r语言 pooltest 结果怎么看

r语言 pooltest 结果怎么看

为避免伪回归,确保结果的有效性,需对数据进行平稳性判断。何为平稳,一般认为时间序列提出时间趋势和不变均值(截距)后,剩余序列为白噪声序列即零均值、同方差。常用的单位根检验的办法有LLC检验和不同单位根的Fisher-ADF检验,若两种检验均
Python130
R语言中有关预测

R语言中有关预测

ARIMA有现成的东西 nobs=length(data_set)fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1
Python170
R语言的R包及其使用

R语言的R包及其使用

1、通过选择菜单:程序包-&gt安装程序包-&gt在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。2、使用命令install.packages(package_name,dir)package_name:是指定要安装的包名,
Python180
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python270
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析

《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析

主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,
Python130
R语言-信度与效度

R语言-信度与效度

cronbach’s alpha系数,一般翻译成克隆巴赫alpha系数,效度用探索性因子分析(KMO和Bartlett)。 alpha等于测验题目数(测验题目数-1) 乘 {1 - 各被试在该题目上的方差的和所有被试总分的
Python140
R下载dose本地包怎么下

R下载dose本地包怎么下

从R语言官网,下载package。网上好多解决方案都是基于R gui的,但现实中使用Rstudio这个IDE会更多些。接下来以gmm包在Rstudio下安装为例:教程使用bing搜索该包,找到相应网站[1]。关键词:R包名称+R,或者可以
Python170
如何用r语言分析两个变量是否有影响

如何用r语言分析两个变量是否有影响

对于用r语言分析两个变量是否有影响,就是用r语言来分析两个变量之间的关系,这个问题相对专业,很难解释,就大概说一下分析过程以供参考。1、想要分析数据,首先要读取数据;2、把数据做成直观图示,再进行两者之间的统计量分析;3、用r语言计算两个变
Python180
r语言求平均值

r语言求平均值

1.导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")a=read.xl
Python110
90-预测分析-R语言实现-时间序列1

90-预测分析-R语言实现-时间序列1

时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均
Python130
R语言:十一个统计检验都在这了

R语言:十一个统计检验都在这了

R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为
Python140
看R语言建立回归分析,如何利用VIF查看共线性问题

看R语言建立回归分析,如何利用VIF查看共线性问题

方法步骤1、首先,先教大家如何使用SPSS多元线性回归分析2、接下来是范例说明:此案例是希望找到与营收相关的多元回归式原先加入参数有:5个调整後回归R方:0.888显着性:皆小於0.05看起来相当拟合,无任何差错3、可依个人需求,勾
Python150
Hosmer-Lemeshow拟合度检验?

Hosmer-Lemeshow拟合度检验?

Hosmer-Lemeshow检验(HL检验)为模型拟合指标,其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况,如果p值大于0.05,则说明通过HL检验,即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05,则说明没有通过HL检
Python110
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据
Python150
数据的统计描述(计量资料)

数据的统计描述(计量资料)

1. 算数平均数(arithmetic mean) R语言函数:mean( )2.中位数(median)将所有观测值从小到大排列,居于中间位置的观测值称为中位数,用表示。 当观测值为奇数个时,中位数是第位置的观测
Python120
R语言基本数据分析

R语言基本数据分析

R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析,包括基本作图,线性拟合,逻辑回归,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说,直接上代码,代码中有注释。1. 基本作图(盒图,qq图)#basic plotboxpl
Python160
r语言arma-garch怎样预测

r语言arma-garch怎样预测

原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型
Python160
90-预测分析-R语言实现-时间序列1

90-预测分析-R语言实现-时间序列1

时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均
Python140
用R语言实现遗传算法

用R语言实现遗传算法

模式识别的三大核心问题包括:特征选择 和 特征变换 都能够达到降维的目的,但是两者所采用的方式方法是不同的。特征提取 主要是通过分析特征间的关系,变换原来特征空间,从而达到压缩特征的目的。主要方法有:主成分分析(PCA)、
Python120