基于R&D视角的我国高技术产品出口竞争力研究
人大版时间序列分析基于R(第2版)习题答案
第一章习题答案略第二章习题答案2.1答案：（1）非平稳，有典型线性趋势（2）延迟1-6阶自相关系数如下：（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图2.2（1）非平稳，时序图如下（2）1-24阶自相关系数如下（3）自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征2.3R命令答案（1）1-24阶自相关系数（2）平稳序列（3）非白噪声序列Box-Pierce testdata: rainX-squared = 0.2709, df = 3, p-value = 0.9654X-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257X-squared = 8.4681, df = 9, p-value = 0.4877X-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873X-squared = 21.803, df = 15, p-value = 0.1131X-squared = 29.445, df = 18, p-value = 0.04322.4答案：我们自定义函数，计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。
由于延迟1-12阶Q统计量的P值均显著大于0.05，所以该序列为纯随机序列。
2.5答案（1）绘制时序图与自相关图（2）序列时序图显示出典型的周期特征，该序列非平稳（3）该序列为非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 36.592, df = 3, p-value = 5.612e-08X-squared = 84.84, df = 6, p-value = 3.331e-162.6答案（1）如果是进行平稳性图识别，该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征，可以视为非平稳非白噪声序列。
如果通过adf检验进行序列平稳性识别，该序列带漂移项的0阶滞后P值小于0.05，可以视为平稳非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 47.99, df = 3, p-value = 2.14e-10X-squared = 60.084, df = 6, p-value = 4.327e-11（2）差分序列平稳，非白噪声序列Box-Pierce testdata: yX-squared = 22.412, df = 3, p-value = 5.355e-05X-squared = 27.755, df = 6, p-value = 0.00010452.7答案（1）时序图和自相关图显示该序列有趋势特征，所以图识别为非平稳序列。
基于4R_理论的企业危机处理和品牌形象重塑——以_3·15_老坛酸菜事件为例
WORLD \ 公关世界 5EVELOPMENT AND STRATEGY基于4R理论的企业危机处理和品牌形象重塑——以3·15老坛酸菜事件为例文/邹迪 陈泓霖 邢雯怡 周朝霞（通信作者）一、4R危机管理理论4R危机管理理论是由美国学者罗伯特·希斯提出的一种危机管理的理论模型，它包括缩减，即通过采取有效的手段降低风险，缩减危机的发生及冲击力；准备，即企业通过建立完善的危机预警系统、训练与演习等手段，使企业在面对危机时可以从容应对；反应，即企业在危机来临后，通过整合利用各方资源，以最小的损失将危机消除；恢复，即危机得以控制后，采取公关活动等措施恢复企业或社会的信誉和形象，并为日后的危机管理提供经验与支持。
罗伯特·希斯在《危机管理》一书中指出：4R危机管理理论是一种全面、系统的危机管理模型，它帮助组织在危机发生时，及时采取措施，减少危机的影响，保护组织的利益和声誉。
二、事件回顾2022年的3·15晚会中，“土坑酸菜”引起热议，视频中老坛酸菜变“土坑酸菜”，工人们穿着拖鞋在菜叶上肆意踩踏，毫无卫生保障。
涉及企业：湖南插旗菜业、雅园酱菜等；涉事品牌：统一、康师傅等。
此次危机事件属于行业性的品牌危机。
事件曝光后，电商平台屏蔽“老坛酸菜”关键词搜索结果、各大超市下架老坛酸菜面，消费者与全部含有“老坛酸菜”的产品关系断裂，对整个行业内的所有品牌产生不信任的态度，甚至使很长一段时间内不愿购买泡面类的产品。
三、4R危机管理理论在该事件中的应用（一）危机缩减危机缩减要求品牌做好风险评估和风险管理，构建良好的危机预防机制。
要尽可能防止或减少舆情事件的发生，降低负面舆论。
企业或品牌需要了解自身情况、排除潜在风险、优化管理结构、缩短反应路径等。
1.加强监管，降低风险本次事件中，由于统一、康师傅等食品品牌没有定期检查合作厂家的生产情况，而导致风险发生概率增加。
企业对供应链商家了解不够、危机感不足、反应缓慢易激起二次舆情。
基于R-型聚类分析的金华火腿主导风味的识别
肉类研究M EA T RESEARCH2008.11收稿日期：2008-09-19基金项目：国家自然科学基金项目，国家“十一五”科技支撑计划课题（2006BAD05A03）作者简介：刘成林：硕士研究生．江南大学 食品学院通讯作者：郇延军：副教授，工学博士。
：@63基于R-型聚类分析的金华火腿主导风味的识别刘成林，郇延军，孙敬，钱灵燕（江南大学 食品学院，农产品加工与贮藏重点实验室，江苏无锡 214122）摘 要：为了弄清金华火腿的主导风味成分，随机取5条不同等级金华火腿的股二头肌为样品，利用固相微萃取（S PM E ）和气质联用（GC/M S ）系统进行风味成分研究。
结果发现，四级火腿中共检测到116种成分，在1-4级火腿中分别检出84，84，83和92种成分。
经过设定类群数目进行R-型聚类分析，最终得到13种主导风味成分，分别为：丁酸、已醛、丁酸乙酯、乙酸、戊醛、2-甲基丁醛、3-甲基丁醛、丙酮、3-甲基丁酸、2,3-丁二醇、2-甲基丙酸、苯酚和丙酸。
关键词：金华火腿；风味；聚类分析；树状图Study on Jinhua Ham Dominant Flavor Compositionsby R-cluster Analysis M ethodLIU Chenglin,HUAN Yanjun,SUN Jing,QIAN Lingyan(The State Key Laboratory of Storage and processing of agricultural products,School of Food Science and Technology,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)Ab stract:In order to analyze Jinhua ham dominant flavor compositions,flavor studying of different grades Jinhua ham was carried out under a SPME (s olid phase microextraction)-GC/MS system,with biceps femoris as s amp les that were taken out randomly from 5Jinhua hams of different g rades.Results showed that 116flavors were detected in four grades hams,84flavors were detected in grade 1Jinhua ham,and 84in grade 2,83in grade 3,92in grade 4,respectively.We got 13flavor components using R-cluster analysis by setting the numb er of clusters finally,which were butyric acid,hexanal,ethyl bu ty rat e,et hano ic acid,pen tan al,2-meth yl bu ty ra ldeh yd e,3-meth yl bu ty ral deh yde,acet on e,3-methy l-butanoic acid,2,3℃butanediol,2-methyl propioric acid,phenol,and prop ionic acid.Key words:Jinhua ham;flavor;cluster analysis;tree-map中图分类号：T S 201 文献标识码：B 文章编号:1001-8123(2008)11-0069-05风味是干腌火腿最重要的质量指标，是干腌火腿千百年来长盛不衰并深受消费者喜爱的重要原因[1]。
时间序列分析——基于R(王燕)第四章
第四章：非平稳序列的确定性分析题目一：()()()()()()()12312123121231ˆ14111ˆˆ2144451.1616T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T xx x x x xx x x x x x x x x x x x x x x -------------=+++⎡⎤=+++=++++++⎢⎥⎣⎦=+++ 题目二：因为采用指数平滑法，所以1,t t x x +满足式子()11t t t x x x αα-=+-，下面式子()()11111t t t t t tx x x x x x αααα-++=+-⎧⎪⎨=+-⎪⎩ 成立，由上式可以推导出()()11111t t t t x x x x αααα++-=+-+-⎡⎤⎣⎦，代入数据得：2=5α. 题目三：()()()21221922212020192001ˆ1210101113=11.251ˆ 1010111311.2=11.04.5ˆˆˆ10.40.6.i i i xxxx x x x x αα-==++++=++++===+-=⋅∑（1）（2）根据程序计算可得：22ˆ11.79277.x= ()222019181716161ˆ2525xx x x x x =++++（3）可以推导出16,0.425a b ==，则425b a -=-. 题目四：因为,1,2,3,t x t t ==，根据指数平滑的关系式，我们可以得到以下公式：()()()()()()()()()()()()()()()221221 11121111 1111311. 2t t t t t tt x t t t x t t αααααααααααααααααααα----=+-------=-+---+--+++2+， ++2+用（1）式减去（2）式得：()()()()()221=11111.t t tt x t αααααααααααα-------------所以我们可以得到下面的等式：()()()()()()122111=11111=.t t t tt x t t αααααααα+-----------------()111lim lim 1.ttt ttxt tααα+→∞→∞----==题目五：1. 运行程序：最下方。
基于R语言数据挖掘课程期末论文
西安欧亚学院数据挖掘技术与实验课程论文题目全国近20年来人口增长原因分析学生姓名王川学生学号**************所在分院金融学院专业经济统计学班级统本统计13级管理统计方向提交日期二〇一六年6月25日摘要在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。
而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。
R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。
关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。
目录引言 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 研究方法与思路 (1)正文 (2)2.1 前言 (2)2.2 数据分析 (2)2.2.1 数据预处理 (2)2.2.2回归分析 (4)2.2.3方差分析 (8)结论 (13)参考文献 (13)引言1.1 选题的背景和意义二孩政策，是中国实行的一种计划生育政策，规定符合条件的夫妇允许生育“二胎”。
因为是二孩政策，故第一胎为多孩时，不可生第二胎。
2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出：坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。
在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。
国内20多位顶尖人口学者历经两年的研究指出，我国的人口政策亟待转向，尤其是生育政策应该调整。
1.2 研究方法与思路人口增长的原因大体与人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
基于材料R曲线的耳片接头疲劳裂纹扩展寿命预测方法
型 的预测结 果进行 了对 比。
通讯作者 ： 何 字廷 （ １ ９ ６ ６ 一） ， 男， 博士， 教授， 主 要 从 事 飞 行 器结构 寿命 可 靠 性 及 安全 性 、 结 构 健 康 监 控 等研 究 ， （ Ｅ —
伍黎 明， 何 宇廷 ， 张海威 ， 张 腾
（ 空军工程大学 航空航天工程学院 ， 西安 ７ １ ０ ０ ３ ８ ）
摘要 ： 基于材料裂纹扩 展阻 力 曲线 （ Ｒ 曲线 ） 及 裂纹 扩展 能量 释放 率理 论 ， 定 义 疲 劳 载 荷 下 的 有 效 能 量 释 放 率 （ Ｇ ） 为疲劳裂纹完全张开后用于裂纹扩展的能量 ， 与 同一 载 荷 循 环 中 由裂 纹 扩 展 阻 力 曲 线 表 征 的消 耗 能 相 等 ， 提 出 了 一 种 能 够 反 映 裂 纹 扩 展 物 理 本 质 的疲 劳裂 纹 扩 展 寿 命 预 测 模 型 。该 模 型 可 以 计 算 每 一 载 荷 循 环 中 的 裂 纹 扩 展量 ， 进 而预 测 疲 劳裂 纹 扩 展 寿 命 。通 过 试 验 测 定 了 ７ ０ ５ ０ － Ｔ ７ ４ ５ １ 铝合 金板材 的 Ｒ曲线 ， 采 用 最 小 二 乘 法 拟 合 获得
第 ３ ３卷 第 ６期
２ ０ １ ３年 １ ２月
航
空
材
料
学
报
Ｖｏ １ ． ３ ３．ＮＯ ． ６
Ｊ Ｏ ＵＲＮＡ Ｌ Ｏ Ｆ ＡＥＲ ＯＮＡＵ Ｔ Ｉ Ｃ ＡＬ ＭＡＴ Ｅ ＲＩ Ａ Ｌ Ｓ
Ｄｅ ｃ ｅ ｍｂｅ ｒ ２ ０１ ３
基 于 材 料 曲线 的 耳 片 接 头 疲 劳 裂 纹 扩展 寿命 预 测 方 法
横截面数据分类——基于R
横截⾯数据分类——基于R参考资料：《复杂数据统计⽅法》&⽹络&帮助⽂件 适⽤情况：在因变量为分类变量⽽⾃变量含有多个分类变量或分类变量⽔平较多的情况。
⼀.(⼀)概论和例⼦⾃变量：LB - FHR baseline (beats per minute)AC - # of accelerations per secondFM - # of fetal movements per secondUC - # of uterine contractions per secondDL - # of light decelerations per secondDS - # of severe decelerations per secondDP - # of prolongued decelerations per secondASTV - percentage of time with abnormal short term variabilityMSTV - mean value of short term variabilityALTV - percentage of time with abnormal long term variabilityMLTV - mean value of long term variabilityWidth - width of FHR histogramMin - minimum of FHR histogramMax - Maximum of FHR histogramNmax - # of histogram peaksNzeros - # of histogram zerosMode - histogram modeMean - histogram meanMedian - histogram medianVariance - histogram varianceTendency - histogram tendencyCLASS - FHR pattern class code (1 to 10)因变量：NSP - fetal state class code (N=normal; S=suspect; P=pathologic)(⼆)产⽣交叉验证数据集1.⼗折交叉验证概念（百度百科） 英⽂名叫做10-fold cross-validation，⽤来测试算法准确性。
基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度
基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度一、引言放眼近几十年的金融危机事件，可以得出以下结论：国际金融和世界经济的稳健发展都受到极值事件的严重影响。
各个国家的金融市场间存在着必然联系，这种联系在极端风险出现时会变得更加紧密，出现全球范围的股票市场同步波动，形成系统性风险。
这种系统性风险一旦爆发，必然会传导至实体经济，给整个经济体系带来严重不稳定性因素。
明显可以得出研究极端风险事件对于金融市场的影响是非常必要且有代表意义的，如何防范和分散系统性金融风险，以防止其对实体经济造成恶劣影响成为当前研究的必要课题。
因此如何在极端情况下做好系统性风险预防，不仅具有理论意义，同时也具备现实意义。
金融市场间的相关结构与风险管理密切相关，因此考察它们之间的相关性，进而避免系统性风险是极其重要的。
Joe[1]等首先构建Copula模型，通过树形结构图的方式模拟系统各成分基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度胡一博，赖玉洁（西安航空学院经济管理学院，陕西西安710077）摘要：近年来，以股市为代表的各国金融市场的系统性暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素。
正因如此，需对股票市场极端条件下波动的系统联动性与条件分散效应进行研究。
文章首先构建极值R-vine Copula模型，分析了全球六大股票市场的风险相依关系及分散效应。
在此基础上，构建出资产组合的VaR模型，测试样本之外的极端风险，并通过Kupiec回溯检验方法，验证了模型的有效性。
研究结果表明：结合EVT极值理论的R-vine Copula模型能够有效地描述各国股票市场间的尾部极值系统性风险相依关系，取得了更好的全球股票市场系统性风险关联与测度效果，英国富时100指数起到了系统性风险的连接作用。
通过Vine Copula结构分解进一步分析发现，欧美地区的系统性风险相对亚洲地区更难被分散。
关键词：系统风险；极值理论；R-vine Copula；Kupiec检验中图分类号：F832.59文献标识码：A文章编号：1004-292X（2020）10-0077-07Systematic Risk Measurement of Financial Market based on R-vine CopulaHU Yi-bo,LAI Yu-jie(School of Economics and Management,Xi'an Aeronautical University,Xi'an Shaanxi710077,China) Abstract:In recent years,the systematic rise and fall of the financial market represented by the stock market has brought many uncertain factors to the stable development of the real economy.Therefore,it is necessary to study the system linkage and conditional dispersion effect of stock market volatility under extreme conditions.Based on the EVT extreme value theory,this paper constructs the extreme value R-vine Copula model and analyzes the risk dependence and diversification effect of the six major stock markets in the world.On this basis,the VaR model of the portfolio is constructed,the extreme risk outside the sample is tested,and the validity of the model is verified by the Kupiec backtracking test method.The results show that the R-vine Copula model combined with EVT extreme value theory can effectively describe the tail extreme systemic risk dependence among stock markets of various countries,and achieve a better effect of systemic risk correlation and measurement in the global stock market.The UK FTSE100th index plays a connecting role in systemic financial risk.Through the further analysis of Vine Copula structure decomposition,it is found that the systemic financial risk in Europe and the United States is more difficult to be dispersed than that in Asia.Key words:Systemic risk;Extreme value theory;R-vine Copula;Kupiec test收稿日期：2020-02-24基金项目：陕西省社科界2020年度重大理论与现实问题研究项目（2020Z181）；陕西省教育科学“十三五”规划课题（SGH16H245）；陕西省教育厅专项科研计划项目（17JK0390）。
时间序列分析基于r课程设计
时间序列分析基于r课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握时间序列分析的基本概念和方法，能够运用R 语言进行时间序列数据的收集、整理和分析，从而对时间序列数据进行有效的挖掘和预测。
1.理解时间序列分析的基本概念和常用方法。
2.掌握R语言中时间序列分析的相关函数和库。
3.能够使用R语言进行时间序列数据的收集和整理。
4.能够使用R语言进行时间序列数据的分析和预测。
情感态度价值观目标：1.培养学生的数据分析和解决问题的能力。
2.培养学生对时间序列分析的兴趣和热情。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括时间序列分析的基本概念、常用方法以及R语言的应用。
1.时间序列分析的基本概念：包括时间序列的定义、类型和特点，时间序列数据的收集和整理方法等。
2.时间序列分析的常用方法：包括时间序列的平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数的计算、时间序列的模型拟合和参数估计等。
3.R语言的应用：包括R语言的时间序列分析库的介绍和应用，如tseries、forecast等，以及时间序列数据的收集和整理方法的实现。
三、教学方法本课程的教学方法主要包括讲授法、案例分析法和实验法。
1.讲授法：通过讲解时间序列分析的基本概念和常用方法，使学生能够理解和掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析具体的时间序列数据案例，使学生能够将理论知识应用到实际问题中。
3.实验法：通过实验操作，使学生能够熟练掌握R语言的时间序列分析方法和技巧。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
1.教材：主要包括《时间序列分析》和《R语言实战》等。
2.参考书：主要包括《时间序列预测》和《时间序列分析与应用》等。
3.多媒体资料：包括PPT课件、视频教程等。
4.实验设备：包括计算机、投影仪等。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等，旨在全面、客观地评估学生的学习成果。
1.平时表现：通过观察学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的情况等，评估学生的学习态度和理解程度。
《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记
《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：⼀、检验：1、平稳性检验：图检验⽅法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列⾃相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的⾃相关系数ρ会很快地衰减向0（指数级指数级衰减），反之⾮平稳序列衰减速度会⽐较慢衰减构造检验统计量进⾏假设检验：单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、⽩噪声检验（Box.test（data，type，lag=n）——lag表⽰输出滞后n阶的⽩噪声检验统计量，默认为滞后1阶的检验统计量结果）1、Q统计量：type=“Box-Pierce”2、LB统计量：type=“Ljung-Box”⼆、模型1、ARMA平稳序列模型1.1平稳性检验1.2ARMA的p、q定阶——acf（），pacf（），auto.arima（）⾃动定阶1.3建模arima()1.4模型显著性检验：残差的⽩噪声检验Box.test（）；参数显著性检验t分布2、⾮平稳确定性分析2.1趋势拟合：直线、曲线（⼀般是多项式，还有其它函数）2.2平滑法移动平均法：SMA()——TTR包指数平滑法：HoltWinters()3、⾮平稳随机性分析3.1ARIMA1平稳性检验，差分运算2拟合ARMA3⽩噪声检验3.2疏系数模型arima（p,d,f）3.3季节模型可以叠加的模型4、残差⾃回归模型：4.1建⽴线性模型4.2对滞后的因变量间拟合线性模型，对模型做残差⾃相关DW检验。
dwtest()——lmtest包，增加选项order.by指定延迟因变量4.3对残差建⽴ARIMA模型5、条件异⽅差模型：异⽅差检验：LM检验ArchTest（）——FinTS包，⽤ARCH、GARCH模型建模第⼀章简介统计时序分析⽅法：1、频域分析⽅法2、时域分析⽅法步骤：1、观察序列特征2、根据序列特征选择模型3、确定模型的⼝径4、检验模型，优化模型5、推断序列其它统计性质或预测序列将来的发展时域分析研究的发展⽅向：1、AR，MA，ARMA，ARIMA（Box-Jenkins模型）2、异⽅差场合：ARCH，GARCH等（计量经济学）3、多变量场合：“变量是平稳”不再是必需条件，协整理论3、⾮线性场合：门限⾃回归模型，马尔科夫转移模型第⼆章时间序列的预处理预处理内容：对它的平稳性和纯随机性进⾏检验，最好是平稳⾮⽩噪声的序列1、特征统计量1.1概率分布分布函数或密度函数能够完整地描述⼀个随机变量的统计特征，同样⼀个随机变量族{Xt}的统计特性也完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定。
基于R语言的财务数据分析与预测
基于R语言的财务数据分析与预测一、引言财务数据的分析和预测是企业重要的决策支持工具，如何利用现代技术手段，对数据进行深入挖掘，并通过人工智能和统计学方法对财务数据进行预测，是现代企业迫切需要掌握的技能。
R语言是一种专门用于数据分析和可视化编程语言，在大数据领域拥有很高的应用价值。
结合现代统计学方法和机器学习算法，R语言可以帮助我们对财务数据开展全面的分析和预测。
本文将基于R语言，介绍财务数据分析与预测的基本方法和步骤，并运用实例进行实践演练，希望对读者系统掌握财务数据分析和预测技能提供实用的参考。
二、数据预处理在开展财务数据分析和预测之前，我们需要对数据进行处理和清洗。
数据预处理主要包括数据的清理、去重、标准化等操作。
1、数据清洗数据清洗是指从原始数据中检查并清除包含错误或无关信息的数据，保证数据的质量和准确性。
对于财务数据而言，可能包含错误的日期格式、异常的数值等等。
R语言提供了许多内置的函数来实现数据清洗，比如用na.omit() 函数将含有缺失数据的行或列从数据框中删除；用unique()函数将数据框中重复的行删除。
清洗数据的过程对减少误差、实现更好的分析结果有非常重要的作用。
2、数据标准化数据的标准化是指将不同的单位和量纲的数据转化为同一规格，方便数据统一比较和分析。
常用的标准化方法有z-score标准化、min-max标准化等。
在R语言中，可以使用scale()函数对数据进行标准化。
通过该函数，可以将数据集的均值中心化为0，同时在标准差基础上调整变化范围，并将数据矩阵转化为标准化矩阵。
三、数据分析1、单变量统计分析单变量统计分析指挖掘数据中单一变量的特征和规律，包括描述性统计、频率分布等。
对于包括财务数据在内的数据分析而言，单变量统计分析可以帮助我们深入了解数据的基本分布和特征，为后续的多变量分析和预测提供有力支撑。
R语言中，我们可以使用summary()函数对数据的基本统计信息进行概述，也可以使用hist()函数绘制数据的分布直方图，通过观察分布的形态和集中程度进一步了解数据特征。
统计学习导论：基于R应用——第三章习题
统计学习导论：基于R应⽤——第三章习题第三章习题部分证明题未给出答案1.表3.4中，零假设是指三种形式的⼴告对TV的销量没什么影响。
⽽电视⼴告和收⾳机⼴告的P值⼩说明，原假设是错的，也就是电视⼴告和收⾳机⼴告均对TV的销量有影响；报纸的P值⾼，说明原假设成⽴，也就是报纸⼴告对TV的销量没啥影响。
2.KNN回归和KNN近分类都是典型的⾮参数⽅法。
这两者的区别在于，前者的输⼊和输出均为定量值；⽽后者的输⼊和输⼊和输出均为定性值。
3.⾸先，有题⽬可知下⾯关系：Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(gender) + 0.01(gpa * iq) - 10 (gpa * gender)(a) 当IQ和GPA⼀定的时候，Y的可变量是35*gender-10(gpa*gender).所以当GPA⼩的时候，⽆法判断前⾯变量的正负号，⽽当GPA⾜够⼤的时候，该变量⼀定是负的。
所以当GPA⾜够⼤时，男性平均收⼊⾼于⼥性(b) 直接套公式Y= 50 + 20 * 4 + 0.07 * 110 + 35 + 0.01 (4 * 110) - 10 * 4= 137.1(c)错误。
中⽂版61页有⽐较好的解释，实验分层原则规定：如果模型中含有交互项，那么即使主效应的系数的p值不显著，也应该包含在模型中。
4.(a)⼀般来说，三次回归的训练RSS会⽐线性回归的训练RSS⼩，因为三次回归会对数据进⾏贴近训练集的拟合。
(b)题⽬中明确说明该数据的实际模型是线性拟合，所以⽤三次拟合会产⽣过拟合，⽽线性拟合有更好的泛化能⼒，所以线性回归的测试RSS⼩。
(c)答案和(a)⼀样(d)由于不知道实际情况，所以⽆法判断。
8.Auto = read.table("Auto.data.txt", header = T ,na.strings="?")Auto = na.omit(Auto)(a)attach(Auto)lm.fit = lm(mpg ~ horsepower)summary(lm.fit)i.由summary的结果来看，F-statistic很⼤⽽p-value很⼩，说明两者是有相关性的。
时间序列分析——基于R(王燕)第二章
习题2：时间序列的预处理题目一：1. 运行程序：最下方。
2. 分析：3. 题型分析：（1）该序列不平稳，因为该图的时序图有明显的递增趋势，同时序列自相关系数图中的自相关系数都是大于0，同时呈递减的形式。
（2）该序列的样本自相关系数如上。
（3）该序列序列自相关系数图具有明显的周期变化的趋势，同时呈递减的形式。
题目二：1. 运行程序：最下方。
2. 分析：Times e q u e n c e51015205101523.题型分析：（1）通过该数据的时序图，我们可以看出时序图呈周期变化的趋势，所以该序列是非平稳序列。
（2）通过计算结果可以计算出该序列的样本自相关系数。
（3）从该样本自相关图呈周期变化趋势，同时该自相关系数偶尔超过二倍标准差范围以外，因此也可以看出该序列是不平稳序列。
题目三：1.运行程序：见下方。
2.分析：3.题目分析：（1）通过计算结果可以计算出该序列的样本自相关系数。
（2）通过时序图可以看出该序列无周期性，同时无明显的单调变化趋势，通过自相关系数图可以发现很多自相关系数很多落于两倍标准差里面，则该序列是平稳序列。
（3）通过白噪声分析，我们可以看出p值大于0.05，则该序列接受原假设，我们可以以很大的把握断定降雨量数据是白噪声序列。
题目四：1. 运行程序：见下方。
2. 分析：3. 题目分析：通过程序计算，算出Q 统计量为4.57，通过卡方分位数表可以查到()20.9512=5.226X ，由于Q 统计量小于5.226，所以以95%的把握接受原假设，认为该序列是白噪声序列，即认为该序列是纯随机序列。
题目五：1. 运行程序：见下方。
2. 分析：3. 题目分析：（1）该序列时序图和样本自相关图如上。
（2）该序列的时序图呈现周期变化的趋势，同时该模型的样本自相关图也呈周期变化的趋势，也超过2倍标准差，则该序列是非平稳序列。
（3）观察到序列的p 值是小于0.05，所以拒绝原假设，所以该序列是非白噪声序列，该序列不含有纯随机波动。
应用回归及分类：基于R
书中还设置了多个实践章节，让读者通过实际操作来巩固所学知识。这些实 践章节不仅包含了数据预处理、模型构建和评估等关键环节，还提供了大量的R 代码示例，方便读者直接上手操作。
书的结尾部分对全书内容进行了总结，并提供了一些建议和资源，帮助读者 进一步拓展学习。这一部分对于初学者来说非常有价值，可以帮助他们更好地理 解和应用所学知识。
在书中，吴喜之先生不仅介绍了各种回归和分类模型的理论基础，还通过丰 富的案例，展示了这些模型在实际问题中的应用。这种理论与实践相结合的方法， 使我能够更好地理解和掌握这些方法。
我非常欣赏吴喜之先生对R语言的运用。他通过简洁明了的代码，展示了R语 言在数据分析中的强大功能。这让我深刻认识到，掌握R语言对于数据分析师来 说，是一项非常重要的技能。
阅读感受
在现代数据分析的海洋中，寻找一本能够引导我们航行至知识彼岸的指南是 一项艰巨的任务。然而，当我拿起《应用回归及分类：基于R》这本书时，我深 感我找到了这样一个宝贵的指南。这本书以其清晰的结构、深入浅出的解释和丰 富的实例，成功地引导我走进了回归和分类的世界。
吴喜之先生的这部作品给我留下了深刻的印象。他巧妙地将理论知识与实际 应用相结合，使得复杂的数据分析方法变得易于理解。他利用R语言这一强大的 工具，展示了如何进行回归分析、分类以及模型评估等关键步骤。
在阅读这本书的过程中，我不仅学到了许多新知识，还获得了许多启发。我 开始意识到，数据分析并不仅仅是一堆数字和公式，更是一种解决问题的方法。 通过回归和分类等数据分析方法，我们可以从海量的数据中提取出有价值的信息， 为决策提供支持。
《应用回归及分类：基于R》是一本非常优秀的书籍。它不仅为我提供了丰 富的理论知识，还通过实例展示了这些方法在实际问题中的应用。我相信，这本 书将成为我未来数据分析之路上的重要参考。我期待着能够更深入地学习和应用 这些知识，为我的工作和研究带来更多的启示和帮助。
基于R的单木竞争指数的计算
单木竞争指数在R里的实现流程
• 1〕建立数据文件；
单木竞争指数在R里的实现流程
• 2〕R程序的调用 • 〔启动R－加载“mgcv〞包－加载
“spatstat〞包－加载“MASS〞包〕； • 3〕设置工作目录 • [a、文件/改变工作目录/选择盘符如
F:/选择数据所在的文件夹；b、 setwd(“F:/R〞)]；
上式即为竞争指数公式：CIi n D2j Di1Lij1
中的
D
L2 1
j ij
j1
单木竞争指数在R里的实现流程
• 7〕数据输出
•
利用write.matrix函数〔注意不是
用write.table函数〕将结果输出到指
定类型的文件中。
•
例如：write.matrix(c,〞c.CSV
〞)。
D
i
1
木周围10米范围内竞争木的数量可以 表示为：
• neighbors<applynbd(X,R=10,function(Y,…){Y$n1})
单木竞争指数在R里的实现流程
b) 本例中竞争指数的求算语句为：
c<-
applynbd(X,R=10,exclude=TRUE,function(
Y,dists,…){(Y$marks)^2/dists})
• 5〕把数据转换成矩阵形式〔点格 局,point pattern〕
•
利用数据转换函数ppp把向量数据
转换为矩阵。
•
例如：
•
X<-
ppp(x,y,c(0,100),c(0,100),marks=d)
单木竞争指数在R里的实现流程
• 6〕应用邻近距离函数 • 寻找数据集中任一点的指定数参数
基于R语言的PLS算法的实现
目录
使用的开发工具 偏最小二乘的设计思想 基于R语言、MATLAB的偏最小二乘的实现 通径分析 测定系数 实验分析
使用的开发工具
R 语言<R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境.它是一个用于 统计计算和统计制图的优秀工具.>
MATLAB<它是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言.它作为 一种编程语言和可视化工具,可解决工程、科学计算和数学学科中许 多问题.>
〔5指定主成分个数之后,进行第二次线性曲线拟合,最后求出因变量和自变量的相关 系数.
根据成分数m=4,建立最终模型: >pls2<-plsr<Y~X,ncomp=4,validation="LOO",jackknife=TRUE> #进行偏最小二乘回归,模型存为对象pls2 >coef<pls2> #得到回归系数 ,,4comps
〔1pls包的安装以及载入 >install.packages<"pls"> >library<pls>
〔2数据的导入 >C1<-read.csv<"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\data\\data1.csv"> >C2<-read.csv<"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\data\\data2.csv"> #导入自变量和因变量的样本数据
x7
-0.4786 -0.4532 -0.1848 -0.5423 -0.2933 0.1194 0.4879
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Ｅ ］ 魏 淑艳 ， ４ 娄成 武． 国区域 科技 基 础 条件 平 台建 设研 究Ｅ ］ 我 Ｊ．
科 学 学 与 科 学 技 术 管 理 ， ０ ６ ９ ：２４ ． ２ ０ （ ） ４ —７
等共 同参 与 的低 碳 科 技 投 融 资 服 务 体 系及 低 碳 科 技 企 业 孵 化 机 制 ， 过 经 济 杠 杆 和 政 策 措 施 引 导 ， 励 社 会 通 鼓 各 界 加 大 低 碳科 技 投 入 ， 建 全 流 程 、 细 化 、 性 化 和 构 精 个 定 制 化 的低 碳科 技 投 融 资 服 务 体 系 。此 外 ， 京 市 各 级 北 政府还应加强对 投融 资服务平 台的组织 、 护 和监管 ， 维 激 励 和 促 进 低碳 科 技 金 融 资 源 和 创 新 资 源 的 共 享 ， 建 构 低 碳 科 技 服 务 战略 联 盟 ， 高 低 碳 科 技 公 共 服 务 能 力 和 提 管 理 水 平 ， 进 节 能 减排 和低 碳 转 型 发展 。 促
陈 海 波 ， 昕 言 王
（ 苏 大学 财 经学 院 ， 苏 镇 江 ２ ２１） 江 江 １ ０ ３
摘 要 ： 高技 术 产 品 出 口 已逐 渐 成 为 对 外 贸 易 的 重 要 组 成 部 分 。 虽 然 我 国 高技 术 产 品 出 口 蓬 勃 发 展 ， 争 竞
力 不 断 增 强 ， 在 某 些 领 域 与 发 达 国 家仍 存 在 较 大 差 距 。 基 于 Ｒ＆ Ｄ 视 角 ， 立 了 高 技 术 产 品 出 口竞 争 力 但 建 评 价 指 标 体 系 ， 用 层 次 分 析 法 、 类 分 析 法 对 各 国 高 技 术 产 品 出 口 竞 争 力进 行 了综 合 评 价 。 通 过 与 其 它 运 聚 国 家 的 具 体 比较 ， 合 指 标 体 系的 设 定 ， ４个 角 度 提 出 了提 升 我 国 高技 术 产 品 出 口竞 争 力 的 ； 高技 术 产 品 ； 口竞 争 力 ； 次 分 析 法 ； 类 分 析 法 出 层 聚
平 逐 渐 提 高 ， 为 带 动 我 国 外 贸 增 长 的 重 要 支 撑 。然 成
新 的 产业 分 工格 局 的一 系 列 挑 战 。科 学 研 究 与 试 验 发
展（ Ｒ＆Ｄ） 动 是 指 在 科 学 技 术 领 域 ， 增 加 知 识 总 量 活 为 以及 运用 这 些 知 识 去 创 造 新 的 应 用 而 进 行 的 系 统 的 、 创 造性 的 活 动 ， 括 基 础 研 究 、 用 研 究 和 试 验 发 展 ３ 包 应
［ ． Ｎ］ 中国高新技 术 产业 导报 ，０ ００ —３ ２ １ —６２ ．
［ ］ 北 京可持 续发 展 中心． ７ 能源环保 领 域 平 台 ２ １ ０ ０年度 绩 效考
类 活 动 。所 以 ， Ｒ＆Ｄ 活 动 与 高 技 术 产 品 有 着 不 可 分 割
的关 系 。 因此 ， 于 Ｒ＆Ｄ视 角 对 我 国高 技 术 产 品 出 口 基
［］ 科 学 学 研 究 ，０ ６ ｓ ） １ ３１ ７ Ｊ． ２ ０ （ １ ：０ —０ ．
而 ， 部 分 国家 相 比 ， 阶 段 我 国 高 技 术 产 品 出 口仍 处 与 现 投 入 低碳 科 技 实 验 室 和低 碳 科 技 示 范 中心 建 设 ， 持 科 扶 技 中介机 构 发 展 ， 低 准 入 门槛 ， 励 其 向 低 碳 科 技 创 降 鼓 新 活 动 的 中上 游延 伸 ， 与 高 校 和科 研 院 所 建 立 长 期 稳 并 定 的低 碳 投 融 资合 作 关 系 ； 拓 宽 低 碳 科 技 公 共 服 务 的 ③
参考 文 献 ：
Ｅ ］ 郝 立 勤 ， 于 民 ． 共 科 技 基 础 条 件 平 台 建 设 与 政 策 探 讨 １ 赖 公
Ｅ ］ 高洁 ， 文君． 于 系统 失灵理 论构 建 区域 公共 科技 服务 平 ５ 章 基 台［］ 金 华职 业技 术学 院 学报 ，０ ９ ３ ：６８ ． Ｊ． ２ ０ （ ） ８ —９ ［ ］ 张伟． 都 科 技 条 件 平 台资 源 开放 共 享 ， ６ 首 打造 “ 京 模 式” 北
第２ 卷 第 １ 期 ９ ６ ２ １年 ８ ０２ 月
科 技 进 步
与 对
策
Ｖ＿ｌ２９Ｎｏ．６ ０＿ １
Ａｕｇ２０１ ． ２
Ｓｃ ｅ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ Ｐｒ ｇｒ ｓ ｎｄＰｏｌｃ ｉｎｃ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｏ ｅ ｓａ ｉｙ
基于 Ｒ ＆Ｄ视 角 的我 国高 技 术 产 品 出 口竞争 力研 究
多元 化 融 资 渠 道 。建 立 由政 府 、 业 、 校 和 社 会 组 织 企 高
Ｅ ］ 李新 民． ２ 工程 院 院 士 ： 掌握低 碳 核 心 技 术 ， 就 有 发展 主 谁 谁
动权［ ． 济参 考报 ，０ ００ —６ Ｎ］ 经 ２ １ —９０ ．
［ ］ 张 耘 ． 科 技 北 京 ” — 内 涵 与 道 路 ［ ． 京 ： 京 出版 社 ， ３ “ — Ｍ］ 北 北
ＤＯ ： ０ ６ ４ ／ ｊ ｙ ｃ ２ １ ０ ０ ５ Ｉ １ ． ０ ９ ｋｊ ｄ ． ０ ８ ２ ３ ｂ １
中 图 分 类 号 ： ７ ２ ６ Ｆ ５．２
文献 标识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ １７ ４ （ ０ ２ １ ０ １Ｏ １ ０ —３ ８ ２ １ ） ６０ １ ５
在 发 展 初 级 阶 段 ， 存 在 一 定 差 距 ， 时 还 面 临 着 国 际 仍 同
０ 引 言
近年来 ， 随着 各 国 高 技 术 产 业 的快 速 发 展 ， 有 高 具 附加 值 的高 技 术 产 品在 国 际 贸 易 中成 为 出 口 增 长 最 快 和 发 展 后 劲 最 足 的产 品 。我 国 高 技 术 产 品 对 外 贸 易 水