Archives: R语言多因素方差分析的结果可视化

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R语言之方差分析篇

当包含的因子是解释变量时,通常会从预测转向 级别差异的分析,即称作方差分析(ANOVA) 组间因子 因变量 自变量 均衡设计(balanced design) 组内因子 单因素组间方差分析 单因素组内方差分析 重复测量方差分析 主效应 交叉效应 因素方差分析 混淆因素 干扰变数 协变量 协方差 1.ANOVA模型拟合 1.aov()函数 语法:aov(formula,data=dataframe) R表达式中的特殊符号 符号 用法 ~ 分隔符号,左边为响应变量,右边为解释变量 eg:y~A+B+

R语言实战笔记--第九章 方差分析

R语言实战笔记–第九章 方差分析 标签(空格分隔): R语言 方差分析 术语 组间因子,组内因子,水平:组间因子和组同因子的区别是,组间因子对所有测试对象进行分组,而组内因子则把所有测试对象归为同一组,水平则是因子的分类值 单因素方差分析,多因素方差分析,协方差分析,多元方差分析,协变量:单因素,多因素都是一元方差分析,只有一个因变量(y),协方差分析也是,多元就是有多个因变量,协变量的意思其实就是不感兴趣或不能控制的变量,把它从自变量(可控制变量)中剔除出去的变量,它代表着每个测试对象的某些初

R语言统计分析-方差分析

R语言统计分析-方差分析 一.方差分析简单的例子 测试6中杀虫剂的效果,目标值为虫子个数,对方差进行分析. 1.导入数据 data(InsectSprays) 2.平方根转换,分析 aov.spray <- aov(sqrt(count) ~ spray, data = InsectSprays) aov()左边为左边相应变量,右边预测变量. 等价于 > aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays$count) ~ InsectSprays$spray) 知道编

R语言关联规则可视化:扩展包arulesViz的介绍

原文地址:http://www.klshu.com/1202.html 关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法,在R语言中为扩展包arules.然而,挖掘关联规则往往导致非常多的规则,使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则.通过手动筛选大量的规则集是费时费力.在本文中,我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz,提出几个已知的和新颖的可视化技术. 1.简介 算法步骤这里不做详细介绍,下面是几个重要的变量的定义: Supp(X=>Y) = P(X) Conf(X=>Y) = P(Y

R语言学习由浅入深路线图

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是--看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R语言-回归分析及实现

一.数据探索阶段 1.了解变量类型 做回归分析前,了解数据集是怎样的?那些是数值型变量,那些是分类变量,这一步是相当重要的. r代码: > class(mydata$Middle_Price) [1] "numeric" > class(mydata$MPG.city.) [1] "factor" 另外我们利用factor函数对各水平进行赋值: status<-factor(status,order=TRUE,levels=c('poor','im

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第十一章 对应分析

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较

[R语言]关联规则2---考虑items之间严格的时序关系

前面介绍了关联规则1---不考虑用户购买的items之间的时序关系,但在一些情况下用户购买item是有严格的次序关系了,比如在某些休闲游戏中,用户购买了道具A才能购买道具B,且道具A和B只能购买一次,也就是说购买了道具A是购买道具B的充分条件,如果购买道具A的用户通常会购买道具A,在不考虑时序关系的时候,会得出"BàA"这样的关联规则,这会给运营的同事这样的结论:"购买了道具B的用户也非常有可能会购买道具A,当用户购买了道具B时应向其推荐道具A",这从数据角度来说是

R语言的高质量图形渲染库Cairo(转)

前言 R语言不仅在统计分析,数据挖掘领域,计算能力强大.在数据可视化上,也不逊于昂贵的商业.当然,背后离不开各种开源软件包的支持,Cairo就是这样一个用于矢量图形处理的类库. Cairo可以创建高质量的矢量图形(PDF, PostScript, SVG) 和 位图(PNG, JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染! 本文将介绍,Cairo在R语言中的使用. 目录 Cairo介绍 Cairo安装 Cairo使用 1. Cairo介绍 在信息领域中,cairo 是一个让用于提供矢量

R语言笔记 R中设置图形参数--函数par()详解

R有着非常强大的绘图功能,我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来,但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要,甚至会碰到各种各样的小问题:如坐标轴或者标题出界了,或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形,甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求.如何进行调整呢?这就用到了"强大"的函数par().我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形,这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结. 函数par()的使用格式如下: par(..., no.readonly =

基于划分的聚类----K-means算法使用(R语言)

library(amap)#这个包里有kmeans函数 library(R2SWF) library(animation)#导入包,后两个是作动画的包 customer <- read.csv("customer.csv")#读取文件,赋给customer age_inc <- customer[,c(3,6)]#获取customer的第三列和第六列(如果是3:6就是三到六列)赋给age_inc output = dev2swf({ par(mar = c(3, 3, 1,

R语言的前世今生

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言,受S语言和Scheme语言影响发展而来,由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发. R语言还没有发明之前,Ross Ihaka从一本书中了解到了Scheme语言,对Scheme非常感兴趣,差不多的时间里他正好获得一版新S语言的源代码,他注意到Scheme和S语言二者之间的异同点.某一次Ross准备用Shceme向别人演示词法作用域,但手边没有Scheme的书,就用来S语言,结果却失败了.由此萌生了改进S语言的想

R语言的前世今生(转)

最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西,除非为数不多的天才能够创造得出,估计大多数人跟我一样,看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新的领域.或一门新的语言.总是很容易陷入一些具体细节中而无法从更高的角度看到一门语言形成的背后的行业的背

R语言学习资源

入门视频教程 R语言初级课程(1)- R语言快速入门http://cos.name/videos/intro-2-r/ 代码 #对象 1+1*3 c(1,2,3,4,5) c('helloworld','i am a R user') c("hehe","haha") 1:6 6:1 exp(1:4) log(1:3) a<-c(1,2,3,4,5) a[1] a[1:3] a[-4] a>3 a[a>3] #数组,类型需要一致 x<-1:1

R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现(二)

笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ------------------------------------------------ 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题: (1)准确率而言,基于算法的方法还有待提高,

R语言初体验

R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具,为了保证性能, 其核心计算模块是用C.C++和Fortran编写的.同时为了便于使用,它提供了一种脚本语言,即R语言.R语言和贝尔实验室开发的S语言类似.R支持 一系列分析技术,包括统计检验.预测建模.数据可视化等等.在CRAN(http://cran.r-project.org) 上可以找到众多开源的扩展包. 1.到官网(http://www.r-project.org)下载R安装包(windows上为R-3.0.1-win.exe). 2.安装

R语言为Hadoop注入统计血脉

R语言为Hadoop注入统计血脉 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括"Hadoop环境搭建","RHadoop安装与

回归预测及R语言实现 Part2 回归R语言实现

下面是回归分析的各种变体的简单介绍,解释变量和相应变量就是指自变量和因变量. 常用普通最小二乘(OLS)回归法来拟合实现简单线性.多项式和多元线性等回归模型.最小二乘法的基本原理前面已经说明了,使得预测值和观察值之差最小. R中实现拟合线性模型最基本的函数是lm(),应用格式为: myfit <- lm(Y~X1+X2+-+Xk,data) data为观测数据,应该为一个data.frame,前面是拟合表达式,Y是因变量,X1-Xk是自变量,+用来分隔不同的自变量的,还有可能用到的其他符号的说明

伍德里奇计量经济学导论之计算机操作题的R语言实现(第二章)

引言 本学期正在学习伍德里奇第四版的计量经济学导论,为了增强对计量经济学的理解和熟悉R语言的操作,决定对计量经济学导论的计算机操作部分进行R语言实现,如果各位看官发现有任何错误请在下面评论,不胜感激. 题目就不在博客中重复,内容主要是R语言代码和习题解答.这一系列博客主要参照了计量经济学导论习题解答.王斌会老师出的计量经济学模型及R语言应用以及Applied Econometrics with R. 第四版计量经济学导论excel文件见百度网盘 经过整理后的本博客数据和本篇博客Rmd文本见这里

R语言实现Google 搜索引擎的pagerank算法

PageRank算法R语言实现 算法为王系列文章,涵盖了计算机算法,数据挖掘(机器学习)算法,统计算法,金融算法等的多种跨学科算法组合.在大数据时代的背景下,算法已经成为了金字塔顶的明星.一个好的算法可以创造一个伟大帝国,就像Google. 算法为王的时代正式到来-. 关于作者: 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript weibo:@Conan_Z blog: http://blog.fens.me email: bsspirit@gmail.com 转载请注明出