Advertisement

R语言的统计建模

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《R语言的统计建模》是一本专注于利用R编程语言进行数据分析和构建统计模型的指南书籍。书中详细介绍了如何使用R软件进行各种类型的统计分析，并涵盖了从基础数据处理到高级模型建立的技术，是学习统计学与数据科学的理想教材或参考书。 R语言统计建模包括多元线性回归、聚类分析和主成分回归等多种方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • R语言的统计建模
    优质
    《R语言的统计建模》是一本专注于利用R编程语言进行数据分析和构建统计模型的指南书籍。书中详细介绍了如何使用R软件进行各种类型的统计分析，并涵盖了从基础数据处理到高级模型建立的技术，是学习统计学与数据科学的理想教材或参考书。 R语言统计建模包括多元线性回归、聚类分析和主成分回归等多种方法。
     
  • R语言与统计建模习题解答.pdf
    优质
    本书《R语言与统计建模习题解答》提供了针对使用R语言进行统计分析和模型构建的相关练习的答案解析，帮助读者加深理解和应用能力。 《统计建模与R语言习题答案.pdf》是一份包含相关课程练习题解答的文档。
     
  • 基于R语言的多元统计分析与建模
    优质
    本课程专注于运用R语言进行多元统计分析及模型构建，涵盖回归、聚类和因子分析等核心内容，旨在提升学员的数据处理能力和统计技能。 本书是一本针对R语言的教材，主要面向本科生和研究生读者。书中重点解释了R语言的基本原理，并介绍了如何使用该语言建立模型。
     
  • 基于R语言的多元统计分析建模（一）
    优质
    本课程为基于R语言的数据科学系列之一，重点讲解多元统计分析中的基础概念与模型构建技巧，适合数据分析初学者。 第二章内容整理（一） 2.1 收集和整理多元数据 1. 数据格式：矩阵 当这些变量处于同等地位时，就是相关分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析以及多维标度等模型的数据格式；若其中一个变量为因变量而其他变量是自变量，则适用于线性回归分析、广义线性模型和非线性模型等的数据格式。如果此时的因变量还是分类数据，那么就适合方差分析模型及判别分析模型。 2. 对数据的要求：不允许有空缺 3. 变量的分类 （1）定量变量：用于计量观测值，例如身高、体重、收入和支出。 （2）定性变量：计数型观测数据，比如性别等。
     
  • 基于R语言的多元统计分析与建模
    优质
    本书《基于R语言的多元统计分析与建模》系统地介绍了利用R软件进行多元统计分析和模型构建的方法，涵盖回归分析、聚类分析等技术，适合数据分析人员及统计学爱好者学习参考。 多元统计分析及R语言建模涉及利用R语言进行复杂的数据分析与模型构建，适用于需要处理多变量数据的研究或项目。这种方法能够帮助研究人员从大量复杂的数据中提取有价值的信息，并通过建立适当的统计模型来支持决策制定过程。使用R语言可以实现各种高级的统计技术，如主成分分析、因子分析和聚类分析等，这些方法对于理解和解释多元数据集至关重要。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    《统计模拟与R语言实现》是一本介绍如何使用R编程语言进行统计模拟实践的手册，适合学习统计学和数据科学的学生及从业人员阅读。书中涵盖了随机数生成、蒙特卡洛方法等关键概念，并通过实际案例展示了R在解决复杂统计问题中的强大功能。 统计模拟及其R的实现，包括使用R软件的操作习题及讲解。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    本书《统计模拟与R语言实现》详细介绍了如何运用R语言进行各种统计模拟实验和方法，帮助读者掌握数据分析中的高级技术。 大数据时代的统计分析利器——R语言的具体应用。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    《统计模拟与R语言实现》一书旨在通过R编程语言讲解统计学中的各种模拟方法，帮助读者理解并掌握利用计算机进行复杂数据处理和分析的技术。 《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术，并且还介绍了R语言及其编程技巧。在简要介绍条件期望、条件方差、Poisson过程以及Markov链的基础知识后，本书详细讲解了如何利用计算机生成随机数并使用这些随机数来创建任意分布的随机变量和随机过程；书中阐述了一些用于分析统计数据的方法和技术，如Bootstrap方法及模拟精度改进技术，并展示了统计模拟在判断所选模型是否适合实际数据中的应用。此外，《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》还介绍了处理缺失数据的EM算法以及进行Bayesian统计推断的MCMC算法及其他新兴的统计模拟技术；最后，该书探讨了动态系统的模拟方法。 书中每个章节的例子都附有使用R语言编写的模拟程序。其目录包括以下几章： 第1章 预备知识 - 矩母函数与生成函数 - 条件期望和条件方差 - 随机过程简介 - Markov链 第2章 R介绍 - 基本操作、向量、矩阵及多维数组的使用方法，因子应用，列表与数据框的概念；输入输出控制； - 程序控制结构以及R程序设计技巧和图形绘制技术等。 第3章 常用统计分析 - 单变量数据分析和假设检验的方法介绍。 - R统计模型简介及回归分析实例，并展示了随机数的应用场景。 第4章 模拟随机变量 - 介绍了逆变换方法、筛选法、合成方法以及Poisson过程模拟和Markov链的模拟技术等。 第5章 估计精度与有效模拟次数 - 讲述了总体均值和方差的估计，区间估计的方法，并展示了Bootstrap方法的应用场景。 第6章 模拟精度改进技术 - 对偶变量法、条件期望法、分层抽样法以及重要抽样法等提高了模型精确度的技术详解。 第7章 统计模型识别方法 - 单样本的拟合优度检验，含未知参数单样本的拟合优度检验，两样本问题及非齐次Poisson过程假设验证等内容。 第8章 EM算法和MCMC方法 - 介绍了EM算法、MCMC方法及其模拟退火技术和SIR方法等最新技术的发展趋势。 第9章 若干动态系统的模拟 - 探讨了追逐问题的模拟，Daubechies/小波函数计算，排队系统分析，存储模型以及保险风险模型等内容，并涉及维修和期权执行策略等问题。
     
  • 王斌的多元统计分析与R语言建模课程
    优质
    《王斌的多元统计分析与R语言建模课程》旨在通过R语言进行复杂的统计模型构建和数据分析，适合希望掌握高级数据处理技术的学习者。 王斌精通多元统计分析及R语言建模，这些技能是进行大数据分析的统计模型的基础。