《多元统计分析及R语言建模》简介
多元统计分析及R语言建模
y：分类变量（去年是否出过事故，1表示出过事故，0表示没有）。
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（1）建立全变量logistic回归模型：
d5.1=read.table("clipboard",header=T) #读取例5.1数据 logit.glm<-glm(y~x1+x2+x3,family=binomial,data=d5.1) #Logistic回归模型 summary(logit.glm) #Logistic回归模型结果
与 要
基本要求：
求
要求学生针对因变量和解释变量的取值性质，了解统计模型的类型。
掌握数据的分类与模型选择方法，并对广义线性模型和一般线性模型
有初步的了解。
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
2.模型选择方式：基本公式
Y X e E(e) 0, cov(e) 2I
程 序 与 结 果
由此得到新的logistic回归模型：
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（3）：预测发生交通事故的概率
pre1<-predict(logit.step,data.frame(x1=1)) #预测视力正常司机Logistic回归结果
程
p1<-exp(pre1)/(1+exp(pre1)) #预测视力正常司机发生事故概率
序
pre2<-predict(logit.step,data.frame(x1=0)) #预测视力有问题的司机Logistic回归结果
多元统计分析基于R课程设计
多元统计分析基于R课程设计引言多元统计分析是现代统计学的重要组成部分，具有广泛的应用背景。
在数据科学领域，R语言是一种非常受欢迎的统计计算工具，能够方便地进行多元统计分析和可视化。
本课程设计旨在通过R语言进行多元统计分析的基础学习，提高学生对多元统计分析方法和应用的理解。
课程内容第一章：多元统计分析基础本章主要介绍多元统计分析的基本概念、理论与应用背景，包括多元正态分布、协方差矩阵、多元线性回归、主成分分析等内容。
通过使用R语言的数据分析工具和可视化包，学生将学习多元统计分析的基本方法、数据处理和可视化等方面的技能。
第二章：多元方差分析该章节主要介绍多元方差分析的理论和方法，包括单因素设计和多因素设计的多元方差分析。
本章还将介绍如何使用R语言进行多元方差分析，包括如何构建模型、计算方差分析表、进行置信区间分析和产生可视化图形等方面的技能。
第三章：判别分析本章将介绍判别分析的基本原理、方法和应用。
特别是线性判别分析和二次判别分析的主要方法和算法。
还将介绍R语言中的相关包，包括MASS和caret等，以进行判别分析的学习。
第四章：聚类分析本章将介绍聚类分析的基本理论和方法、层次聚类和分类聚类的原理和方法。
包括k均值算法、K中心点算法和高斯混合模型等的算法和应用。
还将介绍R语言中的相关包，包括stats和cluster等，以进行聚类分析的学习。
课程安排本课程设计分为7个星期，每周授课3个小时左右。
每个星期的课程安排如下：第一周•介绍课程内容和教学目标•多元统计分析基础概念：多元正态分布、协方差矩阵、多元线性回归、主成分分析等。
第二周•多元方差分析介绍•单因素设计的多元方差分析第三周•多因素设计的多元方差分析•使用R语言进行多元方差分析第四周•判别分析概述和应用•线性判别分析和二次判别分析第五周•介绍聚类分析•基于类簇的分析方法：K均值算法、K中心点算法第六周•分层聚类分析和分类聚类分析•高斯混合模型第七周•课程总结和讨论•提高阅读和写作技能的方法课程评估课程评估主要包括三个方面：作业、期末项目和参与度。
《多元统计分析及R语言建模》 第11章 典型相关分析
能
X：
源 消
费
经
Y：
济 增
长
第11章 典型相关分析及R使用
一、简单相关分析 二、多变量相关分析
三、典型相关分析
一、简单相关分析 二、多变量相关分析
第11章 典型相关分析及R使用
典 型 相 关 的 求 法
第11章 典型相关分析及R使用
典 型 相 关 的 求 法
第11章 典型相关分析及R使用
典 型 相 关 的 求 法
量
的
且当i j时，ui及vj也彼此不相关。
性 质
3. 各典型变量ui及vi的相关系数i（i=1,2,…,p），
典型相关系数满足关系式112…p0。
第11章 典型相关分析及R使用
典
型
相
关
的
检
验
对典型相关系数进行检验，以确定相关系数的个数，
然后根据显著的典型相关系数对资料进行典型相关分析。
第11章 典型相关分析Байду номын сангаасR使用
多元统计分析及R语言建模
第11章 典型相关分析及R使用 王斌会 教授
多元统计分析及R语言建模
多元统计分析及R语言建模
内
典型相关分析的目的和基本思想
容
与
典型相关分析的数学模型
要
求
典型相关系数以及典型变量的计算
典型相关系数的假设检验
多元统计分析及R语言建模
内 容
了解典型相关分析的目的和基本思想
与 要
了解典型相关分析的实际意义
求
了解R语言中典型相关分析的基本步骤
能运用R语言进行典型相关分析
第11章 典型相关分析及R使用
概念
探讨一组变量与另一组变量间 的相互关系即是典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis)， 是简单相关和多元相关的延伸。
应用多元统计分析及r语言的建模
应用多元统计分析及r语言的建模多元统计分析是一种统计学方法，用于研究多个变量之间的关系。
它可以帮助我们理解各个变量之间的相互作用以及它们对所研究问题的影响程度。
在实际应用中，多元统计分析可以用来解决各种问题，例如数据挖掘、市场研究、社会科学研究等。
R语言是一种流行的统计分析软件，它提供了丰富的统计分析函数和建模工具，方便用户进行多元统计分析和建立统计模型。
R语言的优势在于它开源、免费、易于学习和灵活可扩展的特点，使得它成为数据科学领域最受欢迎的工具之一。
在进行多元统计分析和R语言建模时，通常需要经历几个主要步骤：1. 数据准备：首先需要收集和整理相关数据。
数据的准备包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
R语言提供了各种函数和包来帮助进行数据准备工作。
2. 数据探索：在进行多元统计分析之前，通常需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本分布、相关性和异常值等。
R语言中有很多函数和图形库可以帮助我们进行数据探索。
3. 多元统计分析：多元统计分析涉及到多个变量之间的关系，在R语言中，我们可以使用函数和包来进行回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等。
这些方法可以帮助我们发现模式、关联和差异。
4. 建模和推断：在多元统计分析的基础上，我们可以利用R语言中的建模工具来建立各种统计模型，如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等。
建立模型后，可以进行模型选择、参数估计和推断。
5. 结果解释和可视化：多元统计分析和建模的结果可以通过统计检验、参数估计和图形展示来进行解释。
R语言提供了丰富的图形库和统计函数，可以用来可视化和解释分析结果。
总之，多元统计分析和R语言建模是一种强大的数据分析方法，可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息和知识。
通过多元统计分析和R语言建模，我们可以更好地理解变量之间的关系，预测未来的趋势，并为决策提供有力的支持。
R语言多元分析系列
R语言多元分析系列R语言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。
它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。
主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。
这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。
这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。
但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。
R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。
但psych扩展包更具灵活性。
1 选择主成分个数选择主成分个数通常有如下几种评判标准：∙根据经验与理论进行选择∙根据累积方差贡献率，例如选择使累积方差贡献率达到80%的主成分个数。
∙根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。
另一种较为先进的方法是平行分析（parallel analysis）。
该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择主成分个数。
我们选择USJudgeRatings数据集举例，首先加载psych包，然后使用fa.parallel函数绘制下图，从图中可见第一主成分位于红线上方，第二主成分位于红线下方，因此主成分数目选择1。
fa.parallel(USJudgeRatings[,-1], fa="pc",n.iter=100, show.legend=FALSE)2 提取主成分pc=principal(USJudgeRatings[,-1],nfactors=1)PC1 h2 u21 0.92 0.84 0.15652 0.91 0.83 0.16633 0.97 0.94 0.06134 0.96 0.93 0.07205 0.96 0.92 0.07636 0.98 0.97 0.02997 0.98 0.95 0.04698 1.00 0.99 0.00919 0.99 0.98 0.019610 0.89 0.80 0.201311 0.99 0.97 0.0275PC1SS loadings 10.13Proportion Var 0.92从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。
多元统计分析及R语言建模课件13综合评价方法及R使用
3 多元数据直观表示及R使用
几乎所有的综合性活动都可以进行综合评价，而且不能只
说 明
考虑被评价对象的某一个方面，而必须全面地从整体的角度对
与 被评价对象进行评价。
举
例
【例 3-1】为了研究广东省21地区专利发展情况进行综
合分析。
3 多元数据直观表示及R使用
➢系统全面性原则 ➢稳定可比性原则 ➢简明科学性原则 ➢灵活可操作性原则
3 多元数据直观表示及R使用
CI_CR(B1) #一致性检验
计算综合得分
S_rank(B1_z,B1_W) #按B1得到综合得分及 排名
3 多元数据直观表示及R使用
3 多元数据直观表示及R使用
对 每 个 判 断 矩 阵 分 别 调 用 CI_CR 函 数 ，
可以检验其一致性和得到各个指标的权 完
3 多元数据直观表示及R使用
评 价 指 标 体 系 的 选 取
广 东 省 专 利 综 合 评 价 指 标 体 系
3 多元数据直观表示及R使用
➢ 有量纲指标评价方法 选择评价指标 确定评价标准和记分方法 综合评判结果
3 多元数据直观表示及R使用
➢ 无量纲指标评价方法
标准化变换方法 规格化变换方法 功效系数变换方法 指数化变换方法
3 多元数据直观表示及R使用
Si=apply(B1_z,1,mean) #按行求均值 cbind(B1_z,Si)
cbind(Si=Si,ri=rank(-Si)) #按Si值高低排 名
3 多元数据直观表示及R使用专利申来自与授权量的判断矩阵程序如下
$B1=c(1,4,5,3,6,7,1/4,1,2,1/2,3,4,1/5,1/ 2,1,1/3,2,3,1/3,2,3,1,4,5,1/6,1/3,1/2,1/4 ,1,2,1/7,1/4,1/3,1/5,1/2,1) #构造B1的判 断矩阵 B1_W=weight(B1) #B1的权重 B1_W
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第六七章
7 聚类分析及R使用
关于变量变换
平移变换 极差变换 标准差变换 主成分变换 对数变换
7 聚类分析及R使用
系
（1）计算n个样品
统
两两间的距离
聚
类
法
过
（5）确定类的
程
个数和样品名称
（2）构造n个类， 每类包含1个样品
（4）绘制 系统聚类图
（3）合并距离 最近两类为新类
（4）计算新类与各 类距离，若类个数为 1，转到第5步，否则
回到第3步
例7-1数据的系统聚类 最短距离法（采用欧氏距离）
例7-1数据的系统聚类
概 念 和 原 理
7 聚类分析及R使用
【例7.3】kmeans算法的R语言实现及模拟分析：模拟正态随机变量
7 聚类分析及R使用
7 聚类分析及R使用
模拟10个变量2000个样品的正态随机矩阵
7 聚类分析及R使用
系统聚类分析的特点 综合性 形象性 客观性
关于kmeans算法 kmeans算法只有在类的均值被定义的情况下才能使用
功能评分为7.5， 销售价格为65百元， 问该厂产品的销售前景如何？
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
1. 线性判别（等方差）
[1] 0.9
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
2. 二次判别（异方差）
[1] 0.95
6 判别分析及R使用
6.4.1 Bayes判别准则 Fisher判别缺点 一是判别方法与各总体出现的概率无关 二是判别方法与错判后造成的损失无关 Bayes判别准则
多元统计分析及R语言建模
第6章 判别分析及R使用
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第一二章
2 多元数据的数学表达及R使用
数据框（data frame）是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。 数据框录入限制条件
数 据 框
在数据框中 以变量形式 出现的向量 长度必须一 致，矩阵结 构必须有一 样的行数。
2 多元数据的数学表达及R使用
#矩阵按列求和 apply(A,2,sum)
#矩阵按列求均值 aplly(A,2,mean)
#矩阵按列求方差 A=matrix(rnorm(100),20,5) aplly(A,2,var)
#矩阵按列求函数结果 B=matrix(1:12,3,4) apply(B,2,function(x,a) x*a, a=2)
#矩阵按行求和 rowSums(A)
#矩阵按行求均值 colSums(A)
#矩阵按列求和 colSums(A)
#矩阵按列求均值 colSums(A)
apply()函数
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
#矩阵按行求和 apply(A,1,sum)
#矩阵按行求均值 apply(A,1,mean)
命令结果窗口
R里面有什么?
Packages （每个都有大量数据和可以读写修 改的函数/程序）
base boot class cluster ctest eda foreign grid KernSmooth lattice lqs MASS methods mgcv
The R base package Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty) Functions for classification Functions for clustering (by Rousseeuw et al.) Classical Tests Exploratory Data Analysis Read data stored by Minitab, SAS, SPSS, ... The Grid Graphics Package Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995) Lattice Graphics Resistant Regression and Covariance Estimation Main Library of Venables and Ripley's MASS Formal Methods and Classes Multiple smoothing parameter estimation and GAMs by GCV
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第三章多元数据直观表示
第3章 多元数据直观表示及R使用
- 1-
多元统计分析及R语言建模
多元统计分析及R语言建模
包括条图、箱尾图、星相图、脸谱图、调和曲线图等图形
内 容
及R语言使用。
与
要
求
要求学生了解多元数据的直观表示方法及多变量图形的
一些特点，并掌握一些复杂的多元数据的图示技术。
3 多元数据直观表示及R使用
图形有助于对所研究数据的直观了解，如果能把一些多元
说 明
数据直接绘图显示，便可从图形一目了然看出多元变量之间的
与 关系。
举
例
【例 3-1】为了研究全国31个省、市、自治区2007年城
镇居民生活消费的分布规律，根据调查资料做区域消费类型
划分。
3 多元数据直观表示及R使用
食品：人均食品支出(元/人) 衣着：人均衣着商品支出(元/人) 设备：人均家庭通和通讯支出(元/人) 教育：人均娱乐教育文化服务支出(元/人) 居住：人均居住支出(元/人) 杂项：人均杂项商品和服务支出(元/人)
3 多元数据直观表示及R使用
#按列做中位数条形图 barplot(apply(X,2,median),col=1:8)
#按列做均值饼图 pie(apply(X,2,mean))
3 多元数据直观表示及R使用
3 多元数据直观表示及R使用
boxplot(X) #按列做垂直箱线图
boxplot(X,horizontal=T)#水平箱线图
3 多元数据直观表示及R使用
#按行做均值条形图 barplot(apply(X,1,mean))
#修改横坐标位置 barplot(apply(X,1,mean),las=3)
多元统计分析及r语言建模答案
多元统计分析及r语言建模真题及答案多元统计分析是研究从实验观察和测量获得的不同变量之间相互关系的一种统计学方法，有助于用户综合考虑多个变量影响因素。
r语言是一种便于多元分析和建模的编程语言，下面我们将介绍一个多元统计分析和r语言建模真题，以及答案。
题目：分析某elPharmaceutical Company的股票价格。
此多元统计分析和R语言建模真题考察的是某elPharmaceutical 公司的股票价格，要求完成以下工作：1. 使用R语言建立回归模型来分析该公司股票价格。
2. 使用R语言建立股票价格的统计图表和预测图表，以及相关统计模型分析。
3. 对模型的结果进行评估，并对预测的数据进行可视化展示。
答案：r语言可以使用多元线性回归分析模型，来分析该elPharmaceutical公司的股票价格。
回归模型的代码如下：lm1<-lm(price~x1+x2+x3+x4) #建立多元线性回归模型summary(lm1) #查看回归分析汇总结果plot(lm1) #绘制回归模型图然后可以使用r语言进行以下工作：1. 使用R语言绘制统计图表来分析：ggplot(data=data,aes(x=x1,y=price))+geom_point()+scale_x_ discrete+xlab("因素1")+ylab("股票价格")2. 使用R语言计算Spearman相关系数：(data$x1,data$price)3. 使用R语言建立预测图表：<-predict(lm1)plot(data$x1,data$price)lines(data$x1,,col=”red”) 4. 对模型的结果进行评估：rsq<-summary(lm1)$r.squared<-summary(lm1)$adj.r.squared fstat<-summary(lm1)$fstatistic 5. 可视化展示预测结果：ggplot(data=data,aes(x=x1,y=price))+geom_point()+scale_x_ discrete+xlab("因素1")+ylab("股票价格")lines(data$x1,,col=”red”)+scale_y_continuous+geom_text( aes(,x=x1+0.2,),data=data)本题用r语言完成多元统计分析和建模任务，可以评估模型的拟合情况，并可视化展示预测结果。
多元统计与r语言建模
多元统计与r语言建模多元统计与R语言建模引言：多元统计分析是统计学中的一种重要方法，用于研究多个变量之间的关系和相互影响。
而R语言作为一种开源的统计计算和绘图软件，具有强大的数据分析和建模能力。
本文将介绍多元统计分析的基本概念和常用方法，并结合R语言进行建模实例。
一、多元统计分析的基本概念1. 多元统计分析的目的：多元统计分析旨在探索和解释多个变量之间的关系，以及变量与其他因素之间的关联。
2. 变量类型：在多元统计分析中，变量可以分为两大类：定性变量和定量变量。
定性变量是指具有类别或标签的变量，如性别、学历等；定量变量是指具有数值意义的变量，如年龄、收入等。
3. 多元统计方法：常用的多元统计方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析等。
二、R语言在多元统计分析中的应用1. R语言简介：R语言是一种功能强大的统计计算和绘图软件，具有丰富的数据分析函数和扩展包，可以进行各种统计分析和建模。
2. R语言的优势：R语言具有开源免费、社区活跃、生态丰富、可扩展性强等优势，使其成为统计学家和数据分析师的首选工具。
3. R语言的应用：R语言可以应用于数据预处理、描述性统计分析、假设检验、回归建模、分类与聚类分析等多元统计分析任务。
三、基于R语言的多元统计建模实例为了更好地理解多元统计分析方法和R语言的应用，我们将以一个实际案例展示如何使用R语言进行多元统计建模。
案例背景：某电商平台想要了解用户购买行为与用户特征之间的关系，以便制定个性化的推荐策略。
为此，我们收集了一份包含用户购买行为和用户特征的数据集。
数据准备：我们需要导入数据集并进行数据预处理。
这包括数据清洗、数据变换和缺失值处理等步骤。
在R语言中，可以使用各种函数和包来完成这些任务。
数据探索：在进行多元统计建模之前，我们需要对数据进行探索和描述性统计分析。
这可以帮助我们了解数据的分布、关联性和异常值等信息。
R 语言提供了丰富的可视化函数和统计函数，如直方图、散点图、相关系数等。
多元统计分析及R语言建模 判别分析及R语言使用
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
6.3.1 两总体距离判别
马氏距离： 判别准则：
6 判别分析及R使用
6.3.1 两总体距离判别
一、等方差阵： 直线判别
6 判别分析及R使用
6.3.1 两总体距离判别
二、异方差阵： 曲线判别
6 判别分析及R使用
【例6.2】对例6.1天气数据做距离判别分析
【例6.4】对例6.3数据应用Bayes判别法进行判别
（1）先验概率相等：
6 判别分析及R使用
【例6.4】对例6.3数据应用Bayes判别法进行判别
（2）先验概率不等
6 判别分析及R使用
两种结果比较：
两 种 结 果 比 较
6 判别分析及R使用
两 种 结 果 比 较
6 判别分析及R使用
1. 判别分析方法是按已知所属组的样本确定判别函数，制定判别规则，然后 再判断每一个新样品应属于哪一类。
功能评分为7.5， 销售价格为65百元， 问该厂产品的销售前景如何？
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
1. 线性判别（等方差）
[1] 0.9
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
2. 二次判别（异方差）
[1] 0.95
6 判别分析及R使用
6.4.1 Bayes判别准则 Fisher判别缺点 一是判别方法与各总体出现的概率无关 二是判别方法与错判后造成的损失无关 Bayes判别准则
【例6.1】今天和昨天湿温差 x1及气温差x2是预报明天 下雨否的其中两个重要因子， 试建立Fisher线性判别函数
《多元统计分析》及R语言建模(第二版例子)mvstats
年龄性别风险专兼职职业教育结果age sex risk post 20-29男有兼职金融高中赚钱2112 50-59女有兼职科教中学持平5212 40-49女无专职科教中学赔钱4221 30-39男有兼职工人中专赚钱3112 50-59女有专职农民大专赚钱5211 40-49女有兼职管理小学赚钱4212 40-49女无兼职管理小学持平4222 40-49男有兼职干部文盲持平4112 40-49女有兼职科教中学持平4212 40-49男有兼职管理小学赚钱4112 40-49女有专职管理小学赚钱4211 40-49男有兼职管理小学持平4112 40-49男有兼职科教中学持平4112 30-39男有兼职科教中学赚钱3112 30-39男无兼职工人中专赚钱3122 40-49女有兼职科教中学赚钱4212 40-49男有兼职科教中学赚钱4112 50-59女有专职管理小学赚钱5211 40-49男有兼职金融高中赚钱4112 30-39男无兼职工人中专赔钱3122 30-39女无专职无业研究生持平3221 30-39男有兼职干部文盲持平3112 30-39男有兼职干部文盲持平3112 40-49男*兼职工人中专持平4192 50-59男有兼职科教中学持平5112 40-49男有兼职管理小学赚钱4112 50-59男有兼职干部文盲赚钱5112 30-39男无兼职工人中专持平3122 40-49女无兼职科教中学持平4222 50-59男无兼职工人中专赚钱5122 20-29男有兼职农民大专持平2112 40-49男有兼职金融高中赔钱4112 20-29男有兼职管理小学持平2112 20-29男有兼职个体本科赚钱2112 30-39男有兼职工人中专持平3112 60-男有兼职农民大专赔钱6112 50-59男有兼职金融高中赔钱5112 40-49男有兼职工人中专赔钱4112 30-39女有兼职工人中专赔钱3212 40-49男有兼职管理小学赔钱4112 20-29男有兼职个体本科赚钱2112 20-29男有兼职科教中学赚钱2112 50-59男有兼职管理小学赚钱5112 20-29男有兼职无业研究生持平2112 40-49男有兼职管理小学赚钱4112 60-男有兼职金融高中赚钱6112 30-39男有兼职管理小学赔钱3112 40-49男有兼职工人中专持平4112 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20-29男无兼职个体本科赔钱2122 40-49男有兼职金融高中持平4112 50-59男有兼职科教中学赔钱5112 40-49女有兼职科教中学持平4212 60-女有兼职科教中学赔钱6212 50-59男有兼职科教中学赔钱5112 40-49男有兼职无业研究生持平4112 30-39男有兼职管理小学持平3112 40-49男有专职个体本科赚钱4111 20-29男无兼职农民大专赔钱2122 *男有兼职管理小学持平9112 40-49女有兼职干部文盲赚钱4212 30-39女有兼职金融高中赚钱3212 30-39女有兼职金融高中赚钱3212 30-39男有兼职干部文盲赚钱3112 20-29男有兼职无业研究生赚钱2112 40-49男有专职干部文盲持平4111 20-29男无专职金融高中赚钱2121 30-39男无兼职金融高中赚钱3122 30-39男有专职无业研究生赚钱3111 20-29男无兼职干部文盲赔钱2122 30-39男有兼职个体本科赚钱3112 *男无兼职工人中专赔钱9122 40-49男有兼职工人中专持平4112 30-39男无专职科教中学赔钱3121 40-49男有兼职个体本科赚钱4112 20-29男无兼职金融高中赔钱2122 20-29男有兼职干部文盲持平2112 30-39男有专职个体本科赚钱3111 40-49男有兼职干部文盲赔钱4112 20-29男有专职无业研究生持平2111 40-49女有兼职个体本科持平4212 30-39女有兼职管理小学赚钱3212 20-29男有兼职工人中专赚钱2112 40-49男有兼职无业研究生持平4112 40-49男有兼职金融高中赚钱4112 20-29男有兼职科教中学持平2112 20-29男无兼职干部文盲持平2122 40-49男无兼职管理小学赔钱4122 30-39男有兼职个体本科赔钱3112 50-59男无兼职工人中专赔钱5122 20-29男无专职无业研究生赔钱2121 40-49女无兼职工人中专赔钱4222 30-39男无兼职管理小学赔钱3122 20-29女无兼职干部文盲赔钱2222 20-29女无兼职科教中学赔钱2222 20-29女有兼职管理小学持平2212 30-39男有兼职科教中学赚钱3112 30-39男有兼职科教中学赚钱3112 20-29男有兼职工人中专赚钱2112 30-39男有兼职工人中专持平3112 40-49男无兼职科教中学赚钱4122 30-39男有兼职个体本科赚钱3112 30-39女有专职个体本科赚钱321130-39男有专职个体本科赚钱3111 20-29男有专职无业研究生赚钱2111 40-49女无兼职干部文盲持平4222 50-59女有专职无业研究生赚钱5211 30-39男有专职无业研究生赚钱3111 20-29女无兼职管理小学持平2222 50-59女无兼职干部文盲赚钱5222 30-39女有兼职科教中学赚钱3212 *男有兼职干部文盲赚钱9112 30-39男无兼职工人中专持平3122 40-49男有兼职管理小学持平4112career education result 461362363541651261262172362251241242362361551361361251471543852162162542362271161532352541622463242761542673473523543233741371261832241471243532471863543663233673373663 233 833 743 863 533 641 642 672 672 263 842 662 243 973 661 633 171 542 533 833 833 852 743 461 531 362 141 243 752 331 863 731 271 162 553 281 732 832 621 773 471 373 633 552 563 371 752 373 172 553 871 871 372 261 262731 751 542 473 552 622 261 563 532 252 732 542 741 841 832 471 361 471 362 271 532 463 342 731 351 542 542 461 532 471 342 763 271 252 242 441 561 542 472 362 263 442 481 471 443 733 743 563 271 452 431 461 362 171 253553 452 271 541 262 321 552 762 142 383 543 261 562 552 832 383 272 533 543 262 342 823 371 543 263 833 853 832 823 262 373 543 871 172 452 271 862 481 741 161 372 542 861 771 872 841 371 341 361 462 351 841 161 262 762741 451 172 162 862 543 833 832 522 162 162 371 541 371 541 841 541 813 263 252 533 542 353 242 252 352 842 562 563 862 832 473 183 263 853 853 853 343 533 733 543 343 443 453 842 173 173 373 172 542 843 532 532 842 463 833473 172 833 342 453 533 533 533 523 142 533 843 532 273 241 843 842 942 262 262 532 571 241 161 832 932 241 241 563 563 361 242 153 152 243 243 563 762 553 152 553 851 373 362 863 261 271 351 842 743 562 261 863 361 842 271741 561 251 251 842 183 882 882 863 371 543 541 252 541 161 393 472 473 471 473 472 472 743 863 172 843 843 843 262 141 832 632 261 842 262 342 543 372 271 271 543 163 363 823 521 242 543 873 371 743 541 811 263 532 533542 733 532 731 381 292 731 723 362 253 922 753 733 533 942 723 161 933 731 733 732 733 732 533 623 533 452 821 362 831 532 853 871 171 153 333 333 333 232 173 541 832 532 533 363 263 233 442 171 361 533 272 471 142 362563 832 723 462 373 362 363 383 862 262 761 613 282 161 461 451 171 811 142 441 441 861 113 731 593 532 343 751 443 162 721 163 872 752 261 551 862 461 362 162 253 733 533 843 523 263 173 333 252 341 341 551 522 351 731 761781 841 172 871 881 212 171 371 171 532 252。
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码R语言作为一种功能强大的数据分析工具，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
本文将介绍使用R语言进行多元统计分析的方法，并结合实际数据分析案例进行详细分析。
同时，为了便于读者学习和复现，也附上了相关的R代码。
一、多元统计分析简介多元统计分析是指同时考虑多个变量之间关系的统计方法。
在现实生活和研究中，往往会遇到多个变量相互关联的情况，通过多元统计分析可以揭示这些变量之间的联系和规律。
R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以方便地进行多元统计分析。
二、数据分析案例介绍我们选取了一份关于房屋销售数据的案例，来演示如何使用R语言进行多元统计分析。
该数据集包含了房屋的各种属性信息，如房屋面积、卧室数量、卫生间数量等，以及最终的销售价格。
我们的目标是分析这些属性与销售价格之间的关系。
首先，我们需要导入数据集到R中，并进行数据预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助我们高效地完成这些任务。
接下来，我们可以使用R语言的统计分析函数进行多元统计分析。
常用的多元统计分析方法包括主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们从众多的变量中找到重要的变量，对数据集进行降维和聚类，以便更好地理解数据和进行预测。
在本案例中，我们选择主成分分析作为多元统计分析的方法。
主成分分析是一种常用的降维技术，通过线性变换将原始变量转化为一组新的互相无关的变量，称为主成分。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要模式和结构，从而更好地解释数据。
最后，我们可以通过可视化方法展示多元统计分析的结果。
R语言提供了丰富多样的数据可视化函数和包，可以生成各种图表和图形，帮助我们更直观地理解和传达数据分析的结果。
三、附录：R语言代码下面是进行多元统计分析的R语言代码。
需要注意的是，代码的具体实现可能会因数据集的不同而有所差异，请根据实际情况进行调整和修改。
《多元统计分析-基于R语言》PPT课件第1章
x21 x22
X
xn1 xn 2
x (/1)
x1 p
/
x2 p
x ( 2 )
(x1 , x 2 , , x p )
x /
xnp
(n)
若无特别说明，本书所称向量均指列向量
个分量的方差大于零，则X的相关阵定义为:
R (corr ( X i , X j )) ( rij ) P P
rij
COV ( X i , X j )
D ( X i) D ( X j )
, i, j 1,2, , p
(1.11)
rij也称为分量 X i 与 X j之间的（线性）相关系数。
X ( X1, X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 , X 8 )
表：2018年各地区城镇居民家庭
平均每人全年消费性支出
X=(食品,衣着,居住,家庭设备用品及服务,医疗保健,
交通和通信,教育文化娱乐服务,杂项商品和服务)
具体数据略
2021/6/26
中国人民大学统计学院 何晓群《 多元
1.7
(1) E ( AX ) AE ( X )
(2) E ( AXB ) AE ( X ) B
(1.8)
2021/6/26
12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
目录 上页 下页 返回 结束
E ( AXB C ) AE ( X ) B C
E ( AX BY ) AE ( X ) BE (Y )
(1.10)
若 cov( X , Y ) 0，称 X和 Y是不相关的。
多元统计分析及R语言建模
一、数据管理 二、R语言操作
拟合的模型为： Case4=read.table("clipboard",header=T);Case4
fm=glm(y~sex+age,family=binomial,data=Case4)
fm
summary(fm) attach(Case4) Pr=predict(fm,data.frame(list(sex,age))) #模型预测 p=exp(Pr)/(1+exp(Pr)) cbind(sex,age,y,p) plot(age,Pr) detach(Case4)
BA
A1
A2
A3
A4
B1
582
491
601
758
B2
562
541
709
582
B3
653
516
392
487
5广义与一般线性模型及R使用
5.3 一般线性模型
d5.4=read.table("clipboard",header=T) #读取例5.4数据 anova(lm(Y~factor(A)+factor(B),data=d5.4)) #随机单位组设计模型方差分析 （1）数据格式为：
多元统计分析及R语言建模
第5章 广义与一般线性模型及R使用
王斌会 教授
多元统计分析及R语言建模
第5章 广义与一般线性模型及R使用
多元统计分析及R语言建模
第5章 广义与一般线性模型及R使用
基本内容：
数据的分类与模型选择、广义线性模型概述、Logistic回归模型、对数
内 容
线性模型、一般线性模型的计算。
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《多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。
《多元统计分析及R 语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。
《多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。
目录
多元统计分析概述
多元数据的数学表达及R使用
多元数据的直观表示及R使用
多元相关与回归分析及R使用
线性与非线性模型及R使用
判别分析及R使用
聚类分析及R使用
主成分分析及R使用
因子分析及R使用
对应分析及R使用
典型相关分析及R使用
多维标度法MDS及R使用
综合评价方法及R使用
统计分析软件Rstat使用简介基于Rstat的多元案例分析。