对课后习题的一些整理,由于不知道多元统计分析考试的内容,只能随便整理一些。如果有错误,请在评论区中指出。 目录 第一题:条件分布与独立性 第二题:正态分布 第三题:均值检验 第四题:均值结构检验 第五题:均值结构检验实例 第六题:协方差阵检验 第七 ...
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 多元数据可视化 Visualising multivariate data : 绘图方法: 基本画图函数 如:pairs coplot 和lattice包里的画图函数 xyplot splom 可以画成对列表的二维散点图, 维密度图。car包里的scatterplo ...
2015-04-28 10:55 0 2233 推荐指数:
对课后习题的一些整理,由于不知道多元统计分析考试的内容,只能随便整理一些。如果有错误,请在评论区中指出。 目录 第一题:条件分布与独立性 第二题:正态分布 第三题:均值检验 第四题:均值结构检验 第五题:均值结构检验实例 第六题:协方差阵检验 第七 ...
目录 Chapter 1:多元统计分析基础 一、随机向量 Part 1:随机向量的分布 Part 2:随机向量的数字特征 Part 3:随机向量的数字特征的性质 二、矩阵代数 ...
摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1、线性模型~回归分析:【包】:stats 【函数】:lm(formula, data ...
目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计 在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系 1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑 ...
判别分析是用一种统计的方法根据已有的数据集去分析新的数据属于那一类的方法 适用于数据集较小的情况,因为数据量够大的话神经网络的准确率会比传统的判别分析高得多 距离判别法: 欧氏距离 简单的计算数据集中每一类的样本均值 对于新数据,计算新数据与各类样本均值 ...
聚类分析是一个迭代的过程 对于n个p维数据,我们最开始将他们分为n组 每次迭代将距离最近的两组合并成一组 若给出需要聚成k类,则迭代到k类是,停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离 个人认为考试只考 1,2 比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 ...
描述性统计分析主要包括 基本信息:样本数、总和 集中趋势:均值、中位数、众数 离散趋势:方差(标准差)、变异系数、全距(最小值、最大值)、内四分位距(25%分位数、75%分位数) 分布描述:峰度系数、偏度系数 不分组描述性统计 该数据采用R自带数据集mtcars ...
目录 Chapter 3:多元正态分布的参数估计 一、随机阵的正态分布 Part 1:随机阵及其运算 Part 2:随机阵的正态分布 二、多元正态分布的参数估计 Part ...