1.用r進行多元相關分析
#用cov函式計算mtcars資料框的前三個變數的協方差矩陣
> cov(mtcars[1:3])
mpg cyl disp
mpg 36.324103 -9.172379 -633.0972
cyl -9.172379 3.189516 199.6603
disp -633.097208 199.660282 15360.7998
#用cor函式計算mtcars資料框的前三個變數的相關係數矩陣
> cor(mtcars[1:3])
mpg cyl disp
mpg 1.0000000 -0.8521620 -0.8475514
cyl -0.8521620 1.0000000 0.9020329
disp -0.8475514 0.9020329 1.0000000
#以上原理說明，協方差矩陣可以檢測變數間的線性相關度，當協方差的正負表明了對應的相關性，但是不同資料集差異，一些資料之間的協方差是不可以比較的。因此我們要比較不同資料集之間兩個變數的線性相關程度，首先應該進行規範化處理，並選擇相關係數而非協方差。
#我們可以使用ggplot包來繪製對應的熱力圖：
2.進行多元線性回歸分析
#...
>data(mtcars)
#呼叫lm函式將變數裝入線性模型中
> lmfit = lm(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
> lmfit
call:
lm(formula = mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
coefficients:
(intercept) mtcars$cyl
37.885 -2.876
#呼叫summary函式獲得模型的特徵資訊：
estimate std. error t value pr(>|t|)
估值，標準誤差，t值，p值
call:
lm(formula = mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
residuals:
min 1q median 3q max
-4.9814 -2.1185 0.2217 1.0717 7.5186
coefficients:
estimate std. error t value pr(>|t|)
(intercept) 37.8846 2.0738 18.27 < 2e-16 ***
mtcars$cyl -2.8758 0.3224 -8.92 6.11e-10 ***
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『*
*』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
residual standard error: 3.206 on 30 degrees of freedom
multiple r-squared: 0.7262, adjusted r-squared: 0.7171
f-statistic: 79.56 on 1 and 30 df, p-value: 6.113e-10
#呼叫anova完成方差表分析
> anova(lmfit)
analysis of variance table
response: mtcars$mpg
df sum sq mean sq f value pr(>f)
mtcars$cyl 1 817.71 817.71 79.561 6.113e-10 ***
residuals 30 308.33 10.28
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『*
*』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
#在散點圖上展示兩個變數的之間的回歸線，然後用abline增加一條回歸線，注意lm中的y,x與plot中的x,y
基於R進行相關性分析
一 相關性矩陣計算 1 載入資料 data read.csv 231 6057 2016 04 05 zx wd 2.csv header false 說明 csv格式的資料，header false 表示沒有標題，即資料從第一行開始。2 檢視匯入資料的前幾行，3 刪除資料的7，8列，都是0 4 計...
R 中進行對數變換
正文分割線 當資料分布大致對稱時，用均值和標準差對資料進行歸一化是非常有意義的。在本文中，基於第4章 實用資料科學與r，作者展示了一種可以使某些分布更加對稱的轉換。是否對資料進行轉換可能取決於你要使用的建模方法。例如，對於線性回歸和邏輯回歸，理想情況下你希望輸入變數和輸出變數之間的關係近似為線性，也...
在VBA中進行除錯
只要從您的專案中觸發 vba就會執行。從簡單的開啟表單到單擊命令按鈕，各種各樣的物件事件都可能引起這種情況。當某些事情無法按預期工作時，您如何才能準確確定出什麼問題以及在 好吧，這就是本文可以為您提供的幫助。對於每個office應用程式，當然包括access，都有乙個整合的偵錯程式。要開啟偵錯程式視...