R语言相关性分析

R语言相关性分析

1.  R语言自带函数cor(data, method=" ")可以快速计算出相关系数 ,数据类型:data.frame  如data.frame为:zz, 绘图如下:a. single protein:线性
Python100
CAPM模型有哪些假设

CAPM模型有哪些假设

1、投资者希望财富越多愈好,效用是财富的函数,财富又是投资收益率的函数,因此可以认为效用为收益率的函数。2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。4、影响投资决策的主要因素为期望收
Python120
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
Python150
怎样判断是否应该长期销售某种产品数学

怎样判断是否应该长期销售某种产品数学

怎样判断是否应该长期销售某种产品数学回答:1.可选模型有简单移动平均,加权移动平均,季节性移动平均以及二次方程与龚帕兹曲线等。2.根据题主描述的数据的分布来看是有季节趋势的,因而建议用有季节趋势的移动平均来做。3.此类时间序列模型的主要参数
Python70
R语言实现线性拟合

R语言实现线性拟合

formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回
Python60
R语言常用函数整理(基础篇)

R语言常用函数整理(基础篇)

R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:
Python120
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
Python70
R语言进行相关性分析

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
Python80
r中如何求or值的置信区间

r中如何求or值的置信区间

用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了。如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了。我的数
Python60
r语言summary函数什么意思

r语言summary函数什么意思

summary(): 例: summary(mtcars[vars]) summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0
Python100
R语言中的多元方差分析

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 &lt- cbind(calories, fat, suga
Python70
R语言|PLS-DA分析绘图示例

R语言|PLS-DA分析绘图示例

偏最小二乘法判别分析(PLS_DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法,一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信
Python100
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
Python160
R语言实用案例分析-相关系数的应用

R语言实用案例分析-相关系数的应用

R语言实用案例分析-相关系数的应用在日常工作中,经常会存在多个变量之间存在关联关系,比如学习数学好的同学,物理成绩可能也比较高。在公司中外貌和讨人喜欢的关系往往也比较大,在人事招聘过程中,如果想要更加综合的评价某个人,需要把相关系数比较高的
Python140
r语言线性回归分析怎么看正负相关

r语言线性回归分析怎么看正负相关

看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关。b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定。cor()函数可以
Python120
R语言相关性分析

R语言相关性分析

1.  R语言自带函数cor(data, method=" ")可以快速计算出相关系数 ,数据类型:data.frame  如data.frame为:zz, 绘图如下:a. single protein:线性
Python140