Advertisement

R语言数据集与实验报告

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

简介：
《R语言数据集与实验报告》是一本结合理论与实践的教程，指导读者利用R语言进行数据分析和统计建模，通过丰富的案例和练习提升实际操作能力。 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • R语言数据集与实验报告
    优质
    《R语言数据集与实验报告》是一本结合理论与实践的教程，指导读者利用R语言进行数据分析和统计建模，通过丰富的案例和练习提升实际操作能力。 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv 2011-2021各省GDP数据 combine_province.csv 代码.R 实验报告.docx data.csv
     
  • R 语言下的Wage数据集分析报告
    优质
    本报告运用R语言对Wage数据集进行了深入分析，探究了工资与工龄、教育水平等因素之间的关系，为劳动力市场研究提供了有价值的见解。 Wage数据集包含了关于个人工资的详细信息，旨在帮助我们理解影响薪资水平的各种因素，如年龄、婚姻状况、种族、教育程度等。通过详尽地分析这个数据集，我们可以揭示出这些因素与工资之间的关联，并为决策者和个人提供有价值的信息。 该数据集中有3000个观测样本，每个样本包括多个变量信息，例如年份、年龄、婚姻状态、种族背景、学历水平、居住区域、职业分类、健康状况以及是否拥有医疗保险等。分析这些变量有助于我们了解工资在不同个体间的差异，并探索影响薪资的关键因素。 本报告将使用R语言来深入研究Wage数据集的特点和趋势，通过统计方法与可视化工具展示各变量之间的关系及关联性。我们的目标是为读者提供有关工资水平的有用见解，并探讨潜在的影响因素。 接下来，在这份报告中我们将首先对整个数据集进行概览并执行必要的清洗工作以确保其准确性和一致性；其次将深入分析各个变量间的关系，得出有意义的结果和结论；最后讨论此次研究可能存在的局限性以及未来进一步探索的方向。通过这种方式，我们期望为读者提供有关工资水平的全面理解，并揭示影响薪资的关键因素。
     
  • 关于wine数据集的R语言数据分析报告.doc
    优质
    本报告使用R语言对Wine数据集进行了全面分析，涵盖了描述性统计、特征重要性评估及多元数据可视化等方面，旨在揭示不同葡萄酒品种间的显著差异。 《数据仓库与数据挖掘》课程论文 基于Wine数据集的数据分析报告 专业：计算机科学与技术 二〇一五年五月二十五日 **摘要** 本段落对wine数据集进行了数据分析，涵盖了从大量数据中自动搜索隐藏的特殊关系信息的过程。在大数据时代背景下，如何高效地从海量数据中挖掘出有用的信息成为了一个热门话题。通过回顾和应用《数据挖掘》课程的内容，将决策树、支持向量机及聚类等常用方法应用于wine数据集的具体任务，并取得了较好的效果。 **关键词** Wine 数据集；决策树；支持向量机；聚类 --- ### 引言 数据挖掘是指从大量数据中自动搜索隐藏的特殊关系信息的过程。在大数据时代，如何高效地从中提取有用的信息是当前研究的重点之一。本段落通过回顾和应用《数据挖掘》课程的内容，在实际的数据集上进行了模型的应用，并取得了较好的效果。 本次实验选择的数据集为Wine Quality中的白葡萄酒样本，共有4898条记录，每一条包含12个属性：固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖量、氯化物含量等。其中，“quality”是输出变量，代表酒的质量等级。 ### 数据探索性分析 #### 1. 数据概况 使用RStudio软件读取数据集，并通过summary命令进行概括描述，如图一所示。该过程展示了各个属性的平均值、中位数、最大最小值等统计信息。 （注：此处“图一”指代原报告中的相关部分） #### 2. 变量分布 利用hist()函数绘制各变量直方图，直观展示其分布情况。（见图二） （注：“图二”同上说明） #### 3. 离群点分析 箱形图用于可视化离群值的检测。通过shapiro test检验发现所有特征均不符合正态分布，并且存在较多异常数据。 （注：此处“图三”指代原报告中的相关部分） #### 4. 缺失值分析 经检查，wine数据集中没有缺失值。 #### 5. 相关性分析 通过计算协方差矩阵来表示变量间的关系。结果表明，模型的分类精度较低，并且观察到大量离群点的存在可能影响了预测效果。 （注：此处“表二”指代原报告中的相关部分） ### 模型应用与比较 在进行数据探索性分析的基础上，本段落采用了决策树、支持向量机以及1-近邻模型来进行分类预测，并通过测试集的正确率和MAE指标进行了对比。结果显示，在克服离群点影响方面，1-近邻方法表现较好。 （注：“表三”指代原报告中的相关部分）
     
  • R语言的数据分析报告（含代码与数据）
    优质
    本资料提供了一个详尽的R语言数据分析实例，包括完整代码和原始数据集。适合学习数据分析及掌握R语言实践技巧。 数据来源：https://www.kaggle.com/mirichoi0218/insurance 年龄：主要受益人的年龄 性别：保险承包商的性别（女或男） BMI：体重指数，提供对体重的理解，表明体重相对于身高是较高还是较低。使用身高的平方除以体重计算得出客观的体重指数（kg/m²），理想范围为18.5至24.9。 儿童：健康保险覆盖的家庭中儿童的数量 吸烟者：是否为吸烟者 地区：受益人在美国的居住区域，包括东北、东南、西南和西北四个分区。 费用：由健康保险公司收取的个人医疗费用
     
  • 汇编语言实验报告集
    优质
    《汇编语言实验报告集》汇集了多份经典的汇编语言课程实验报告和项目案例，旨在帮助学习者深入理解汇编语言的核心概念与实践技巧。书中内容覆盖广泛，从基础语法到复杂算法实现均有涉猎，适合计算机专业学生及编程爱好者研读参考。 汇编语言实验报告涵盖了顺序与分支程序设计、循环与子程序程序设计、算术运算与代码转换程序设计以及输入输出程序设计等内容。
     
  • R语言期末项目（含完整报告和数据集）
    优质
    本项目为R语言课程期末作业，包含详尽的数据分析报告及原始数据集，展示了从数据预处理到结果解释的全过程。 为了满足后期数据分析的需求，需要对数据进行预处理，并按照以下步骤开展工作： 1. **描述性统计**：选择适当的方法来分析数值型与类别型属性的数据特征，并用图形化的方式展示结果（可以使用ggplot2或lattice包）。 2. **推断性统计**：选取合适的假设检验方法，用于评估各属性之间的相关性和两组数据的显著差异。此外，还需要对这些测试的结果进行解释并提供必要的图表来支持结论。 3. **数据挖掘**： - 根据具体的数据特征和需求，使用分类、聚类或时间序列分析等技术找出隐藏在数据中的模式。 - 利用回归模型预测未来趋势。 至少需要采用上述方法中两种进行深入研究。其中，在处理聚类结果时需特别关注各簇的特性；对于分类任务，则要计算其准确率以评估性能。 通过这些步骤，可以全面地理解和利用手头的数据集，并为后续的研究和决策提供坚实的基础。
     
  • C语言版数据结构实验报告.docx
    优质
    本文档为一份C语言版的数据结构课程实验报告，详细记录了使用C语言进行数据结构相关实验的操作过程、代码实现和结果分析。适合学习参考。 数据结构(C语言版) 实验报告.docx 这份文档是关于使用C语言进行数据结构实验的报告。文档内容涵盖了在编程课程中常见的各种数据结构及其操作实现，并通过具体的实验来加深对理论知识的理解和应用能力。
     
  • 全球自杀分析报告（R语言版，含英文报告、代码及数据集）
    优质
    本报告利用R语言深入剖析全球自杀趋势，包含详尽的英文分析报告、源代码与原始数据集，为研究者提供全面的数据支持。 本报告将概述我们的项目，并探讨社会经济关系与自杀率之间的联系。我们项目的目的是练习使用R语言和RStudio来分析大量数据并观察有趣的数据发现。在该项目中，我们从一个公开可访问的网站“Kaggle.com”获取了一组大型数据集。“Suicide Rates Overview 1985 to 2016”是所用数据集的名字。
     
  • C语言数据结构课程设计与实验报告
    优质
    《C语言数据结构课程设计与实验报告》是一份系统介绍如何运用C语言实现各种数据结构及其算法的实践指导书，包含了丰富的实验案例和项目设计。 基于数据结构中的顺序表与链表设计实验内容如下： 1. **顺序表** - 实现从文件读取数据，并进行基本的增删改查操作以及简单的排序功能。 - 应用案例：创建一个简易的学生信息管理系统，用于存储和管理学生的各项信息。 2. **单链表** - 完成对单链表的操作实现，包括建立、查找、插入与删除等基础功能。 - 应用示例：利用单链表解决约瑟夫环问题及猴子选王的问题。 3. **双向链表** - 设计并完成双向链表的基础操作如创建、搜索、增加和移除节点等功能的实现。 - 实际应用：通过使用双向链表来执行长整数相加的操作。
     
  • 构建与运用R语言数据集
    优质
    本课程专注于教授如何利用R语言高效地收集、处理和分析数据。参与者将学习创建及操作数据集的基本技能，并掌握统计建模和可视化技术。适合希望提高数据分析能力的数据科学家或爱好者。 1. 理解R语言中的数据结构。 2. 掌握它们的创建方法及函数参数使用技巧。 3. 对所创建的数据结构进行排序、查找与删除等基本操作。 具体步骤如下： - 创建向量以及因子，并查看其内容； - 学习矩阵和数组的概念及其应用； - 将状态（state）、数组和矩阵整合为一个长度为三的列表； - 构建数据框，例如创建包含特定列的数据集； - 按照mpg列对构建好的数据框进行排序操作； - 访问drat列为3.90的具体行。 此外还需掌握： 1. 创建并导出CSV文件（内容自定），再利用read.table函数将该文件导入至R环境中。