R語言基本語法 基本數據類型 數據類型 向量 vector 矩陣 matrix 數組 array 數據框 data frame 因子 factor 列表 list 向量 單個數值(標量)沒有單獨的數據類型,它只不過是向量的一種特例 向量的元素 ...
一, R語言所處理的工作層: 解釋一下: 最下面的一層為數據源,往上是數據倉庫層,往上是數據探索層,包括統計分析,統計查詢,還有就是報告 再往上的三層,分別是數據挖掘,數據展現和數據決策。 由上圖可知,R語言是可以用於數據挖掘,數據展現,而后領導根據展現的數據來決策,R語言在數據展現的方面,擁有很強大的功能。 二,R語言的數據結構: 包括如下的幾項:包括向量,矩陣,數組,數據框,列表和因子 ,向 ...
2016-05-04 19:57 1 17868 推薦指數:
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學生身體4 項指標的主成份分析 excel數據 學生序號 x1身高 x2體重 x3胸圍 x4坐高 1 148 41 72 78 ...
使用R做回歸分析整體上是比較常規的一類數據分析內容,下面我們具體的了解用R語言做回歸分析的過程。 首先,我們先構造一個分析的數據集 接下來,我們進行簡單的一元回歸分析,選擇y作為因變量,var1作為自變量。 一元線性回歸的簡單原理:假設有關系y=c+bx+e,其中c+bx 是y隨x變化 ...
一元線形回歸模型:有變量x,y。假設有關系y=c+bx+e,其中c+bx 是y隨x變化的部分,e是隨機誤差。 可以很容易的用函數lm()求出回歸參數b ...
如何進行邏輯回歸分析 邏輯回歸是當y=f(x),而y為分類變量的時候的邏輯曲線擬合的方法。這種模型通常的用法就是通過給定的一個x的預測值來預測y。這些預測值可以說連續的、分類的,或者是混合的。通常來說,分類變量y有多種不同的假設值。其中,最簡單的一個例子就是y為一個二元變量,這意味着我們可以假設 ...
1、隨機生成三個簇點: > c1<-cbind(rnorm(30,2,1),rnorm(30,2,1)) > c2<-cbind(rnorm(30,3,1),rnorm(3 ...
使用若干自變量並建立公式,以預測目標變量 目標變量是連續型的,則稱其為回歸分析 (1)一元線性回歸分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型誤差的平方和最小,求參數k和b,稱為最小二乘法 ...
> ######因子分析 > pt<-read.csv("profile_telecom.csv") > head(pt) ID cnt_call cnt_msg cnt_wei cnt_web 1 1964627 46 90 ...