1.1數據分析概述 1.1.1數據分析的原則 (1)數據分析是為了驗證假設的問題,需要提供必要的數據驗證。在數據分析中,分析模型構建完成后,需要利用測試數據驗證模型的正確性。 (2)數據分析是為了挖掘更多的問題,並找到深層次的原因。 (3)不能為了做數據分析而做數據分析。 1.1.2 ...
. 對應分析 在很多情況下,我們所關心的不僅僅是行或列變量本身,而是行變量和列變量的相互關系,這就是因子分析等方法無法解釋的了。 年法國統計學家J.P.Benzenci提出對應分析,也稱關聯分析 R Q型因子分析,其是一種多元相依變量統計分析技術。它通過分析由定性變量構成的交互匯總表,來揭示同一變量各類別之間的差異,以及不同變量各類別之間的對應關系,這是一種非常好的分析調查問卷的手段。 對應分析 ...
2015-07-01 14:16 0 3707 推薦指數:
1.1數據分析概述 1.1.1數據分析的原則 (1)數據分析是為了驗證假設的問題,需要提供必要的數據驗證。在數據分析中,分析模型構建完成后,需要利用測試數據驗證模型的正確性。 (2)數據分析是為了挖掘更多的問題,並找到深層次的原因。 (3)不能為了做數據分析而做數據分析。 1.1.2 ...
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 ...
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 ...
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 ...
4.1 R繪圖概述 以下兩個函數,可以分別展示二維,三維圖形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多種繪圖相關的命令,可分成三類: 高級繪圖命令:在圖形設備上產生一個新的圖區,它可能包括坐標軸、標簽、標題等。 低級繪圖命令 ...
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 ...