r语言ggplot2 第114页

R语言逐步回归、方差anova分析电影市场调查问卷数据可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30680原文出处：拓端数据部落公众号这是一份有关消费者对电影市场看法及建议的调查报告，我们采取了问卷调查法，其中发放问卷256份，回收有效问卷200份。我们对数据进行了基本分析,比如:相关性。还有基本图形、回归方差分析。最后模型比较。读入数据head(data)数据的描述str(data)数据一共有200个样本，25个属性。具体属性和取值及其含义

·2022-12-03 12:19

R语言Poisson回归的拟合优度检验

在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。最近我们被客户要求撰写关于Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。偏差拟合度检验由于偏差

拓端研究室TRL·2022-12-03 12:18

时间序列分析 ARMA模型（R语言实战）

文章目录一、ARMA模型是什么？二、建模过程1.平稳性检验2.阶数的确定3.参数估计4.模型检验5.模型预测一、ARMA模型是什么？自回归滑动平均模型（英语：Autoregressivemovingaveragemodel，简称：ARMA模型）。是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Pane

南风影枳·2022-12-03 10:28

R语言数据分析：lm()函数和统计函数

回归分析lmlm使用数据集形式必须是数据框（使用as.data.frame()将数据转化为data.frame形式）lm(y~x1+x2+x3)在R中进行数据分析时主要是运用各种函数，重要的是我们要掌握各种函数处理时输入的数据形式以及输出形式例如，对于输入数据类型sum、mean、sd、range、median、sort、order等要求输入向量类型cbind、rbind要求输入矩阵或者数据框类型

muyi沐一·2022-12-03 10:58

R语言函数-lm和summary

运行代码relation|t|)估值|标准误差|T值|P值这样，我们可以稍微这样总结一下：T检验是检验解释变量的显著性的；R-squared是查看方程拟合程度的；F检验是检验方程整体显著性的；也就是说R-squared,T-p,F-p值决定了线性关系是否成立.

可爱的小垃圾·2022-12-03 10:57

R语言实现非线性回归

在某些情况下，结果和预测变量之间的真正关系可能不是线性的。为了捕捉这些非线性效应，扩展线性回归模型(Chapter@ref(linear-regression))有不同的解决方案，其中包括:Polynomialregression:这是建立非线性关系的简单方法。它将多项式项或二次项(平方、立方体等)添加到回归中。Splineregression:用一系列多项式段拟合一条光滑曲线。划分spline段

生信小木屋·2022-12-03 10:55

R语言在散点图中添加lm线性回归公式

R语言在散点图中添加lm线性回归公式1.简单的线性回归2.使用ggplot2展示3.提取线性回归p值1.简单的线性回归函数自带的例子（R中键入?

我是大南瓜·2022-12-03 10:55

R语言中lm函数构建线性和非线性回归模型

目录一、lm函数建立线性回归模型（1）一元线性回归（2）多元线性回归二、lm函数建立非线性回归模型三、回归诊断一、lm函数建立线性回归模型（1）一元线性回归1.首先加载R语言的MASS、ISLR2程序包

南风影枳·2022-12-03 10:25

Python matplotlip 柱状图标签图例

一、参数解释plt.style.use('ggplot')表示模拟ggplot2的风格。plt.figure()先创建一个基础图。

正在学习中的李斌·2022-12-03 08:11

r语言进行自然语言处理_开始进行自然语言处理

r语言进行自然语言处理当今，大多数应用程序仍在处理来自结构化和半结构化源的数据的世界中工作。它们连接到SQL数据库以查询信息或显示来自JSON或XML数据源的信息。

cxq8989·2022-12-03 08:22

简单线性回归和多元线性回归

有很多初学者不知道如何用R语言做回归，这里我讲解一下简单线性回归和多元线性回归。当回归模型包含一个因变量和一个自变量时，我们称为简单线性回归。比如：身高和体重的关系。

吹哨子的喇叭花·2022-12-03 07:32

R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18493本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。我们使用以下数据k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y,type=

拓端研究室TRL·2022-12-02 21:49

基于python的线性回归分析

原理线性回归可以基于SPSS或R语言以及MATLAB实现，不过SPSS散点图不方便格式控制，本人对于R语言及MATLAB不太了解，于是通过查询相关包，最终使用python实现了一元线性回归分析。

I'm Lord·2022-12-02 18:41

RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding（2021-4-20）

通过研究了不同集成位置编码信息的方法在基于transformer语言模型的学习过程的作用，提出了一种新的方法–旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding，RoPE）。

不负韶华ღ·2022-12-02 18:47

R语言聚类分析

原理讲解1、层次聚类这里主要使用R自带的聚类分析功能，不用指定类别的数目hclust()**(1)pvclust生成碎石图、P值和突出显示的方框**在线案例1在线案例2数据预处理鸢尾花数据：根据花萼和花瓣的长度进行归类Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。该数据集内包含3类（setosa,versicolour,virginica）共150条记录，所以肯定

来臻·2022-12-02 15:11

R语言中基于聚类的离群点挖掘

思路：首先，通过K-means算法将数据点划分为成若K个簇；然后计算每一个数据对象到最近簇的中心距离，来与离群点设置的阈值进行比较，以此来判别该数据对象是否是离群点。1.读取数据datay_lable)y1=y[-sub]y2=y[sub]plot(1:length(y),y,xlim=c(0,length(y)),xlab=paste("样本点","(dist=",y_lable,")",sep

weixin_34236497·2022-12-02 15:10

python求几何平均_R语言的几何平均数，调和平均数，平方平均数

geometry.meangeo_meanlog_datagmreturn(gm)}也可以用psych包里的geometric.mean调和平均数harmonic.mean,有两个包含有这个函数lmomco和psychlength(a)/sum(1/a)library(ggplot2

weixin_39864101·2022-12-02 13:45

R语言中的划分聚类模型

【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05分区聚类，包括：K均值聚类（MacQueen1967

拓端研究室TRL·2022-12-02 13:12

R语言中不同类型的聚类方法比较

它们是不同类型的聚类方法，包括：划分方法分层聚类模糊聚类基于密度的聚类基于模型的聚类【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例

拓端研究室TRL·2022-12-02 13:12

Python引入rpy2包用pyinstaller打包后的exe无法正常使用

因项目需要，需要使用R语言的一些库进行计算，所以博主采用rpy2这个库作为中间件，进行混编。将R得到的结果返回至python使用。

倾城一少·2022-12-02 01:45

基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2596在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频1.混合模型是否适合您的需求？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表，它们的效果大小的估计值和置信区间，每种效果的p值以及至

拓端研究室TRL·2022-12-02 00:09

科研绘图——R绘制柱状图

R语言科研绘图——柱状图前言使用R语言绘制能够发表的图片，ggplot2是一个很好的选择。并且一些基于ggplot2开发的包，能够达到这个目标。

生信小鹏·2022-12-01 21:58

R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分

拓端研究室TRL·2022-12-01 18:01

R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据

下载全文：http://tecdat.cn/?p=22302在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些

拓端研究室TRL·2022-12-01 18:52

R语言：绘图函数

R语言绘制图像最重要的就是搞清楚输入数据形式R语言四大作图系统：1、基础绘图系统基础绘图都在graphics包中，一般已经默认加载了这个包，不需要再次加载，可使用命令ls("package:graphics

muyi沐一·2022-12-01 16:42

R语言简单应用掷骰子游戏

。练习8-1在掷骰子游戏中，玩家（射手)准备掷出两个骰子,每个骰子都有六个面。如果掷出的总数为2、3或12，则该射手失败。如果总数是7或11,则对手(他)胜出。如果是其他任何得分,那么此得分将变成新的目标,它将被称为“点”。使用以下辅助函数为掷骰子生成得分:two_d6<-function(n){random_numbers<-matrix(sample(6,2*n,replace=TRUE),n

@little杰·2022-12-01 16:09

技巧 | 使用基础绘图系统绘制「森林图」

R语言中有一些专门绘制森林图的工具包，不过小编目前还没仔细研究过。实际上，通过基础绘图系统的一些简单函数的组合使用就能绘制森林图。

R语言学堂·2022-12-01 15:29

mantel test 简单教程

首先是运行语言，这路选择R语言作为计算语言。

顽强的火锅·2022-12-01 15:13

R语言|forest plot

R|foestplot包绘制森林图forestplot小编今天给大家分享的是foestplot包绘制组间差异比对图（森林图forestplot）相关方法。森林图(forestplot)常用于Meta分析，可用于表达统计指标的效应量和置信区间。绘图示例#安装包#install.packages("forestplot")#加载包library(forestplot)#输入文件inputFile="i

作图帮·2022-12-01 15:59

R语言画森林图方法4

医学和生信笔记·2022-12-01 15:28

用R来做一个临床研究亚组分析的森林图

在编程语言里R语言最强大的功能是做图功能，我们知道在做Meta分析的时候会需要做森林图，实际上我们在很多临床研究中也经常看到森林图，主要是亚组分析的森林图，比如下面这篇文章里的一个森林图：今天就教教大家怎么用

Mrrunsen·2022-12-01 15:28

R语言：多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包) 森林图 cox可视化

R语言|12.森林图-1:多因素Cox回归模型森林图(基于forestplot包)本期开始介绍Cox回归模型可视化。之前学习过的的临床回归模型可视化方法主要是森林图和列线图(Nomogram)。

YoungLeelight·2022-12-01 15:58

R语言绘柱状图

输入txt为两列，对齐全是各个名字，或者输入一列名字#设置工作目录setwd("F:\\R\\02柱状图")#读取输入文件rt=read.table("input.txt",header=T,sep="\t",comment.char="",check.names=FALSE)#rt=read.table("也可以输入文件绝对地址",header=T,sep="\t",comment.char="

毕不了业啦·2022-12-01 14:15

R语言使用混合模型进行聚类

【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05为什么要使用混合模型？让我们通过一

拓端研究室TRL·2022-12-01 11:03

python卷积神经网络回归预测_R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析...

原标题：R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析原文链接：http://tecdat.cn/?

不教书的塞涅卡·2022-12-01 11:59

spatialreg | 空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型简单形式的R语言实现...

旧文重发，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pHRS9BfkCMe1uQOSkHmqAw关于空间计量模型，小编是通过阅读勒沙杰（JamesLeSage）和佩斯（R.KelleyPace）合著的《空间计量经济学导论》（IntroductionofSpatialEconometrics）入门的，但是当时着重的是理解这些模型，并没有用代码去实现。作者也提供了书中模型的Mat

R语言学堂·2022-12-01 10:21

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高组内相似性低组间相似性【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例

拓端研究室TRL·2022-12-01 10:44

r语言随机森林_随机森林+时间序列（R语言版）

参考自：https://www.statworx.com/at/blog/time-series-forecasting-with-random-forest/https://www.r-bloggers.com/tuning-random-forest-on-time-series-data/知识点：时间序列随机森林log变换差分Timedelayembedding评价指标引言Withafewt

weixin_39538451·2022-12-01 05:40

r语言 python 金融论文_R语言实现金融数据的时间序列分析及建模

一移动平均移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动。若序列中存在周期变动，则通常以周期为移动平均项数。移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律。R可用filter()函数做移动平均。用法：filter(data，filter，sides)1、简单移动平均简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n1)/2个的拟合值。当n为偶数时，需进行二次移动平均。简单移动平均假设序列长期趋势的斜率

weixin_39948442·2022-12-01 05:40

协整检验r语言代码_R语言时间序列分析实例

#加载数据x=read.table(file.choose())#生成时间序列对象xtimeseries#画时间序列图plot.ts(xtimeseries)#增加线性拟合曲线abline(lm(xtimeseries~time(xtimeseries)))1、分解时间序列分解一个时间序列意味着把它拆分成构成元件，一般序列包含一个趋势部分、一个不规则部分，如果是一个季节性时间序列，则还有一个季节性

weixin_39964899·2022-12-01 05:40

时间序列分析实验报告总结_时间序列实验报告.doc

重庆交通大学学生实验报告实验课程名称时间序列分析开课实验中心数统学院实验教学中心开课学院数学与统计学院专业年级应用统计学2015级1班姓名XXXX学号6315XXXXXXXX任课老师XXXXX开课时间20172018学年第1学期1此页空页实验一R语言简介基本操作一实验目的

weixin_39518530·2022-12-01 05:09

r语言协整_R语言时间序列分析（十五）：高级技巧总结

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具(R)，致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南

weixin_39747341·2022-12-01 05:09

【R语言】ARMA时间序列分析上机案例

实验内容：利用R语言

美滋滋一定会是研究生·2022-12-01 05:37

根据近年电子商务数据通过R语言进行词云绘制

根据近年电子商务数据使用R语言进行词云绘制一.获取数据二.数据集处理分析导入数据并对数据进行处理导入数据剔除数据第1，2，7列查看数据是否存在缺失值根据项目等级、售价对数据进行综合排序创建data.fram

叫我林仔·2022-12-01 05:02

应用时间序列案例-基于R语言

一.搜集数据选取2019年3月到2022年3月的邮政业务总量当期值（月季度）如下：xy11138.72962.731252.94128951381.461212.571190.581111.191089.1101194111132.4121069.2131141.914694.6151192.8162300.3172416.5182044.7191984.1201809.8211732.62218

TyaTi·2022-12-01 05:32

用R语言做数据分析——时间序列分类

时间序列分类是根据已标注的时间序列建立一个分类模型，然后使用分类模型预测未标记时间序列的类别。从时间序列中抽取出新特征肯呢个有助于提高分类模型的性能。特征提取技术有奇异值分解（SVD）、离散傅立叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）、分段积累近似法（PAA）、连续重要点（PIP）、分段线性表示，以及符号表示。基于原始数据的分类我们使用party包来演示在原始数据上进行时间序列分类。在调用函数ct

linjingyg·2022-12-01 05:01

应用时间序列分析第四章课后习题（R语言实现）

#4.1setwd('filepath')library(tseries)library(xlsx)library(ggplot2)library(forecast)library(fpp2)library

GiantPlum·2022-12-01 05:00

R语言Mfuzz包：分析时间序列的组学数据

Mfuzz包使用情景如果你有一组时间序列的数据，就可以使用这个R包来分析比如这篇文章image-20211210214321835看下文章的实验色设计，跨多个时间点的时间序列的转录组学分析image-20211210214250774通过使用Mfuzz包将基因按照表达模式进行聚类，可以直观的看到相同表达模式的基因在不同时间下的变化趋势，下面来介绍下如何使用Mfuzz包image-202112102

Mrrunsen·2022-12-01 05:00

R语言-时间序列实验

R语言-时间序列实验数据实验目的及内容目的内容实验1.时间序列的平稳性检验2.时间序列建模分析3.时间模型序列模型预测数据数据选取的是2013年某餐饮的销售额。

叫我林仔·2022-12-01 05:58

Pandas缺失值处理

缺失值在统计分析中经常被用到，在R语言中，is.na()、is.nan()和is.infinite()可分别用来识别缺失值、不可能值和无穷值。在python中空值为None,在java中空值为nu

王同学加油·2022-12-01 01:16

推荐频道

r语言ggplot2