R&SPSS

一.经济预测的方法 1.德尔菲法 2.头脑风暴法 3.市场因子法:采用与一个预测变量相关的变量,以两者之间的相关性为纽带(转化率),通过已知该相关变量,便可以预测出需求变量的变化情况 4.移动平均法(可以根据需要,选择合适的项数,如三项异动平均法),个人认为异动平均法适合随机白噪声序列,平稳时间序列 5.平滑指数法 6.时间序列分析(ARIMA模型或者部分模型) (1)明确问题所在,构建统计指标体系并搜集数据 (2)描述性统计,大致了解数据的分布状态,选择合适的模型 (3)数据清洗,对不符合条件

为什么要超越Hadoop MapReduce Hadoop的适用范围 Hadoop缺乏对象数据库连接(ODBC) Hadoop不适合所有类型的应用程序 hadoop不适合分片数据 Hadoop不适合迭代式计算 海量数据分析所需的计算范式分类(7大任务) 基础分析 线性代数计算 广义的多体问题 图论问题 优化 积分 比对问题 Hadoop非常适合第一类基础分析,对于其他问题,较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的. 于是有了Spark,spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop

1.傅里叶变换2.拉普拉斯变换3.泰勒展开4.欧拉公司5.高斯分布6.随机过程7.回归分析8.R,spss9.微分,积分10,大数定律,中心极限定理 11.推介算法12.智能算法13.查找排序15.哈希函数16.MD517.加密,解密 18.莫尔斯 19,高维空间20,数论21偏微分方程22.极限,收敛 23,平行宇宙24,自由意志25,熵 26,等效函数 原文地址:https://www.cnblogs.com/zeenzhou/p/11246716.html

武林中人很多都要求自己各种兵器都能够使用,但每个人都会有一个自己最擅长的兵器.以前这四种软件就如大数据里的"刀枪棍棒".兵器只是一部分,重要的还是我们自身对于大数据的理解,也就相当于是内功.毕竟,双方比武,兵器取胜的部分是很大,但不是决定因素!试想,一个内功高深的人跟一个只会使枪的人来比试,说不定对方摘叶就可以伤到那个只会使剑的人.......... 好吧!我们就一一揭开这四种"武器"的面纱! 先说R,与其说是一门语言,不如说是一个软件.他更多的应用是在数据量在中小

能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS

http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-1401spss-r/index.html 登录 | 注册   IBM 技术主题 软件下载 社区 技术讲座 搜索 developerWorks 打印本页面 用电子邮件发送本页面 新浪微博 人人网 腾讯微博 搜狐微博 网易微博 Digg Facebook Twitter Delicious Linked In developerWorks 中国 技术主题 Information Mana

R语言数据挖掘实战(1) 一.数据挖掘基础 数据挖掘:从数据中"淘金",从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的.未知的.对决策有潜在价值的关系.模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法.工具和过程. 数据挖掘的任务 利用分类与预测.聚类分析.关联规则.时序模式.偏差检测.智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力. 数据挖掘建模过程 定义挖掘目标,即决定到底想干什么? 数据取样.抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集.抽取数据的

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

专业技术综合实践I课程报告 摘要 描述性统计分析是对一组数据的包括平均数.标准差.正态或偏态程度等特征进行分析.例如在本报告数据中对年龄进行了统计描述,分析了其分布基本符合正态分布.     回归分析是任何数据分析都必要的,它试图定量描述一个自变量和一个因变量之间的关系.线性和曲线回归分析,可用于预测相关变量的结果或对相关变量进行分类.在本项目中,通过回归模型分析了预选赛成绩与全国赛成绩的关系.在对全国赛成绩的影响因素的研究中,有预选赛成绩.年龄.性别.年度等因素考虑.然而在这个项目中,我们只研