本文主要介紹以下內容：1.基本統計方法 2頻數表和列聯表 3.相關 4.t檢驗 5.組間差異的非參數檢驗 1.基本統計方法 summary()函數提供了最小值、最大值、四分位數、均值，另外還可以因子向量和邏輯型向量的頻數統計。另有apply()函數和sapply()函數計算所 ...

目的: 　　1.描述性統計分析 　　2.頻數表和;列連表 　　3.相關系數和協方差 　　4.t檢驗 　　5.非參數統計 在上一節中使用了圖形來探索數據,下一步就是給出具體的數據來描述每個變量的分布和關系 1.描述性統計分析 　　探究案例:各類車型的油耗如何?對車型的調查中,每加侖 ...

功效分析 功效分析可以幫助在給定置信度的情況下，判斷檢測到給定效應值時所需的樣本量。反過來，它也可以幫助你在給定置信度水平情況下，計算在某樣本量內能檢測到給定效應值的概率。如果概率低得難以接受，修改或者放棄這個實驗將是一個明智的選擇。 10.1假設檢驗速覽 在研究過程時，研究者通常關注四個量 ...

第十四章：主成分和因子分析 本章內容 主成分分析 探索性因子分析 其他潛變量模型 主成分分析（PCA）是一種數據降維技巧，它能將大量相關變量轉化為一組很少的不相關變量，這些無關變量稱為主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用來發現一組變量的潛在結構的方法。它通過尋找一組更小的、潛在 ...

7.1模塊 js本身其實沒有類的概念，所以平時寫js都是在一個全局環境中任意的寫，當然這是初學者的一般做法。這樣就時的代碼非常的亂，也會使自己出現函數調用錯誤、變量重定義等很多問題，如何解決就要靠模塊化了。就是把有一定關聯的變量或者函數集中放到一個‘地方’。關於這里的‘地方’可以是一個函數，一個 ...

來自：http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/49925147 在執行地統計分析之前，瀏覽、熟悉、檢查自己的數據是至關重要的。繪制和檢查數據是地統計分析過程中的必要階段，我們可以從這些工作中獲得一些先驗知識，指導后續的工作 ...

描述性統計分析主要包括 基本信息：樣本數、總和 集中趨勢：均值、中位數、眾數 離散趨勢：方差(標准差)、變異系數、全距(最小值、最大值)、內四分位距(25%分位數、75%分位數) 分布描述：峰度系數、偏度系數 不分組描述性統計 該數據采用R自帶數據集mtcars ...

3、數據轉換 介紹完數據的重排之后，下面介紹數據的過濾、清理、以及其他轉換工作。 去重 利用函數或者映射進行數據 ...