R语言-组间差异的非参数检验7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转而使用非参数方法。举例来说，若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系，那么你可能会希望使用本节中的方法。7.5.1 两组的比较 若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验）来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的（即，在一个总体中
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2023-08-23 12:17:45
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使用说明本文档主要介绍关于线性回归模型的自相关（又叫序列相关）的检验（图像法、辅助回归、DW检验与LM检验）与修正（广义差分最小二乘法，GLS）。使用软件为Eviews 9。 关于一些提到的基本操作可以见上一篇文章，对于数据的导入、基本的回归方程以及图像的做法，在此不做过多介绍。1. 序列相关的检验1.1 DW检验Eviews的回归结果自带DW检验的值（其中），通过观察DW值可以很快的对是否存在异
# 项目方案：使用R语言进行DW检验
## 简介
在统计学中，Durbin-Watson（DW）统计量是一种用于检验数据中是否存在自相关性的方法。在本项目中，我们将使用R语言对数据集进行DW检验，并根据检验结果判断数据中是否存在自相关性。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据集] --> B{是否需要数据预处理}
B -->|是| C[
完成期末作业的同时来更一下博客背景介绍对中国储蓄存款总额（Y，亿元）与GDP（亿元）两个变量进行一元线性回归，检验并消除自相关。 自相关分为一阶自相关和高阶自相关，通常使用DW检验来查看是否存在自相关，然后再用LM检验确定自相关的阶数。自相关检验DW检验 在拟合方程的时候就会显示出DW统计量，本案例中是0.14 需要查找DW统计量分布表来确定接受和拒绝的上下限。 本案例拒绝H0，认为存在一阶自相关
一元线性回归的基本假设有
1、
随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，
随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、
随机误差项服从
R语言进行DW检验：library(lmtest)
dw = dwtest(fm1)> dw
Durbin-Watson test
data: fm1
DW = 2.4994, p-value = 0.8706 DW检验的原假设为：误差不相关！因为dw>0.05所以不拒绝原假设，即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后果：1．参数估计量仍然是线性的、无偏的，但非
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2023-06-02 10:50:21
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# R语言自相关检验科普文章
自相关检验是时间序列分析中的重要步骤之一，它有助于我们了解数据的结构以及变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用多种方法进行自相关检验，比如自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。本文将介绍自相关检验的基本概念，并通过示例代码为您展示如何使用R进行自相关检验。
## 自相关的定义
自相关（Autocorrelation）是指同一变量在不同时间点之间的相关
零基础入门推荐系统【赛题理解+Baseline】Task11.赛题理解赛题简介数据概况评价方式理解赛题理解赛题简介2.Baseline2.1导包2.2df节省内存函数2.3读取采样或全量数据2.4获取 用户 - 文章 - 点击时间字典2.5获取点击最多的Topk个文章2.6itemCF的物品相似度计算2.7itemCF 的文章推荐2.8给每个用户根据物品的协同过滤推荐文章2.9召回字典转换成df
参考书目：《R语言实战》（其实我不太清楚实际回归时各种检查和操作的一个整体，因而本篇内容很混乱，主要简单介绍方法及其R语言代码为主，类似我个人的一个课堂笔记，但我本人知识储备有限，所以难免会有许多错误，欢迎大家评论指出和讨论）目录一、数据集介绍1.1各个属性介绍1.2描述性统计二、基础回归2.1高斯马尔可夫假定：G-M假定2.2基本模型：OLS估计2.3GLS估计三、异常点检验+影响分
# R语言自相关检验代码实现
## 一、流程
首先，让我们通过下面的表格展示整个自相关检验的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------------------|
| 1 | 加载数据 |
第八章 自相关8.1 自相关的后果OLS估计量依然是无偏、一致且渐近正态的；OLS估计量方差改变，使用普通标准误的t检验、F检验失效高斯-马尔可夫定理不再成立，即OLS不再是BLUE从信息角度来看，由于OLS估计忽略了扰动项自相关所包含的信息，故不是最有效的估计方法。8.2 自相关的例子时间序列数据中的自相关横截面数据的自相关对数据的人为处理设定误差：模型设定出错8.3 自相关的检验1.画图将残差
空间自相关指数又称莫兰指数，是空间分析常采用的指标，但是使用不同软件计算出的莫兰指数有时会不一致，这是因为不同软件设定的默认选项不一样。本篇介绍如何在R语言中计算莫兰指数和局部莫兰指数，使用的工具包为spdep。该包名称是“Spatial Dependence”的缩写，是R语言中专门做空间相关性分析的工具包。在spdep中，计算莫兰指数的过程分为三个步骤，即根据矢量对象创建空间邻接矩阵、根据邻接矩
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2023-09-15 21:51:04
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什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。为什么用python 用两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，S
DW数据清洗及特征处理1 缺失值观察与处理2 重复值观察与处理3 特征观察与处理 数据清洗及特征处理可以让数据看起来规律性更强，为后面操作做铺垫。 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的亚子
在做信号处理的时候，经常会对信号做自相关处理，比如对信号做功率估计，或者是参数拟合。在机器学习领域，如wule-walker方程也会遇到自相互函数的处理。1 自相关矩阵的基本概念 首先给出自相关函数的定义： &n
偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，判定指标是相关系数的R值。在GIS中，偏相关分析也十分常见，我们经常需要分析某一个指数与相关环境参数的相关程度，例如NDVI与气温，降水，地形之间的相关系数。这与我们日常研究息息相关，因此掌握偏相关分析，对我们GISers比较重要。虽然目前网络上有许多教程，但大部分是针对三个变量，且需要收
# R语言 DW检验
## 1. DW检验的概述
DW（Durbin-Watson）检验是一种用于检验回归模型中残差的自相关性的统计方法。它的原理是通过计算残差之间的自相关性来评估模型的有效性和合理性。DW检验的结果介于0和4之间，数值越接近2，表示残差之间的自相关性越弱，模型的拟合效果越好。
## 2. DW检验的步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导
原创
2023-07-27 18:32:33
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一、目的1. 熟悉了解整个数据集的基本情况，例如缺失值，异常值。a. 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度; b. 通过info熟悉数据类型; c. 粗略查看数据集中各特征基本统计量; d. 查看数据缺失值情况 e. 查看唯一值特征情况 f. 查看数据类型 ·类别型数据 ·数值型数据 ·离散数值型数据 ·连续数值型数据2. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。a. 特征和特征之间
线性回归案例介绍：根据房屋的居住尺寸来预测房价。分析：每个居住尺寸对应一个唯一且给定的住房价格，因而这是个监督学习问题。我们希望获得居住尺寸与房价两个变量之间的关系，这是个回归问题。由于求取的是线性模型，故而得到的是线性回归问题。线性回归模型是监督学习模型中最基本的模型数据分析： m为数据集中的样本数量 x为输入数据，也称为特征 y为目标数据，也称为标签 （xi,yi）为数据集中第i个样本构建模型
