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Home 2015 四月
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R学习笔记-12 主成分和因子分析

数据分析 by   阅读量 11,033

信息过度复杂是多变量数据最大的挑战之一,若数据集有20个变量,当试图理解各个变量与其他变量的关系时,一共需要考虑190对相互关系,这显然是不实际的。 主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,可以将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,…

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29 2015-04
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R学习笔记-11 广义线型模型

数据分析 by   阅读量 7,596

线性模型可以通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应情况,但在许多情况下,假设因变量为正态分布(甚至连续型变量)并不合理,例如: 结果变量可能是类别型的。二值变量(是/否、通过/失败、存活/死亡)和多类别变量(优/良/可/差)都显然不是正态分布; 结果变量可能是计数型的(一周交通事故的数目…

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28 2015-04
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R学习笔记-10 高级图形进阶

数据分析 by   阅读量 8,300

除了R中的基础图形之外,grid、lattice和ggplot2等软件包也提供了图形系统,它们克服了R基础图形系统的低效性,大大地扩展了R的绘图能力。 grid图形系统可以很容易地控制图形基础单元,给予编程者创作图形极大的灵活性。lattice包通过一维、二维或三维条件绘图,即所谓的栅栏(trellis)图形来对多元变量关系进行直观展示…

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26 2015-04
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申请你的第一个微信公众号

应用开发 by   阅读量 4,840

第一次接触微信公众号开发是差不多两年之前的事情,那时觉得有一个自己维护的微信公众号相当有感觉。其实随着近几年微信一直愈发火爆,微信公众号也早已四处泛滥,大到企业公司,小到团体个人,都不乏“扫一扫关注微信公众号”的宣传。申请微信公众号的门槛变得越来越低,身边也有不少开发微信公众号的需求,特纪录一下个人…

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25 2015-04
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R学习笔记-9 中级绘图

数据分析 by   阅读量 6,619

在“基本图形”中所接触的图形,主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况,此处将介绍更多用于展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图方法。 9.1 散点图 散点图可用来描述两个连续型变量间的关系,让我们从最简单的plot()函数出发。 attach(mtcars) plot(wt, mpg…

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23 2015-04