R语言实战

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

随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析,挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺省值,

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

由于在准备软考中级数据库系统工程师外加巩固SQL Server 2012,所以拖了好久一直没继续学R 下去 所以今天重开R 的战事 这次是关于基本统计分析的内容,即关于用于生成基本的描述性统计量和推断统计量的R 函数 首先,将着眼于定量变量的位置和尺度的衡量方式 然后将是生成类别型变量的频数表和列联表的方法(以及连带的卡方检验) 接下来将考察连续型和有序型变量相关系数的多种形式 最后转而通过参数检验(t检验)和非参数检验(Mann-Whitney U检验.Kruskal-Wallis检验)方法研

本文对应<R语言实战>第13章:广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析. 两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = "logit") gaussian (link = "identity") gamma (link = "inverse") inverse.gaussian (lin

下载地址:网盘下载 基本介绍 编辑 原作名: R in Action[2] 作者: Robert I. Kabacoff 译者: 高涛 / 肖楠 / 陈钢 出版社: 人民邮电出版社 出版年: 2013-1 页数: 388 定价: 79.00元 装帧: 平装 ISBN: 978-711-529-990-1 内容简介 编辑 数据时代已经到来,但数据分析.数据挖掘人才却十分短缺.由于"大数据"对每个领域的决定性影响,相对于经验和直觉,在商业.经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

打算学习一下r语言,不知道从什么地方开始学习,加上本人的数理统计基础比较薄弱,所以就漫无目的的从网上找教程. 其实我逛的最多的网站还是知乎,读了好多很好的答案后,我选择了两本书,<153分钟学会r><r语言实战>.前者大概扫了一眼,不太适合边看书边敲代码(我个人比较喜欢这种),所以后者就比较适合我,这套书还是比较适合菜鸟看的,我还看过<集体智慧编程>,很不错. 下面开始了第一段程序.(博客园没有r语言选项,只好用plain txt了) 1 age <- c(1,3

<数据挖掘:R语言实战> 基本信息 作者: 黄文    王正林 丛书名: 大数据时代的R语言 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计 更多关于>>><数据挖掘:R语言实战> 内容简介 书籍 计算机书籍 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术,其应用领域及前景

本人最近在某咨询公司实习,涉及到了一些数据分析的工作,用的是R语言来处理数据.但是在应用的过程中,发现用R很不熟练,所以再打算学一遍R.曾经花一个月的时间看过一遍<R语言编程艺术>,还用R做过阿里的推荐算法比赛,对R语言有一些最初级.基本的了解.不过 ,上面那本书虽然挺好,但是不适合速成,是从程序员的角度写的,对常用函数和统计知识涉及的不多.在实际工作中,发现适时应用R的包和函数是十分重要的,所以打算另找一本书来看.在学校放着一本<R语言实战>,无奈没拿过来,就用电子版的学一遍吧.