原文:R_Studio(学生成绩)数据相关性分析

对 Gary.csv 中的成绩数据进行统计量分析 用cor函数来计算相关性,method默认参数是用pearson 并且遇到缺失值,use默认参数everything,结果会是NA 相关性分析 当值r 时,正相关,一个变量增加或减少时,另一个变量也相应增加或减少 当值r 时,无相关,说明两个变量相互独立,有一个变量值无法预测另一个变量值 当值r lt 时,负相关,一个变量增加或减少时,另一个变量 ...

2018-09-15 20:21 0 951 推荐指数:

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R_Studio(学生成绩)对数据缺失值md.pattern()、异常值分析(箱线图)

  我们发现这张Gary.csv表格存在学生成绩不完全的(五十三名学生,三名学生存在成绩不完整、共四个不完整成绩)     79号大学语文、高等数学     96号中国近代史纲要     65号大学体育       NA ...

Sat Sep 15 06:15:00 CST 2018 0 1864
R_Studio(学生成绩)使用cbind()函数对多个学期成绩进行集成

  “Gary1.csv”、“Gary2.csv”、“Gary3.csv”中保存了一个班级学生三个学期的成绩   对三个学期中的成绩数据进行集成并重新计算综合成绩和排名,并按排名顺序排布(学号9位数111304001~11304047)   Gary1.csv中数据 ...

Tue Sep 25 08:23:00 CST 2018 0 764
R语言做相关性分析

衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1. pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数 ...

Tue Mar 15 04:15:00 CST 2016 0 7218
数据特征—相关性分析

分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素是相关密切程度。 1,图示初判 2,Pearson相关系数(皮尔逊相关系数) 3,Sperman秩相关系数(斯皮尔曼相关系数) 1,图示初判 (1)变量之间的线性相关性 ...

Mon Mar 09 17:18:00 CST 2020 0 1646
相关性分析

相关性分析 相关性分析解决解决以下两个问题: 判断两个或多个变量之间的统计学关联; 如果存在关联,进一步分析关联强度和方向 双变量相关系数 Pearson相关系数 用于度量两个变量X和Y之间的相关程度(线性相关),其值介于-1与1之间,定义为两个变量的协方差除以他们的标准差 ...

Wed Feb 10 21:39:00 CST 2021 0 874
相关性分析

corr 线性或等级相关 折叠全部页面 句法 rho = corr(X) rho = corr(X,Y) [rho,pval] = corr(X,Y ...

Wed Apr 15 21:43:00 CST 2020 0 862
 
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