本文对应《R语言实战》第14章：主成分和因子分析 主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量成为主成分。 探索性因子分析（EFA ...

本文对应《R语言实战》第9章：方差分析；第10章：功效分析 =============================================================== ...

本文对应《R语言实战》第13章：广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。 两种流行模型：Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为计数型） ...

本文对应《R语言实战》第11章：中级绘图；第16章：高级图形进阶 基础图形一章，侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况；中级绘图一章，侧重展示双变量间关系（二元关系）和多变量间关系（多元关系） ...

本文对应《R语言实战》第8章：回归 回归是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与相应 ...

本文对应《R语言实战》第12章：重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析、回归分析、方差分析，是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布，进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法。 ...

简单线性：用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式：用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式 多元线性：用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多 ...

Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.5713 -0.7499 -0.5690 -0.2539 2.5191 Coeffic ...

本文对应《R语言实战》第15章：处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述，更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章。 处理缺失值的一般步骤： 识别缺失数据； ...

本文对应《R语言实战》第6章：基本图形；第7章：基本统计分析 ================================================================= ...