据不是白噪声，那么可能需要进一步分析其自相关性结构以及其他特征。
