0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

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

#---------------------------------------- # 功能描述:演示C50建模过程 # 数据集:汉堡大学信贷模型,信贷数据 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file credit <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/credit.csv", stringsAsFactors = TRUE) #

#缺失值 an=c(1,2,NA) is.na(an) #会形成一个布尔向量 布尔向量就是一群像(FALSE,FALSE,TURE)这样的向量. 关于缺失值还有一个函数:complete.cases函数 该函数与is.na的区别在于: 1.输出数据格式不同.is.na按照数据框格式形成一个(FALSE,FALSE,TURE)列,而complete.cases形成是一个数列向量,不再是按照数据框格式: 2.输出数据内容不同.complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反,is.na

mean(!is.na(mat))可以计算数据完整度(没有缺失值的) mean(!is.na(mat))>0.9,90%完整可以使用 # 缺失值的位置研究as.vector(attributes(na.omit(mat))$na.action) which(rowSums(is.na(mat))!=0) which(complete.cases(mat)==F) # 缺失数据的图形可视化VIM包 library(VIM) aggr(mat,numbers=T,prop= F) matrixplo

在数据分析中,对缺失值的处理是很关键一步,一般用summary()函数 a<-c(,,,NA) B<-c("a","b","c","D") d<-data.frame(a,B) summary(d) a B Min. : 1st Qu.: Median : Mean : 3rd Qu.:2.5 Max. :3.0 NA's :1 但通过R语言的VIM包的aggr函数可以做缺失值的图形化展示: library(

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数

今天主要学习了两个统计学的基本概念:峰度和偏度,并且用R语言来描述. > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars]) mpg hp wt Mazda RX4 21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875 Datsun 710 22.8 93 2.320 Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215 Hornet Sportab

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

写在前面:数据处理是数据分析与挖掘必不可少的步骤.下面列出一些常用的数据处理操作. 一.类型转换 用class()查看数据的类型,用as.类型名()进行类型转换. > num <- as.numeric(c(1,2,3,4,5,6))> num[1] 1 2 3 4 5 6> class(num)[1] "numeric"> char <- as.character(num)> char[1] "1" "2&quo

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

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

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

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~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

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