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R实现多重比较的函数整理

LSD检验是t检验的简单变形，对多组间的均数做检验。用法：加载agricolae包，使用LSD.test。语法为：LSD.test(y, trt, DFerror, MSerror, alpha = 0.05, p.adj=c("none","holm","hommel", "hochberg", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr"), …)实例：li

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ma模型的预测公式问题

fit=arima(LakeHuron,order=c(0,0,2))fitpredict(fit,n.ahead=2)ma(2)模型的预测值是如何计算得出的？原始序列的最后三个值是：x(1970)=579.31x(1971)=579.89x(1972)=579.96我们要看模型残差。> x x[98]*1.0174 x[97]*0.5

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LDA主题模型分析学习分享

最近在学习关于LDA模型的知识，做一些细粒度观点挖掘。在学习过程中发现原来R中还有一个专门的LDA包。我用LDA为两个文本文档建立了一个主题模型，分别是a和B。文档a与计算机科学高度相关，文档B与地球科学高度相关。然后我用这个命令训练lda。text

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kejiayuan0806

第一类误差和第二类误差有什么区别

第一类误差指的是假正率，第二类指的是假负率。简单来说：第一类误差意味着假设为真的情况下，作出了拒绝原假设的一种错误推断。第二类误差意味着假设为假的情况下，做出了接受原假设的一种错误判断。举个例子：第一类误差，你告诉一个男的他怀孕了。第二类误差，你告诉一个已经怀孕的女子，她没怀孕。

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PGC123

行列式与矩阵区别？

行列式与矩阵是两个东西，他们区别是：1. 矩阵是一个表格，行数和列数可以不一样；而行列式是一个数，且行数必须等于列数。只有方阵才可以定义它的行列式，而对于长方阵不能定义它的行列式。2. 两个矩阵相等是指对应元素都相等；两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，只要运算代数和的结果一样就行了。3.两矩阵相加是将各对应元素相加；两行列式相加，是将运算结果相加，在特殊情况下(

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有福有德

问卷题目设计

“晚饭后，您通常喜欢饮用什么饮料？”这段话，如果作为问卷的题目的话，有问题吗？如果受访者认真看待这个问题，我想他一定会思考如下场景：1.晚饭后：指的是多久，是一会功夫，还是睡觉前。2.您：指代我自己还是可以一起指代家庭成员。3.饮料：是什么牌子吗？水算不算呢？解决以上问题的关键是：具体化，概念具有可操作性。晚饭后：使用晚饭后的2个小时内代替，或规定好具体时间。您：使用您自己代替，

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R扩展包dplyr笔记分享（2）

2 分组动作 group_by()以上5个动词函数已经很方便了, 但是当它们跟分组操作这个概念结合起来时, 那才叫真正的强大! 当对数据集通过 group_by() 添加了分组信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优势).例如: 对飞机航班数据按飞机编号 (TailNum) 进行分组, 计算该

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R扩展包dplyr笔记分享（1）

初始化0.1 安装install.packages("dplyr")0.2 示范数据library(Lahman): Lahman 包里的棒球比赛数据集 Battinglibrary(hflights): hflights 包里的飞机航班数据0.3 数据集类型将过长过大的数据集转换为显示更友好的 tbl_df 类型:hflights_df

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用R实现wald检验

本人在学习分位数回归，不知道除了看P值和置信区间外还能通过什么办法来看出模型拟合优度和参数显著性？看见有些论文里采用WALD检验方法，但是不知道R是如何实现WALD检验的，找老师请教和自己找文档算是找到一种方法，给大家参考。用wald.test()就行，在aod包里。这个函数长成这个样子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = N

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知道统计算法如何找到相应R包的名字

我知道该用哪种统计学方法，如何找到相应的R包的名字？比如我想做calibration plot和decision-curve analysis (DCA)，在哪里能知道相应的R包名字？问题很简单，但可以让我们使用R的体验感得到很大的提升，目前我想到的解决办法是：安装sos包，然后用sos包中的findFn（）函数查看，比如我要查boost相关的包有哪些，findFn(\"boost\")

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kejiayuan0806

数据挖掘模型中的IV

1、IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变量过程是个

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kejiayuan0806

WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重。WOE是对原始自变量的一种编码形式。要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理（也叫离散化、分箱等等，说的都是一个意思）。分组后，对于第i组，WOE的计算公式如下：其中，pyi是这个组中响应客户（风险模型中，对应的是违约客户，总之，指的是模型中预测变量取值为“是”或者说1的个体）占所有样本中所有响应客户

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关于Fisher's exact计算的问题

这两天在看一篇论文，文中用到了Fisher's exact p值的计算。作者给的原始数据是（14，8606，21，10197659），计算出的p值是2.12E-34。由于我学R没有多长时间，便试着在R 2.15.2中再次验算，居然算出结果是2.2E-16。我觉得这两个结果之间差距太大了，于是请教了一个师兄，nice的帮我解答了一下，分享给大家参考。> fisher.test(matrix(c(1

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面板分位数回归模型基于R

R软件程序脚本：rq.fit.panel

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kejiayuan0806

自由度如何理解

自由度：取值不受限制的变量的个数。如何理解这句简单的话呢？给定一组数据，我们来计算不同的统计量，看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。先来求平均值，这几个数据都可以任意变化成其它数据，而我们仍然可以对它们求平均值，它们的平均值也跟着变化。这时自由度为5，也就是说有几个数据自由度就是几。1）当我们来计算方差时，我们要先计算平均值，下一步再计算方差，计算完平均值后，我们

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过拟合和欠拟合的区别

无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。首先谈谈什么是过拟合呢？什么又是欠拟合呢？网上很直接的图片理解如下：过拟合（over-fitting）所谓过拟合其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。打

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R做数值分析的学习整理

几乎包含了所有的数值分析函数The package encompasses functions from all areas of numerical analysis, for example:• Root finding and minimization of univariate functions,e.g. Newton-Raphson, Brent-Dekker, Fibonacc

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主成份分析计算第一因子解释变异数值

> PCA1 = princomp(Allct[,5:12])> as asImportance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 Comp.7 Comp.8Standard de

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关于lavaan的问题

我在学习lavaan时用了这个例子：> library(lavaan)This is lavaan 0.5-16lavaan is BETA software! Please report any bugs.> ?HolzingerSwineford1939starting httpd help server ... done> data(HolzingerSwineford1939)

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主成份分析各指标的贡献率

在factoextra包中对贡献率有一个绘图。图中有参考线，高于此线的认为变量是显著的，随着变量的多少这个值是不同的。library(factoextra) library(FactoMineR) df

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