面板数据分析步骤及流程-R语言 2016年08月16日 16:49:55 饭饭认认米 阅读数 47093 文章标签： r语言面板数据分析预测 更多 分类专栏： R语言 预测模型 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文 ...

R语言数据分析系列六 —— by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图，本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析，数据分析的第一步。探索性数据分析。 统计量，即统计学里面关注的数据集的几个指标。经常使用的例如以下：最小值，最大值，四分位数 ...

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值，和，连乘，最值，方差，标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod ...

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数 c ...

。 《R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)》PDF，339页。配套数据与源代码。 网盘下载：http:/ ...

目录 数据样式 数据导入 数据检验 绘制相关系数矩阵和相关性t检验矩阵 绘制企业投资平均水平随时间的变化 序列相关性检验 模型检验 ...

R表达式中常用的符号 残差（Residuals） 残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越小模型越精确 系数项与截距项（Coefficients & Intercept）和P值指标 残差标准误（Residual standard error） 残差的标准误差，越小 ...

一个简单的例子！环境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具体安装及调试方法见博客内文档。 KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类 ...