线性归一化将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，该方法实现对原始数据的等比例缩放。极差变换法通过利用变量取值的最大值和最小值（或者最大值）将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响，改变变量在分析中的权重来解决不同度量的问题。由于极值化方法在对变量无量纲化过程中仅仅与该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极
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2024-07-31 11:42:46
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# R语言求极差的科普
极差（Range）是描述一组数据集中最常用的统计量之一，它表示数据集中最大值与最小值之差。在R语言中，计算极差的过程非常简单，适合初学者使用。本文将带您了解如何在R语言中求极差，并通过示例以及可视化方式帮助您更好地理解这一概念。
## 1. 什么是极差？
极差主要用于描述数据散布的程度，反映出数据的离散情况。计算极差的公式为：
\[ \text{极差} = \text
原创
2024-09-26 03:20:18
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偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？修改 不准确率 ，即为 (1-准确率)。 在训练数据上面，我们可以进行交
批量字符替换、数值大小比较并重新赋值cal_repeat()函数的实际操作1.不考虑处理变量。考虑多变量和指定2列变量的情况（长数据）：2.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（长数据）：3.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（宽数据）： 为了处理两列或者多列以及多变量重复样本间的组合差值，编了一个函数进行批量处理。今天与大家分享 DailyTools包中我编写的一个 cal_re
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2023-07-04 20:15:53
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# R语言中求极差的应用方案
在数据分析和统计学中，极差（Range）是描述数据散布程度的一种常用指标。极差是指一组数据中最大值与最小值之间的差，用于反映数据的波动情况。本文将通过实例展示如何在R语言中计算极差，并提供相应的代码示例。同时，我们将展示旅行图和甘特图，使整个方案更加完整。
## 一、极差的定义
极差（Range）公式如下：
\[
\text{Range} = \text{Max
思路如下： 首先，如果提取出一个因子“2”和一个因子“5”，就可以得到一个“10”，末尾就会多一个0，所以原问题可化为，N！中可以提取出多少个2和5的组合 其次，以100的阶乘末尾有几个0这个问题为例，12345，出现一次5，这里就出现了两次2；12345678910，十个数，出现两次5，五次2；我们可以发现，2出现的次数是远多于5的，所以可以忽略2出现的次数，只专注于数“5”这个因
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2024-08-20 22:07:29
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文章目录前言一、什么是控制图？二、EXCEL做均值&极差控制图（子组为4）1.收集数据2.计算样本均值和极差3.计算控制限4.绘图三、EXCEL做均值&极差控制图（子组为5）四、控制图分析1.观察与分析生产过程是否处于统计控制状态2.若要把分析用控制图转为控制用控制图，需考虑：3.控制用控制图用于对实际生产过程进行连续监控。总结 前言一、什么是控制图？概念：控制图又称管理图，是对
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2024-05-13 07:47:05
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统计分析一般是针对批量数据,如何反映这批数据的特征,是做数据分析的根本目的,对于这些目标数据集合而言,类型其实是没有限制的,但为了能进行更好的分析,特别是利用数学的方法进行,一般都会将这些数据数字化和量化.因此一般情况下,我们统计分析的指标都可以定在数量上.那如何刻画这些数据的特征呢?平均值: 这是最简单的一个指标,这个指标反映的是数据的平均水平或能力,其优点是简单易算,但缺点也很明显,一是不能反
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2023-10-03 18:54:59
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# 在R语言中实现四分位极差
四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据集中变量变异性的一个重要统计量。它是数据中75%分位数（Q3）和25%分位数（Q1）之间的差距。在这篇文章中，我将指导你如何在R语言中计算四分位极差。以下是实现流程的概述。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|----------|
| 1
原创
2024-10-31 09:17:37
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘：实用项目解析》一书中的第2章，第2.4节解读分布和变换，作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉（Pradeepta Mishra）2.4 解读分布和变换为了对所有统计假设检验的前提假设有清晰的认识，理解概率分布至关重要。例如，在线性回归分析中，基本的前提假设是误差分布呈正态分布且变量关系为线性。所以在建立模型之前，观察分布的形状并采取可能的校正变换是很重要的，如此才
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2024-07-10 11:58:05
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是经济统计分析中对正负指标标准化的一种处理方法。 极差标准化变化即为： 极
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2023-11-20 10:18:06
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## Box-Cox变换在R语言中的实现
### 1. 流程概述
Box-Cox变换是一种用于处理非正态分布数据的统计方法，可以将数据转换为符合正态分布的形式。在R语言中，可以使用`boxcox()`函数来实现Box-Cox变换。下面是整个实现过程的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 检验数据的正态性 |
| 3 | 选择合适
原创
2023-09-03 09:24:44
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# R语言中的Box-Cox变换
在数据分析和回归建模中，很多时候需要对数据进行变换，以满足模型的假设，如正态性和同方差性。Box-Cox变换是一个常用的统计变换方法，旨在通过一个参数化的变换将非正态分布的数据转换为接近正态分布的形式。本文将介绍Box-Cox变换的基本原理及其在R语言中的实现，并结合示例代码进行演示。
## Box-Cox变换的基本概念
Box-Cox变换的公式如下：
\
原创
2024-10-23 04:10:20
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# R语言中的Log变换
## 一、什么是Log变换？
Log变换是一种常用的数据预处理方法，通常用于处理数据的正态化，尤其是当数据存在显著的正偏态时。通过对数据进行对数变换，我们可以减少其变异性，并且有助于线性回归等统计分析的合理性。
## 二、实现Log变换的流程
下面是实现Log变换的一般步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-08-05 08:06:14
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# Box-Cox变换及其在R语言中的应用
Box-Cox变换是一种常见的数据转换方法，用于将具有不同分布特征的数据转换为近似正态分布的数据。该方法由两位统计学家 George E. P. Box 和 David Cox 在1964年提出，并被广泛应用于统计建模、数据分析和机器学习等领域。
## Box-Cox变换的定义和原理
Box-Cox变换通过对原始数据x进行幂函数变换来实现，其定义如
原创
2023-08-10 12:48:12
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R语言中的boxcox变换是一种用于处理数据偏态的常用方法。在统计学中，数据的分布通常遵循正态分布，然而在现实生活中，很多数据并不服从正态分布，而是呈现出偏态分布。偏态分布的数据可能会对统计分析产生一定的影响，因此需要对数据进行预处理，使其更接近正态分布。boxcox变换就是一种常用的处理偏态数据的方法。
boxcox变换的原理是通过对数据应用不同的指数变换，寻找最佳的指数值，从而使数据更接近正
原创
2023-09-17 15:18:19
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文章目录前言一、BOX-COX变换的优点？二、BOX-COX实战总结 前言通常情况下，我们拿到的数据并不是正态分布的，为了满足经典线性模型的正态性假设， 常常需要使用 1、指数变换 2、对数转化 3、倒数转换 4、平方根后取倒数 5、平方根后再取反正弦 使其转换后的数据接近正态，Box-Cox变换可以使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性以及方差齐性的同时，又不丢失信息。变换后有利于线性模型的
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2023-09-22 14:40:02
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作者：吴健 Q:
为什么要进行Box-Cox转换？
A:
Box-Cox是一种广义幂变换，统计建模中常用的变换，用于连续响应变量不满足正态时的情况。Box-Cox的一个显著的有点是通过求变参数λ来确定变换形式，而这个过程完全基于数据本身而无需任何先导信息，这比凭经验的对数，平方根变换更客观。Box-Cox变换公式如下：y必须取正值，y值为负，首先y+a，对不同的λ所做
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2023-10-07 23:48:36
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# R语言中的四分位极差计算及实际应用
在数据分析中，了解数据的分布特征至关重要。四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据离散程度的重要统计量，它代表了数据中间50%点的范围。本文将探讨如何在R语言中计算四分位极差，并通过一个实际案例展示它的应用。
## 四分位极差的定义与计算
四分位极差通常定义为：
\[ \text{IQR} = Q_3 - Q_1 \]
原创
2024-10-30 05:15:03
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