t检验算法及其在R语言中的实现在进行t检验之前让我们先看看它的定义: t检验法就是在假设检验时利用 t分布 进行概率计算的检验方法。那问题来了,什么是t分布呢? 所以我们在进行t检验之前,应该对数据进行 正态性检验 以及 方差齐性2023-02-24Python180
R语言 概率论 协方差计算问题协方差公式为:这也是R语言中使用的计算公式,我把它叫做“样本协方差”。样本数太少,只有3,自由度是2,这种方差分析或协方差分析本来就没什么意义。cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y),这种使用数学期望(我把它叫做”总体的数学期2023-02-24Python210
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, suga2023-02-24Python80
用R语言怎么计算两个连续变量的协方差从数据集 mtcars 中创建一个包含字段 “mpg”,“hp” 和 “am” 的数据帧。在这里,我们以“mpg”作为响应变量,“hp”作为预测变量以及 “am” 作为分类变量。input <- mtcars[,c("2023-02-23Python160
R语言 概率论 协方差计算问题协方差公式为:这也是R语言中使用的计算公式,我把它叫做“样本协方差”。样本数太少,只有3,自由度是2,这种方差分析或协方差分析本来就没什么意义。cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y),这种使用数学期望(我把它叫做”总体的数学期2023-02-23Python190
相关性热图关于相关性,表示数据之间的相互依赖关系。但需要注意,数据具有相关性不一定意味着具有因果关系 。 相关性在组学数据挖掘中应用非常广,如样本的重复检验、基因的共表达分析、微生物群落的共发生网络分析等。 相关性分析其实较为简单,用R语2023-02-23Python120
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2023-02-23Python210
用R做时间序列分析,画出来的自相关图和偏自相关图都是小数阶数,怎么分析他们是截尾还是拖尾呢?急看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用inf2023-02-23Python210
用R做时间序列分析,画出来的自相关图和偏自相关图都是小数阶数,怎么分析他们是截尾还是拖尾呢?急看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用inf2023-02-23Python140
R语言编写函数实现:设定随机数种子666,随机生成10×10的矩阵A,用for循环寻找A按行序贯化最小的行.#include #include #include #define N 10void main(){int a[20]={0},b[N],x,i,j,tsrand((unsigned int)time(NULL))for (i=0i2023-02-23Python200
R语言编写函数实现:设定随机数种子666,随机生成10×10的矩阵A,用for循环寻找A按行序贯化最小的行.#include #include #include #define N 10void main(){int a[20]={0},b[N],x,i,j,tsrand((unsigned int)time(NULL))for (i=0i2023-02-23Python140
R语言 主成分分析结果 如何输入分类模型是不一样啊,主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时,输入矩阵为相关系数矩阵,每个元素是0<=x<=1的,对角线为1;cor=F时,输入矩阵为协方差矩阵,对角线为每个变量的方差;默认是cor=F的,2023-02-23Python190
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, suga2023-02-23Python120
r语言 一元线性回归怎么得到回归方程)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted2023-02-23Python110
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2023-02-23Python120
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2023-02-23Python180
R语言相关性分析函数2021.3.10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。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。简单来说就是变量之间是否有关系。用正负号表示正相关还是负相关,数值(一般都在-1到12023-02-23Python140
如何用r语言写协方差矩阵的迭代协方差矩阵计算用公式cov(x,y)=EXY-EX*EY。在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。R语言中的多元方差分析1、当因变量(结果变量2023-02-23Python140
如何用r语言写协方差矩阵的迭代协方差矩阵计算用公式cov(x,y)=EXY-EX*EY。在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。R语言中的多元方差分析1、当因变量(结果变量2023-02-23Python170
如何用r语言写协方差矩阵的迭代协方差矩阵计算用公式cov(x,y)=EXY-EX*EY。在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。R语言中的多元方差分析1、当因变量(结果变量2023-02-23Python110