多元统计分析及R语言建模 一些基础知识选择题 测验 第1章 单元测验 第2章 单元测验 第3章 单元测验 第4章 单元测验 第5章 单元测验 第6章 单元测验 第7章 单元测验 本文作者
多维数据绘图 下面以Altman提到的一项关于囊胞性纤维症患者的肺功能的研究作为例子，数据集是ISwR包中的cystifibr。...模型设定和模型输出 多元回归分析的模型设定是通过在模型公式中的解释变量之间添加“+”来完成的： lm(pemax~age+sex+height+weight+bmp+fev1+rv+frc+tlc) 上面的公式意味着变量...通过Anova函数可以得到多元回归分析对应的方差分析表，该表给出的结果就跟上面的结果截然不同： > anova(lm(pemax~age+sex+height+weight+bmp+fev1+rv+frc...模型筛选 R中有一个按照赤池信息准则（Akaike Information Criterion）进行模型筛选的函数step()。...《R语言统计入门（第二版）》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2.《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著
R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。但psych扩展包更具灵活性。...R语言中stats包中的factanal函数可以完成这项工作，但这里我们使用更为灵活的psych包。...在R中MASS包的isoMDS函数可以实现这种算法，另一种流行的算法是由sammon函数实现的。 2 经典MDS 下面我们以HSAUR2包中的watervoles数据来举例。...系列之五：聚类分析 聚类分析（Cluster Analysis）是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类...下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
不过模型设定和结果输出等内容与前面系列讲过的关于回归分析和方差分析的内容差别不大，链接：R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验、R语言系列第四期：④R语言简单相关与回归。...下面以Altman提到的一项关于囊胞性纤维症患者的肺功能的研究作为例子，数据集是ISwR包中的cystifibr。...另外，我们在平常使用线性模型中也经遇到一些问题，比如共线性，交互效应等问题，我们会在这个系列的番外——R语言系列5番外为大家介绍。 好了，这部分的内容就先介绍到这里，我们下期再见。 参考资料： 1....《R语言统计入门（第二版）》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2....《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著 3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")]
研究中最常见的行为就是均值估计和对两组或多组实验值进行比较。 ## 1.单样本t检验 df <- c(4.33,4.6,3.89,4.1,4.78,4.64,4...
目录 1 数据结构 str() dim() head() 2 描述性统计分析 summary() psych::describe() 分组计算doBy::summaryBy 分组计算psych::describeBy...3 频数和列联表 table 一维计数 xtabs 多维（交叉）计数 gmodels::CrossTable #列联表 01 — 数据结构 严格来讲“数据结构”不是基本统计分析的内容，但是这是了解数据的第一步...描述性统计分析主要是认识数据的整体状况，例如是否缺失、均值、方差、中位数等描述性统计变量。...psych包 具体查看下方示例# 分组计算的扩展，doBy包和psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式 summary()函数提供了最小值、...psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式： # doBy()包中summaryBy()函数的使用格式：# summaryBy(formula
分类结果 cutree(hc, 4) # 分4类 显示分类结果 Q&A 补充 参考 《多元统计分析与R语言建模》（第五版）王斌会 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ?...+命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！ 应该没问题了！！！！吧？
简介 （Correspondence Analysis, CA） 三种关系： Q型：样品 间 R型：变量 间 对应型：样品 与 变量 间 Q：对应分析 比较 因子分析？...A：因子分析中，可用较少公共因子 来提取 样本数据 绝大部分信息，以便通过较少因素而获得足够信息， 缺点：对于R型、Q型因子分析，即对 变量、样本 分别做因子分析，并没有考虑变量与样本间联系，损失了一部分信息...而且，在实际问题中，样本数目远大于变量数目，在Q型因子分析时，计算量远大于R型因子分析。...summary(Ca2) Ca2$rowcoord[,1:2] Ca2$colcoord[,1:2] plot(Ca2) 据图 可将 广东省农民 的收入来源与收入水平 的 相关关系 分为三类 补充 R语言中...《多元统计分析与R语言建模》王斌会 《R语言实战》Robert I.
简介 步骤 1. Fisher 判别（线性判别） fd4 <- lda(G~x1+x2+x3+x4, d4_uni);fd4 print('----------...
直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。...多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周收益率为例建立模型。 首先我们可以绘制这三个时间序列。...--- 斯皮尔曼相关性 肯德尔相关性 对相关性建模，考虑DCC模型 对数据进行预测 > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200） 我们已经完全掌握了多元...GARCH模型的使用，接下来就可以放手去用R处理时间序列了！
rowNames=T) cor(d9.1) 利用 factanal() 基于极大似然法的因子分析 # factanal() 基于极大似然法的因子分析 # 该函数对数据分布要求极高，通常需假定数据来自多元正态分布.../Res/msaR.R") msa.fa(d9.1, m=6, rotation="none")$loadings Fp1 = msa.fa(d9.1, m=3, rotation = "none".../Res/msaR.r") FA2 = msa.fa(Case9, 4);FA2 Q: Factor 列起着什么作用？为什么说 从因子排名表可看到，在 偿债能力方面，片仔癀 一枝独秀？...《多元统计分析与R语言建模》王斌会 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-数据分析/分类-杂记/factor-analysis/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外
简介 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA） 探讨一组变量 与 另一组变量间的 相互关系 即是 典型相关分析，它是 简单相关 和 多元相关分析 的 延伸... --- 《多元统计分析及R语言建模》（第五版）王斌会 目的：化简 复杂相关关系 利用 PCA思想 讨论 两组随机变量的相关性 将 两组变量间相关性研究 化为 少数几对变量间相关性研究， 且 此少数几对变量间...不相关 原理 典型相关分析 ：研究两组变量间 相关关系 的一种多变量统计分析方法， 它 可以真正反映 两组变量间 相互依赖 的线性关系 两组变量： 第一组： x1, x2, ... ...1)(q−r+1)] 便 拒绝 典型相关系数为 0 的假设 步骤 案例 农村居民收入和支出典型相关分析 library(openxlsx) Case11 = read.xlsx(".....《多元统计分析及R语言建模》（第五版）王斌会 典型相关分析（Canonical correlation analysis）（一）：基本思想 、复相关系数、偏相关系数 本文作者： yiyun 本文链接：
PART1 开篇前言 本期R语言教程，暂定分为两大部分：第一部分为“R语言快速入门和数据处理”，第二部分为“R语言可视化及绘图”。...关于R和RStudio安装在这里就不再介绍了，网上有很多相关内容，如果安装过程有困难可以后台私信我。 PS.本次内容为R包安装及初识向量。 ? PART2 R包安装 问：什么是R包？...答：包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。...（对于刚接触R的同学来说可能看起来比较抽象，但是没关系，我们会在后续的学习中慢慢了解R包的概念） 1.R包安装：第一次安装一个包，使用命令install.packages()即可。...中 2.R包载入：安装完成后，想要调用这个包中的命令、数据等信息，就需要先载入这个包，需要用到的命令为library()。
某个主成分的方差占全部方差的比重）大小 先 对主成分 排序 排序后，算 累积方差贡献率（Cumulative Proportion），前k个位置达到 >80%，就选取前k个作为最后的主成分，用于之后的主成分表达式 R语言内置函数中有...特征值（correlation和covariance）分解 奇异值（svd）分解 princomp() ： cor参数：决定是 通过 cor 还是 cov 来计算 原始数据标准化（均值0，方差1） R语言中...计算 协方差矩阵 的 特征值 和 特征向量 按 特征值 从大到小 排序 保留 最大 k 个特征向量 写出 主成分表达式，将数据转换到 特征向量 构建的新空间中 计算 主成分得分 根据得分数据，进一步统计分析...主成分分析（PCA）原理及R语言实现 | 降维dimension reduction | Principal component analysis 《多元统计分析及R语言建模》（第五版）王斌会 《R语言实战...》[美]卡巴斯夫 初识R语言——PCA的实现 主成分分析（PCA）原理及R语言实现 R语言 PCA分析 R语言手动计算主成分分析（PCA)及其在R函数的实现 本文作者： yiyun 本文链接： https
其实在本次做作业的过程中，我还犯了一个错，我把filter记错了，本来是取行的我记成取列的了，导致我的一些尝试一直报错，但是（重点来了！），老师真的一眼就看出来...
1.函数与参数 （1）形式参数与实际参数 （2）写函数的函数 2.R包（R package）介绍 R包可以理解为是多个函数的打包存放，包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里 （1）CRAN网站 （2）Bioconductor （3）github 4.xxR包怎么安装 从哪里来/怎么安装 不知道从哪里来的？...安装包——加载包——使用包里的函数 ## library（）没有error 是检查是否安装成功的标准 （2）已经安装的 R包，可以用：：快速调用里面的函数 7.常见疑问 （1）提示信息 检查是否有...denied 权限问题：管理员方式重新打开Rstudio，重新运行代码 8.R包如何使用-获取帮助 （1）快速查看函数帮助文档 ？...+函数名称 （2）找R包介绍界面（直接搜） （3）Vignettes ls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据 R语言中的符号 解决问题的思维（报错时）
简介 多元统计分析：多维标度 MDS 分析 案例 各地区工资水平的多维标度分析 library(openxlsx) Case12 = read.xlsx(".....text(mds$points, row.names(Case12), cex = 0.8) image-20201212194045611 可以发现 离群点：北京、上海、浙江 Q&A 补充 参考 《多元统计分析及...R语言建模》（第五版）王斌会 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-数据分析/分类-杂记/Multidimensional-Scaling/ 版权声明
稀疏矩阵在数据稀疏的情况下节省了空间 library(Matrix) m1 <- matrix(0, nrow = 1000, ncol = 1000) m2 ...
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