内容主要包括以下三个大块布局页面内容表单前置准备:到官网或者中文网下载好bootstrap5.x的包。其次是页面的基本文件引入，css文件在头部引入，js文件在底部引入确保能读取到节点。如下：<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<!-- 必须要引入 viewport的规则 确保实现正确的响应式布局行为
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2023-12-26 21:49:15
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### DEA 在 R 语言中的实现：新手指南
数据包络分析（DEA）是一种用于评估决策单元（如企业、部门等）相对效率的方法。本文将逐步教你如何使用 R 语言进行 DEA 分析。我们将通过一个简单的流程引导你，同时提供所需代码及其注释。
#### 流程概述
下面是实现 DEA 的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 06:42:21
367阅读
在数据进行建模或者严格的统计分析之前，我们一般需要先熟悉一下数据，弄清楚各变量的分布以及变量之间的关系，为进一步构建严格的模型，深入的分析打下基础。探索性数据分析（EDA）就是为了获得对数据的初步了解。 这篇文章，来源于自己课程学习实践的一个项目，主要是利用R语言进行探索性数据分析。用到的数据，是普遍使用的白葡萄酒的数据。主要内容涉及对单个变量，两个变量之间关系，多个变量之间的关系的一个探索。 单
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2024-01-18 20:39:40
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自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。生存分析在医学科学研究中具有广泛而重要的应用价值，它对人群寿命的研究，各种慢性疾病的现场追踪研究，临床疗效试验和动物试验等研究中随访资料的处理骑着举足轻重的
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2023-08-08 10:02:19
69阅读
# 如何实现dea模型 R语言
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现dea模型的整体流程。在R语言中，我们可以通过如下步骤来完成：
```mermaid
gantt
title DEA模型实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 准备数据
数据准备 :done, des1, 2022-12-25, 7d
s
原创
2024-06-18 05:18:17
103阅读
# R语言 DEA分解指南
## 简介
数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）是一种用于评估相对效率的数学方法。它常用于多个决策单元（Decision Making Units, DMUs）的效率比较。在R语言中，有多个包用于DEA分析。本文将指导你如何使用R语言进行DEA分解，并给出每一步的具体代码及注释。
## DEA分析流程
下面是进行DEA分析的基
大数据热火朝天的时代，大数据技术也成为香饽饽，收到研发的青睐、下面主要为大家介绍R语言。大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言(比如Python和Java)相比，R可以更模糊和麻烦。好消息是，有大量的包可以在R基础库上提供简单和熟悉的界面。这篇文章是我喜欢和
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2023-10-07 22:36:17
135阅读
# R语言中的前沿分析：DEA边界的计算与应用
在现代经济学和管理学中，数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种常用的评估效率的工具。它通过构建一个最优的非参数边界，来衡量决策单元（Decision Making Units, DMUs）在给定输入下的产出效率。本文将讨论如何使用 R 语言进行 DEA 分析，并阐述其在实际问题中的应用。
## 1. DE
实现R语言bootstrap回归分析的步骤如下：
1. 数据准备
在进行bootstrap回归分析之前，首先需要准备好数据。数据可以通过读取外部文件（如CSV文件）或直接创建数据框的方式进行导入。假设我们的数据包含一个自变量x和一个因变量y，可以使用以下代码读取数据：
```R
# 读取CSV文件
data
原创
2023-12-29 07:13:22
580阅读
给大家逐一介绍R的几种利器包（package），如dplyr（数据处理神包）、ggplot2（画图神器）、shiny（网页开发神包）、rvest（网络数据爬取）、sp（地理数据分析包）等。也会给大家介绍R读取二进制、GRIB、NC等格式数据，驱动HYSPLIT模型等的实战。 今天我们从dplyr开始。 &n
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2023-11-26 20:03:04
232阅读
概念 数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法，它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说，通过使用数学规划模型，计算决策单元相对效率，从而评价各个决策单元。每个决策单元（Decision Making Units，DMU）都可以看作为相同的实体，各 DMU 有相同的输入、输出。综合分析输入、输出数据，DEA
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2023-08-24 15:07:34
175阅读
在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis，下文简称SFA）为代表，后
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2023-06-20 16:02:56
326阅读
2.1介绍 DEA模型又称投入导向模型CCR，它基于规模报酬不变前提。2.2步骤 假设我们要计算一组n个决策单元（DMU），它可能是企业、政府部门、学校或医院等，这n个DMU的技术效率记为DMUj。  
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2023-07-12 22:58:36
244阅读
前言：做Web开发的我们，表单验证是再常见不过的需求了。友好的错误提示能增加用户体验。博主搜索bootstrap表单验证，搜到的结果大部分都是文中的主题：bootstrapvalidator。今天就来看看它如何使用吧。一、源码及API地址介绍它之前，还是给出它的源码以及API的地址吧。bootstrapvalidator源码： https://github.com/nghuuphuoc/boots
在之前的推文中，我向大家介绍过点估计，区间估计等统计推断的方法，我们可以通过点估计和区间估计方法对总体均值进行参数估计。【精品】40篇文章带你系统学习统计基础但是，在使用这些方法之前，我们需要先对总体分布进行假定，而且它们并不能有效估计中位数、四分位数和标准差等分布参数。 20世纪80年代以来，计算机技术快速发展，使统计学家能依赖强大的机器计算能力解决一些过去经典统计学无法解决的难题。
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2024-01-04 16:53:45
207阅读
# R语言DEA超效率模型实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现数据包DataEnvelopmentAnalysis（DEA）来计算超效率模型。DEA是一种用于评估相对效率的非参数方法，可以帮助我们评估单位的生产效率和效益。
## 2. 实现流程
下面是实现DEA超效率模型的整体流程步骤：
```mermaid
journey
title DEA超效率
原创
2023-10-10 04:55:46
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超几何分布检验常用来对venn图两个圈overlap的显著性进行检验 设总共有29个人，其中11个吸烟者，18个非吸烟者，现从中随机抽取16个样本（在此实验中对应着肺癌病人），有10个是吸烟者，这样的事件是否显著？用venn图表示为：用R语言计算： p-value=phyper(10-1, 11, 18, 16, lower.tail=F)=0.003135274 可以看出此结果跟我们在2中手动算
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2024-08-14 22:32:29
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# R语言中的Bootstrap方法简介
Bootstrap是一种重抽样技术，用于评估统计量的分布。它的基础理念是从原始样本中反复抽取样本，进而计算出所需的统计量。此方法在小样本情况下尤为有用，因为它能够通过简单的计算提供置信区间和标准误差等信息。本文将介绍Bootstrap的基本概念，并提供R语言中的代码示例。
## Bootstrap的基本概念
Bootstrap的核心思想是利用现有样本
原创
2024-09-18 05:10:42
245阅读
我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。相关视频本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。我们将在线性回归基础上讨论汽车速度和制动距离数据（查看文末了解数据获取方式）。> re
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2023-07-05 21:55:40
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现
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2023-07-31 16:31:30
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