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
Python190
R语言单因素、多因素方差分析ANOVA analysis of variance

R语言单因素、多因素方差分析ANOVA analysis of variance

@[toc] 假设检验的前提是要满足正态分布和方差齐性 组内平方和SSE:同一组内的数据误差平方和 组间平方和SSA:不同组之间的数据误差平方和一个分类型自变量 例如四个班级学生的语文成绩,班级是分类型自变
Python140
出生率与死亡率的关系

出生率与死亡率的关系

两者共同形成自然增长率,可用于说明种群自然增长的水平和速度。计算方法:出生率=“出生个体数”除以“种群总数”乘100%。死亡率=“死亡个体数”除以“种群总数”乘100%。自然增长率=“出生率”减“死亡率”。自然增长率是在种群层面上研究的
Python140
2021年考护士的题目预测:心肌梗死

2021年考护士的题目预测:心肌梗死

【导读】心肌梗死的主要病因是冠脉粥样硬化,一般情况下,心梗后1~12小时会出现心肌凝固性坏死,紧接着这种坏死物质会被人体吸收,出现发热等症状,并且发病人群逐渐年轻化,引起了国家卫生部门的重视,为此小编预测在护士考试中,心肌梗死将作为重点考察
Python500
r语言期末大作业用什么数据好

r语言期末大作业用什么数据好

r语言期末大作业用描述性统计数据好。根据查询相关资料信息,描述性统计:选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计,并对分析结果进行图形化的展示。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述,主要包括数据的
Python170
实验设计中裂区法的基本思想有哪些

实验设计中裂区法的基本思想有哪些

实验设计中裂区法的基本思想有:把一个或多个完全随机设计、随机区组设计或拉丁方设计结合起来的试验方法裂区试验设计(split-plot experiment design):又称为分割试验设计,把一个或多个完全随机设计、随机区组设计或拉丁方设
Python210
【R语言】--- 森林图

【R语言】--- 森林图

森林图(forest plot),一般是指在平面直角坐标系中,以一条垂直于X轴的无效线(通常坐标X=1或0)为中心,用若干条平行于X轴的线段,来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间,并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间,它
Python150
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.
Python110
R语言计算方差

R语言计算方差

nrow(leadership)是leadership这个数据集的行数(可能就是样本数),1:nrow(leadership) 是一个向量,从1到nrow(leadership),sample(1:nrow(leadership)) 是将里
Python180
归因危险度中的le和l0分别是是什么

归因危险度中的le和l0分别是是什么

归因危险度计算公式:AR% =(Ie-I0)Ie×100%是指暴露人群中的发病或死亡归因于暴露的部分占全部发病或死亡的百分比。意义该指标反映某因素的暴露者中,单纯由于该因素引起发病的危险占整个病因的比例。二、相对危险度计算公式RR=暴露组
Python320
R语言-方差检验

R语言-方差检验

对实验数据检验方差相等的正态分布总体均值是否相等。判断各因素对试验指标影响是否显著。根据影响实验指标条件的个数可以区分为:单因素方差分析,双因素方差分析,多因素方差分析 boxplot(目标变量~变量,data=数据框) 箱子中的黑
Python180
检验自变量对因变量是否具有显著性影响的最常

检验自变量对因变量是否具有显著性影响的最常

首先来回答你的问题:非标准化系数就是回归方程的斜率,表示每个自变量变化1个单位,因变量相应变化多少个单位,该系数与自变量所取的单位有关,一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响,其大小可以衡量每个自变量对因
Python190
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.
Python180
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

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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
Python220
R语言与统计-2:方差分析

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
Python450
r语言如何数据分析

r语言如何数据分析

r语言数据分析是查看数据的结构、类型,数据处理。根据查询相关资料信息显示:R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通
Python190