一般使用三个指标来度量一个关联规则，根据这三个指标可以筛选出满足条件的关联规则。 这三个指标是：Support（支持度）、Confidence（可信度）、Lift（提升度）。 以AB这个关联规则为例来说明： Support（支持度）：表示A、B同时使用的人数占所有用户数（研究关联规则的“长表”中的所有有使用的产品的用户数）的比例。如果用P(A)表示使用A的用户比例，其他产品类推，那么
转载
2024-05-03 13:48:41
84阅读
# R语言与量表效度的探索
量表效度是心理学和社会科学研究中非常重要的一个概念，它衡量的是量表所测量的内容是否真正反映了研究者所期望的特质。有效的量表能够准确地测量受试者的心理状态，从而为后续的数据分析提供可靠的基础。在本篇文章中，我们将利用R语言探讨量表效度的相关分析方法，并通过代码示例进行指导。
## 量表效度的类型
量表效度通常分为三种类型：
1. **内容效度**：反映量表是否涵盖
效度（Validity）在英文原术语中即为有效性，衡量的指标是某一实验的有效性和准确性。其统计学意义是使用的测量手段是否能准确反映所测量内容的程度，主要反映测量结果和被测内容的关系。如果实验结果与被考察内容的吻合程度越高，则说明实验效度越高；反之效度越低。如果想要获取高质量的实验数据，效度分析是对测量结果进行进一步分析的基础保障。接下来就让我们一起对效度分析的全流程进行逐步解读吧。一
转载
2024-05-15 06:26:58
819阅读
一. 概念关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则（association rule）或频繁项集的形式表示。项集：在关联分析中，包含0个或多个项的集合被称为项集（itemset）。如果一个项集包含k个项，则称它为k-项集。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集。空集是指不包含任何项的项集。关联规则（association rule）：是形如 X → Y
转载
2024-04-02 07:12:32
28阅读
1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念？上一节讲了R语言作图，本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析，数据分析的第一步，探索性数据分析。统计量，即统计学里面关注的数据集的几个指标，常用的如下：最小值，最大值，四分位数，均值，中位数，众数，方差，标准差，极差，偏度，峰度先来解释一下各个量得含义，浅显就不说了，这里主要说一下不常见的众数：出现次数最多的方差：每个样本值与均值的差得平方
转载
2023-08-13 12:46:17
466阅读
目录专题一：Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用专题二：Meta分析与R语言数据清洗及相关应用Meta分析的常用方法与R语言应用专题三：R语言Meta分析与精美作图R语言Meta分析专题四：R语言Meta回归分析R语言Meta回归分析专题五：R语言Meta诊断分析与进阶R语言Meta诊断进阶专题六：R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用专题七：深度拓展机器学习在Meta分析中的
转载
2023-12-04 23:33:17
171阅读
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业能力和知识水平的重要途径。其中，可靠度计算作为软件质量保障的核心内容之一，在软考中占据着举足轻重的地位。本文将围绕“可靠度r计算题软考”这一主题，深入探讨可靠度计算的相关知识和在软考中的应用。
首先，我们需要明确什么是软件可靠度。简单来说，软件可靠度是指在特定条件下，软件能够正常执行其预定功能的概率。这个概率通常用字母“r”来表示。在软件开发和维
原创
2024-03-08 18:01:07
85阅读
基本数据结构今天看到一个好的系列博客，在此推荐：http://blog.fens.me/series-r/ 这部分主要介绍R语言的几种数据结构。R语言的数据结构为向量、矩阵、数组、数据框、列表。向量向量主要是用来存储数值型（1，2，3）、字符型（“abc”，“efg”）或者逻辑型（true、false）数据的一维数组。我们可以用函数c()来创建向量。如下：> a<-c(1,2,3,3
转载
2024-03-05 06:32:42
69阅读
描述性统计分析主要包括基本信息：样本数、总和集中趋势：均值、中位数、众数离散趋势：方差(标准差)、变异系数、全距(最小值、最大值)、内四分位距(25%分位数、75%分位数)分布描述：峰度系数、偏度系数不分组描述性统计该数据采用R自带数据集mtcars进行分析，可在R编辑器直接输入得到该数据集内容1.1、自带summary函数myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
sum
转载
2024-05-08 17:02:16
224阅读
首先安装几个R数据分析的包funModeling:探索性数据分析(EDA)、数据准备和模型性能评估tidyverse:数据科学集成包Hmisc:高级计算函数、绘图功能等matrixStats:数据分析ggplot2:画图载入需要的软件包# library(funModeling)
# library(tidyverse)
# library(Hmisc)
# library(matrixStats
转载
2023-09-15 15:17:00
1740阅读
峰度和均值的标准误 - R语言在统计学中，峰度和均值的标准误是两个重要的概念。峰度是描述概率分布形态陡峭程度的统计量，而均值的标准误则是用于估计样本均值与总体均值之间差异的度量。本文将使用R语言来计算和解释峰度和均值的标准误。峰度（Kurtosis） 峰度是度量概率分布形态陡峭程度的统计量。正态分布的峰度为3，称为常态峰度。大于3的峰度表示分布比正态分布更陡峭，而小于3的峰度表示分布较为平缓。在R
转载
2024-06-18 08:05:08
77阅读
一、测序bias二、定量方法三、丰度计算方法1. reads Count2. RPKM/FPKM3. RPM/CPM4. TPM四、区别 一、测序bias长度： 相同表达丰度的转录本，往往会由于其基因长度上的差异，导致测序获得的Read（Fregment）数不同。总的来说，越长的转录本，测得的Read（Fregment）数越多测序深度： 由测序文库的不同大小而引来的差异。即同一个转录本，其测序深
# R语言计算字符相似度
## 简介
在文本分析和自然语言处理中，计算字符相似度是一项重要的任务。字符相似度可以用于比较文本之间的相似性，例如文本匹配、文本聚类和信息提取等任务。R语言是一种流行的数据分析和统计建模语言，它提供了丰富的函数和包来计算字符相似度。本文将介绍几种常见的计算字符相似度的方法，并给出相应的R语言代码示例。
## 1. Jaccard相似度
Jaccard相似度是一种常用
原创
2023-09-28 06:51:26
420阅读
# 如何在R语言中计算余弦相似度
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何在R语言中计算余弦相似度。余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，用于衡量两个向量之间的相似程度。我们将通过具体的步骤和示例代码来帮助初学者学习如何在R语言中实现余弦相似度计算。
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算向量长度]
B --> C[计算
原创
2024-04-10 04:43:14
223阅读
以下内容是我在网上看到的，因为最近在写论文，对信度和效度检验比较关注，觉得总结的比较清晰合理，转过来请大家指正和补充。以下建议主要基于Hair et al. (2006) 的Multivariate data analysis一书。1. 先在SPSS环境下进行探索性因子分析(EFA)，一般我倾向于使用更为严谨的Principal Axis Factoring 加上斜交旋转法(e.g., proma
转载
2024-04-21 07:08:58
367阅读
R版本：3.6.1K-最近邻算法：a.距离：闵可夫斯基距离、欧式距离、绝对距离、切比雪夫距离、夹角余弦距离b.临近个数：1-邻近法：以一个最近距离表示该类别，错误率不会高于普通贝叶斯的两倍。旁置法：70%的训练集和30%的测试集，适合样本大的情况。留一法：抽取一个样本作为测试集，这个过程需要重复N次，取平均值作为误差。在数据不平衡时，误差较大。setwd('G:\\R语言\\大三下半年\\R语言数
转载
2023-10-25 18:13:09
316阅读
转载
2014-10-12 14:52:00
578阅读
2评论
# 使用R语言计算标准偏度系数的完整指南
在数据分析中，了解数据的分布特征至关重要。标准偏度系数可以帮助我们判断数据分布的对称性。在这篇文章中，我将会带领你一步步理解如何在R语言中计算标准偏度系数。
## 流程概述
以下是我们计算标准偏度系数的简要流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|-
解法并不单一，下列方法带有璇子个人的偏好，因此仅供参考。如有错误，欢迎在评论区斧正！6.1 某单位对100 名女生测定血清总蛋白含量((g/L))，数据如下 计算均值、方差、标准差、极差、标准误、变异系数、偏度、峰度。> x=c(74.3,78.8…70.4)#数据量较大，为排版在此省略
> library(pastecs)
> stat.desc(x) 由上述运算结果： 均值：
转载
2023-10-24 08:39:19
122阅读
作者 MANISH SARASWAT 译者 钱亦欣 引言 目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而，世事并不总是一帆风顺，某些分类问题可能比较棘手。 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性
转载
2024-02-23 14:02:20
59阅读
