R语言统计分析技术研究——卡方检验的思想和实现

特征值选择技术要点                          作者:王立敏 文章来源:  网络 1.特征值 特征值是线性代数中的一个重要概念.在数学,物理学,化学,计算机等领域有着广泛的应用.设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量x,使得Ax=mx成立,则称m是A的一个特征值或本征值.非零n维列向量x称为矩阵A的属于特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量. 2.使用R语言的Boruta包进行特征选择 在数据分析过程中,利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归

R语言统计分析-方差分析 一.方差分析简单的例子 测试6中杀虫剂的效果,目标值为虫子个数,对方差进行分析. 1.导入数据 data(InsectSprays) 2.平方根转换,分析 aov.spray <- aov(sqrt(count) ~ spray, data = InsectSprays) aov()左边为左边相应变量,右边预测变量. 等价于 > aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays$count) ~ InsectSprays$spray) 知道编

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

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

Part1 相关统计量说明 峰度系数Coefficientof kurtosis http://baike.baidu.com/link?url=gS_sgtNYSRdjLnadNWDDa357DIzJma-tdheAx5eKp0WzTvuH_PYg8hnMNIiP4-DRmewtftVQXXUbtIYzvz4bTq 峰度系数(Kurtosis)用来度量数据在中心聚集程度.在正态分布情况下,峰度系数值是3(但是SPSS等软件中将正态分布峰度值定为0,是因为已经减去3,这样比较起来方便).>3的峰

基于相似性聚类 很多时候,我们想了解一群人中的一个成员与其他成员之间有多么相似.例如,假设我们是一家品牌营销公司,刚刚完成了一份挂怒有潜力新品牌的研究调查问卷.在这份调查问卷中,我们向一群人展示了新品牌的几个特征,并且要求他们对这个新品牌的每个特征按五分制打分.同时也收集了目标人群的社会经济特征,例如:年龄.性别.种族.住址的邮编以及大概的年收入. 通过这份调查问卷,我们想搞清楚品牌如何吸引不同社会经济特征的人群.最重要的是,我们想要知道这个品牌是否有很大的吸引力.换个角度想这个问题,我们想看看

本文首发 https://program-dog.blogspot.com R语言在可视化上可谓非常出众,想必这也是为什么R语言在数据处理方面受到追捧的原因之一. 上一节已经大体了解了R语言的基本数据类型,以及优势所在.R的可视化技术同样也是优势大大滴.这也是R的数据类型为可视化立下汗马功劳,为啥这样说呢? Java的可视化技术 我们再拿Java开刀,和做一下对比.希望Java他老爹不要见怪.大家都知道,java做图真心说不上漂亮,为什么又拿java做对比呢?原因之一是我对java比较熟悉一点,

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra