1.使用Pearson积差相关系性进行检验的话可以判断两个变量之间的相关性是否显著以及相关性的强度 显著性检验 (significant test) 连续变量 vs 类别变量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA检验(R中可使用aov函数) 类别变量 vs 类别变量 (nominal variable VS nominal variable): 卡方检验(R中可使用chisq.test函数)--其实ANOVA的检验效果与回归分析效果相同

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

如今个人电脑的配置越来越高,内存和硬盘的容量大小都是以G为单位,而1G=1024M=1024*1024K=1024*1024*1024字节.不过在PC的早期发展阶段,电脑的存储空间却是十分有限的,像2000年前后广泛使用的3.5寸软盘,其存储容量只有区区1.44M,当时流行的SDR内存容量也才32M和64M.所以早期的编程语言很注重节约存储,给每个变量分配内存都要精打细算,大环境如此,于是早在1996年诞生的Java语言也不例外,仅仅是处理整数和小数,就分成了byte.short.int.lon

先PS一个:考虑到这次的题目本身的特点 尝试下把说明性内容都直接作为备注写在语句中 另外用于说明的部分例子参考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and Modeling with R这门课课件上的例子 部分参考了相关package的帮助文档中的例子 下面正题 - 戌   > # Assume the predetermined significance level is 0.05.假设预定的显着性水平是0.05. > # 1 Shapiro-Wil

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-

# 数据产生 # rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 正态分布的随机数(r 代表随机,可以替换成dnorm, pnorm, qnorm 作不同计算.r= random = 随机, d= density = 密度, p= probability = 概率 , q =quantile = 分位) # runif(n, min = 0, max = 1) 平均分布的随机数 # rep(1,5) 把1重复5次 # scale(1:5) 标准化数据 > a <- c(rnorm(5),

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

一.第二章 科学计算器 要检查两个数字是否一样,要使用 all.equal() ,不要使用 == ,== 符号仅用于比较两个整型数是否存在相同 . > all.equal(sqrt(2)^2,2) [1] TRUE > all.equal(sqrt(2) ^ 2,3) [1] "Mean relative difference: 0.5" > isTRUE(all.equal(sqrt(2) ^ 2,2)) [1] TRUE > isTRUE(all.equal

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表

脚本编程中的test.bash调试.变量计算.参数 1.文件测试 -e FILE:测试文件是否存在 -f FILE:测试文件是否为普通文件 -d FILE:测试路径是否为目录 -r FILE:测试当前用户对指定文件是否有读取权限 -w FILE:测试当前用户对指定文件是否有写权限 -x FILE:测试当前用户对指定文件是否有执行权限 eg1:[ -e /etc/inittab ] eg2: If [ ! -e /etc/inittab ]; then echo ”No /etc/inittab.

一.参数传递方法 为解决标题问题,首先介绍参数传递方法.目前各类程序设计语言的参数传递方法主要有三种: 按值传递 按引用传递 按指针传递 其中按值传递表示方法(函数)接收的是调用者提供的变量的拷贝,不改变参数的值:按引用传递表示方法(函数)接收的调用者提供的变量地址:按指针传递表示方法(函数)接收的是调用者提供的指针的拷贝,不改变指针的值和地址,但可以改变指针所指向的地址. 二.Java参数传递方法 Java提供的参数传递方法,很遗憾只有一种,按值传递.也就是说,方法得到的是所有参数值的一个拷贝

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

知识回顾 上一篇总结了java中成员变量和局部变量的区别,这一篇将总结静态变量和实例变量的一些特性和区别. 示例代码 package Variable; public class VariableDemo { //实例变量 int a; //静态变量 static int b; public static void main(String[] args) { System.out.println(VariableDemo.b);//静态变量可以直接被类调用,实例变量不可以 //新建一个对象 va