协方差计算公式是什么?
协方差计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。这里的E[X]代表变量X的期。协方差用于表示变量间的相互关系，变量间的相互关系一般有三种：正相关，负相关和不相关。正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x越小y越小则
推荐阅读
热门文章
python数据分析之主成分分析
主成分分析，又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤： 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷
python数据分析之主成分分析
主成分分析，又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤： 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷
python求解系数是啥
1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关)(1)公式皮尔森相关性系数的值等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准
如何用r语言绘制多变量散点图
给你一些代码，你慢慢研究：install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&
R语言每次运行结果返回值的个数为什么不同
R和C这些语言不一样，同一个函数，不同的输入可能会有不同的返回值类型。对于一次特定的调用，可以用class()、typeof()函数看类型，其中class()给的是更“高级”一点的类型概念，typeof()用得比较少，给的是“低级”一点的类
python海龟画图怎么把背景变成黑色
您好，要把背景变成黑色，可以使用turtle.bgcolor()函数。该函数可以指定背景颜色，黑色的颜色代码为“#000000”，因此可以使用turtle.bgcolor("#000000")来设置背景颜色为黑色。在 p
R绘图应用实例：单因素方差分析ANOVA及绘图
ANOVA原理参考： 单因素方差分析（One-way Anova） 实验数据：在随机划分的试验田中，施加三种复合肥（B,C,D），饲料填充物做空白对照（A），一段时间后，测定试验田内植株高度，比较数据有无不同，差异性是否具
用R语言进行相关性分析：画出散点图、拟合线及标注相关系数和P值
因为我们一般自己录的数据都是excel表格的，对于读取excel，此处有一个小技巧 注意此处有一个易错点，就是忘记加载ggpubr，因为stat_cor是ggpubr包中的，如果未加载ggpubr包，则会出现关于相关性，表示数据之间
R语言进行相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析旨在研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。一般来讲研究对象（样品或处理组）之间使用距离分析，而元素（物种或
R语言中的多元方差分析
R语言中的多元方差分析1、当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。library(MASS)attach(UScereal)y <- cbind(calories, fat, suga
R语言每次运行结果返回值的个数为什么不同
R和C这些语言不一样，同一个函数，不同的输入可能会有不同的返回值类型。对于一次特定的调用，可以用class()、typeof()函数看类型，其中class()给的是更“高级”一点的类型概念，typeof()用得比较少，给的是“低级”一点的类
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据？
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。统计学中，P值越小相关性越显著，一般来说 一个*代表显著相关（P值为0.01，选取不同参数可能不一样）、两个**代表极显著相关（P值为0.001）、三
R语言与统计-2：方差分析
R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。） 可以看
R语言零膨胀模型的随机效应怎么做，用什么函数？
面板数据确定采用固定效应还是随机效应需要做hausman test(豪斯曼检验)。过程是，先对面板数据做随机性检验，在结果窗口的PROC菜单下选择hausman test就可以了，检验的原假设是应该采用随机效应，备则假设是固定效应。F检
R语言长时间序列栅格数据之逐像素相关性分析
假设有两组栅格数据，一组代表2019年中国每月降雨量，一组代表2019年中国每月植被叶面积指数（LAI）。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布，那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。 将降水数据导入栅格栈中，这个
主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D3D散点图）
主成分分析(Principal Components Analysis，PCA) ，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，
如何使用R语言进行正态性检验
x<-c(-10:10)shapiro.test(x)Shapiro-Wilknormalitytestdata:xW=0.95993,p-value=0.5148shapiro.test(c(x,"a"))
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去
Bayes判别，它是基于Bayes准则的判别方法，判别指标为定量资料，它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似，都是根据概率大小进行判别，要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则：寻求一种判别规则，使得属于第k类的样品在
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去
Bayes判别，它是基于Bayes准则的判别方法，判别指标为定量资料，它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似，都是根据概率大小进行判别，要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则：寻求一种判别规则，使得属于第k类的样品在