1.kappa值 2. library(car)vif(lm.sol) 得到各个系数的方差膨胀因子,当0<VIF<10的时候,不存在多重共线性,当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性,当VIF>=100,多重共线性非常严重.…

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14…

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统…

本文转载自cador<使用R语言进行异常检测> 本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下: (1)单变量的异常检测 (2)使用LOF(local outlier factor,局部异常因子)进行异常检测 (3)通过聚类进行异常检测 (4)对时间序列进行异常检测 一.单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子,并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上.在该例中,单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现,并且返回产生箱线图的统计量.在返回的结果中,有一个部分是o…

目录 1.理解回归 1)简单线性回归 2)普通最小二乘估计 3)相关系数 4)多元线性回归 2.线性回归应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高模型性能 1.理解回归 确定一个唯一的因变量(需预测的值)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系. 回归分析对数据间复杂关系建立模型,用来估计一种处理方法对结果影响和推断未来.也可用于假设检验. 线性回归:直线回归模型 简单线性回归:单一自变量 多元回归:多变量 也可对分类变量做回归: 逻辑回归:对二元分…

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N…