5.6 多組數據分析及R實現 5.6.1 多組數據的統計分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失樣本 > summary(group ...

數據分析的步驟 (1)探索性數據分析EDA 從多種渠道獲得了大量的可能雜亂無章、看不出規律的數據的 ...

第四章案例代碼總結與修改分析 【有問題或錯誤，請私信我將及時改正；借鑒文章標明出處，謝謝】 每個案例代碼全部為書中源代碼，出現錯誤按照每個案例下面給出的代碼錯誤，原因，及怎樣修改進行修改即可解決每個案例錯誤 4-1 #拉格朗日插值代碼 import pandas as pd ...

方差分析泛應用於商業、經濟、醫學、農業等諸多領域的數量分析研究中。例如商業廣告宣傳方面，廣告效果可能會受廣告式、地區規模、播放時段、播放頻率等多個因素的影響，通過方差分析研究眾多因素中，哪些是主要的以及如何產生影響等。而在經濟管理中，方差分析常用於分析變量之間的關系，如人民幣匯率對股票收益率的影響 ...

假設檢驗及R實現 7.1假設檢驗概述 對總體參數的具體數值所作的陳述，稱為假設;再利用樣本信息判斷假設足否成立，這整個過程稱為假設檢驗。 7.1.1理論依據 假設檢驗之所以可行，其理淪背景是小概率理論。小概率事件在一次試驗中兒乎是不可能發生的，但是它一以發生，我們就有理由拒絕原假設 ...

6.3兩正態總體的區間估計 (1)兩個總體的方差已知 在R中編寫計算置信區間的函數twosample.ci()如下，輸入參數為樣本x, y,置信度α和兩個樣本的標准差。 > twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2 ...

6.1點估計及R實現 6.1.1矩估計 R中的解方程函數: 函數及所在包：功能 uniroot()@stats：求解一元（非線性)方程 multiroot()@rootSolve：給定n個(非線性)方程，求解n個根 uniroot.all()@rootSolve：在一個區問內求解一個 ...

3.3缺失值處理 R中缺失值以NA表示，判斷數據是否存在缺失值的函數有兩個，最基本的函數是is.na()它可以應用於向量、數據框等多種對象，返回邏輯值。 > attach(data) The following objects are masked fromdata ...