R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python170
用python求数据表中数据的均值与方差

用python求数据表中数据的均值与方差

以下为代码:numstr = input("请输入全部数据:用英文逗号(,),中文逗号(,),空格( ),制表符(tab键)或换行(请一次性复制过来)中的一种统一分隔数据:")if "," i
Python210
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
Python280
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
Python840
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
Python300
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
Python230
90-预测分析-R语言实现-时间序列1

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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
Python230
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python320
r语言计算均方误差怎么判断

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1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python1040
90-预测分析-R语言实现-时间序列1

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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
Python350
如何用R为MA模型模拟观察值

如何用R为MA模型模拟观察值

在R语言中输入以下内容:x1R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。MA模型(movingaveragemodel)滑动平均模型,模型参量法谱分
Python330
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
Python470
R语言-方差检验

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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
Python290