1 基本统计分析 1.1 描述性统计分析 myvar<-c("mpg","hp","wt") head(mtcars[myvar]) #显示数据框的头部信息 dat<-mtcars[myvar] #查看数据框 1.1.1 方法 (1)简单分析:summary ...
独立性检验 卡方 Fisher 独立性检验 百度百科 https: baike.baidu.com item E B AC E AB B E A E A E AA C fr aladdin R之独立性检验 王文强的博客 CSDN博客 https: blog.csdn.net u article details 研究两种方式之间是否独立,或是否有关联性可采用独立性检验 本例中:探究治疗方式对提升效 ...
2018-11-04 13:09 0 1497 推荐指数:
1 基本统计分析 1.1 描述性统计分析 myvar<-c("mpg","hp","wt") head(mtcars[myvar]) #显示数据框的头部信息 dat<-mtcars[myvar] #查看数据框 1.1.1 方法 (1)简单分析:summary ...
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 ...
Visualization of seaborn seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库。Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集。无论是在kaggle官网各项算法比赛中 ...
参考链接: https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/11184166.html 热力图: 参考链接: https://blog.csdn.net/a19990412 ...
数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量: 均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、百分位数 离散趋势统计 ...
独立性检验表明的是两者是否有关系,相关性检验说明两者成什么样的关系,无论是否有关系都可以表示出回归方程 1 相关性检验 简单相关系数:度量定量变量间的线性相关关系(非相关性) 复相关系数:因变量与多个自变量之间的关系 偏相关系数:反应矫正其他变量后某一变量与另一变量的相关关系,校正:嘉定 ...
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 ...