在临床研究中，常常有OR、RR值，表示某因素对病情的影响程度。下面学习一下Odds、OR、RR的概念：在病例对照研究中，可以画出下列的四格表：------------------------------------------------------暴露因素 病例 &
摘要尽管在工业界还是被 SAS 所统治但是 R 在学术界却得到广泛的应用因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。然而许多正在获得数据分析相关学位的学生们由于缺乏 SAS 经验的情况而在找工作的路上困难重重与此同时他们要面对从学校熟悉的 R向 SAS 转型的痛苦。理想情况是你需要知道所有可能的编程语言工作的时候使用与工作情况最匹配的那个当然这个基本上是痴人说梦。我们的目的就是展
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2023-09-05 14:56:02
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# SPSS、SAS与R语言：数据分析工具的比较与应用
在数据分析领域，SPSS、SAS和R语言是三种广泛使用的工具。它们各有特点，适用于不同的场景和需求。本文将对这三种工具进行简要的比较，并提供一些代码示例，以帮助读者更好地理解它们的应用。
## 概述
### SPSS
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款商业统计分析软件
以下5种语言 NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。本次要比较要5种编程
能够用来做统计分析的软件和程序很多，目前应用比较广泛的包括：SPSS, SAS、R语言,Matlab，S-PLUS,S-Miner等。下面我们来看一下各应用的特点： SPSS: 最简单的，都是菜单操作，不过不利于二次程序开发。 SAS: 需要购买，该软件录入语言要非常精确，不能出错，难操作。 R语言
原创
2021-08-04 11:49:15
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在进行特征处理前首先要走的是数据的导入和清洗，这里不再赘述。特征工程包括：缺失值、变量同质性、变量分箱。 下面来逐一说明：缺失值：包括变量收集时缺失、变量加工时缺失。建模过程中如请求第三方数据时无法查得，前端人员填入错误等都认为是变量收集时的缺失；变量加工时的缺失可能是数据处理人员在加工数据时使用的一些筛选语句造成。处理方法：首先检查操作失误的变量，如汇总数据设置为0、占比类分母为0的设置为-99
表：R与SAS、SPSS之比较 主题 SAS产品线 SPSS产品线 ...
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2009-04-17 14:52:00
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正如2012年《哈佛商业评论》中指出的：数据科学家是21世纪最性感的职业，而熟练的进行数据分析、数据挖掘则是一名数据科学家必备的基础技能之一。正所谓工欲善其事，必先利其器，在进行数据分析之前，我们需要掌握一项能够用来进行数据分析的技能。数据分析从上世纪60年代发展至今，已经出现了很多成熟的方法论，同时也有了很多成熟的商业工具、软件，如SPSS、SAS、MATLAB等。然而这些工具软件过于庞大、昂贵
一、软件介绍1、SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与
统计分析软件有：SPSS、R语言,STATA，PYTHON等 SPSS: 最简单的,都是菜单操作，不过不利于二次程序开发。R语言：免费软件，可以菜单操作，不过一般要编程的，二次程序开发。STATA：小巧玲珑，不过功能比较强大。PYTHON：与R语言相似，需要编程，语言简洁清晰一、SPSS软件简介 大家熟知的统计分析软件SPSS，现在全名为SPSS St
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2023-08-11 21:45:38
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最近在做重复测量方差分析，真的是走了很多弯路，足足花费了我两周的时间，因此在此写一篇博文，希望能给其他人提供一些参考。 先说建议： 建议使用SPSS，不要使用R，会省很多精力，我用R做了3天，失败了，然后改用SPSS，花了1天就搞定，一方面是因为SPSS确实对用户很友好，而且很简单，另一方面也是因为SPSS有很多的教程，照着用就行了，很方便。 接下来，我首先介绍我的项目背景吧，我是获得了某月一个城
最近一直想入门数据分析的小伙伴问我，如果要入事数据分析一直来说要学那些语言呢？其实小编跟企业部门部门与侯选人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要
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2023-07-07 15:30:36
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一、SPSS聚类分析的基本知识点1、什么是聚类分析?分成不同的组别，在
同一类下的对象或变量在这些属性上具有一些相似的特点。
两种聚类类型对个案（样品、对象、被试）进行分类——Q型聚类。
对变量进行分类——R型聚类。或者换一种说法：样本聚类又称Q型聚类，它针对实测量进行分类，将特征相近的实测量分为一类，特征差异较大的实察量分在不同的类。
变量聚类又称R型聚类，它
从构架的角度来描述SAS构架分为C-S模式（客服-服务模式），并且SAS依照适用的情景模式，将SAS划分为各种模块，通过SAS各种模块的组合适用可以满足不同环境下的使用。SAS各模块间耦合度高，但灵活性较于R，以及Python有欠缺，但SAS是一个成熟度高的商业化系统，Python和R 是由开源社区发展出的一套免费的程序语言，相比SAS而言，稳定性较差。SAS平台构架Python以及R都为解释型语
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2023-06-20 13:19:46
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数据科学界有三大宝： Python、SAS和R，不过像SAS这种高端物种，不是我们这些平民能供养得起的啊。根据 IEEE Spectrum的最新排名，R和Python仍然是最热门的数据科学编程语言。本文将从数据可视化、建模库、易学性和社区支持等四方面入手，比较R和Python的语言性能。数据可视化数据科学的一个重要部分是交流。分析成果需要以一种有效、易懂的
SPSS作为老牌强大数据分析软件，对于笔者这样的小白而言，非常易用，10秒完成一个one-way anova不成问题，唯手熟尔。当因为某些原因不得不用R语言做anova分析时，却碰到诸多问题，通过层层搜索和整理，最终还是完成了与SPSS输出完全一致的R代码，仅供参考。本文主要关注三种最简单的方差分析：one-way anova（单因素方差分析），two-way anova（二因素方差分析）和rep
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2023-06-20 09:41:36
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上一期我们讲到了SPSS聚类分析中的系统聚类。无论是系统聚类中的Q型聚类还是R型聚类，都是一种探索的聚类分析，就是我们没有明确要将目标划分为几类，只是想探索可以分为几类，根据探索出来的结果再来决定分几类最好。大家可以回顾一下：《SPSS聚类分析的软件操作与结果解读》《SPSS聚类分析（R型聚类）的软件操作与结果解读》 今天我们所讲解的K-均值聚类，则是我们的研究目的明确的知道或者要
经常有人问我这方面的问题，今天总结归纳一下。众所周知，评价编码效率的有两大指标：码率和PSNR。码流越小，则压缩率越大；PSNR越大，重建图像越好。在模式选择的时候，判别公式实质上也就是对二者的综合评价。首先以RDO为例，模式对应的代价：J(mode)＝SSD＋λ*R(ref,mode,mv,residual)这里，SSD是指重建块与源图像的差值均方和；λ是拉格朗日乘子，就当是权值吧^_^；R就是
在我的Microverse旅程中，让我最难理解的一件事是RSpec，它是用于测试驱动开发的Ruby宝石。 这个概念很简单。 您可以在编写代码时创建测试，因此将来，如果更新破坏了某些内容，由于一个或多个测试将失败，因此很容易注意到。 如果您的计算机上未安装RSpec，请按照本指南了解如何获取。 除了安装之外，它还说明了如何将RSpec应用于文件，还提供了有关测试输出的一些详细信息。 第一步很容
一、你需要什么样的统计软件：SAS or R我被问得最多的问题是“xx软件好用吗？”、“xx软件难不难”之类。其实会xx软件的人都清楚，这种问题是最难回答的，毕竟难者不会，会者不难。楼主认为，初学者应该改变自己最初的问题，与其问一个软件难不难，不如问“我要实现xx需求，xx软件能满足我吗？如何满足？语法是否灵活简介？性能是否足够？商业/社区支持是否充分？”。这些问题基本决定了你适合学习什么软件，由
