1.两个独立正态样本的均值t检验两种方法:t.test(y~x,data=) y是含有两种类的变量值，x则是一个factor类，标记y中的类别（一般只有在有formula参数的时候可以在括号里面加data=）t.test(y1,y2) 直接给出两个类的变量值注：default假设两类的方差不同，需要用var.equal进行设定。alternative 可以选“less”,”greater”,”tw
若样本不服从正态分布，可以考虑非参数检验。MannWhitney U 检验：也被称为Wilcoxon秩和检验，检验评估了两个抽样群体是否可能来自同一群体，并从本质上问；这两个群体在数据方面是否具有相同的形状？无效假设（H0）是两个群体相等；备选假设（H1）是这两个群体不相等。步骤：两样本混合进行编秩，分别计算两样本的秩和（下图举例） n1，n2是样本数量，R1,R2是样本秩和，选择较小的
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2024-02-22 16:13:28
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# R语言中的秩相关分析入门指南
秩相关分析是一种用于评估两个变量之间的相关性的非参数统计方法。R语言提供了多种工具来实现秩相关分析。本文将指导你完成这项任务，并包含必要的步骤和示例代码。
## 步骤流程
下面是进行秩相关分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# R 语言数据秩变换
数据分析中的一种常见技术是数据转换，特别是在处理非正态分布数据时，数据秩变换是一种非常有效的手段。在这篇文章中，我们将探索什么是数据秩变换，以及如何在 R 语言中实现它。我们还将使用代码示例演示这一过程，并给出相应的类图和流程图。
## 什么是数据秩变换？
数据秩变换（Rank Transformation）是一种将数据序列中的值转换为其对应的秩（或排名）的方法。秩变
转载：Wilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同。也即，如果数据对之间的差异是非正
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2023-10-23 10:15:45
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R语言之常用函数
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2023-05-31 07:25:41
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis,EDA）：是通过分析数据集以决定选择哪种方法适合统计推断的过程。4.1 主要分析工具主要的图形表示方法有（括号中为R语言绘图函数）：（1）条图（barplot）：用于分类数据；（2）直方图（hist）、点图（dotchart）、茎叶图（stem）：用于观察数值型分布的形状；（3）箱线图（boxplot）：给出数值型分布的汇总数据，
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2023-08-25 16:10:59
203阅读
#R是作为统计语言，生来就对统计计算有良好的支持，一个函数就能实现一种统计计算，所以用R语言做计算特别方便。
#基本计算 三角函数计算 方程计算
#1 基本计算 四则运算: 加减乘除, 余数, 整除, 绝对值, 判断正负
a<-10;b<-5;c=3
a+b;a-b;a*b;a/b #加减乘除
a%%b;a%/%b;a%%c;a%/%c # 余数,整除
abs(-a) #绝对值
sig
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2023-06-21 15:49:45
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# R语言等级秩转换检验
## 一、流程概述
本文将介绍如何在R语言中进行等级秩转换检验的步骤，以帮助刚入行的小白快速学会。
### 流程图
```mermaid
journey
title R语言等级秩转换检验流程
section 准备数据
开发者->小白: 提供数据
section 数据处理
小白->开发者: 转换为秩
section
原创
2024-04-25 06:23:05
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# 在R语言中计算矩阵的秩
矩阵的秩是线性代数的一个重要概念，它表示矩阵行或列的线性独立的最大数量。在R语言中，我们可以很方便地计算一个矩阵的秩。本文将详细讲解如何实现这一过程，适合刚入行的小白学习。
## 整体流程
在开始编码之前，我们可以先概述一下实现的主要步骤。以下是实现过程的一个简化流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-28 04:24:32
438阅读
符号秩检验 在R中，wilcox.test()函数可以用来做Wilcoxon秩和检验，也可以用于做Mann-Whitney U检验。当参数为单个样本，或者是两个样本相减，或者是两个参数，paired=F时，是Wilcoxon秩和检验。当paired = FALSE（独立样本）时，就是Mann-Whitney U检验，在R语言中进行符号秩检验可以使用wilcox.test( )
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2023-09-11 12:31:57
426阅读
# 如何在R语言中取对数
## 概述
在数据分析中，经常需要对数据进行对数转换以满足分析要求。在R语言中，取对数非常简单，本文将介绍如何在R语言中进行对数操作。
## 流程
下面是取对数的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 取对数操作 |
| 3 | 查看结果 |
## 操作步骤
### 步骤一：导入数据
在R语言中，首
原创
2024-04-25 05:00:17
372阅读
# 对数转换在R语言中的应用
在数据分析中，对数转换是一种常见的数据预处理方法，它可以帮助我们解决数据偏斜、提高模型的性能等问题。在R语言中，我们可以很方便地对数据进行对数转换。本文将介绍对数转换的原理以及在R语言中的具体操作方法。
## 对数转换的原理
对数转换是将原始数据取对数的操作。对数转换可以将原始数据转换为对数值，使得数据更加符合正态分布，减小数据之间的差异，从而提高模型的性能。对
原创
2024-07-11 05:37:48
178阅读
# R语言对数收益的实现指南
在金融领域，对数收益（Log Returns）常被用于衡量资产的收益率。其优点在于计算简单，并且在多期收益计算上表现良好。本文将指导一位刚入行的小白如何在R语言中计算对数收益。我们将通过系统化的流程、代码示例、以及注释来帮助理解。
## 流程概述
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤实施。
| 步骤 | 描述
# 如何在R语言中取对数
## 介绍
欢迎来到R语言的世界！在本文中，我将教你如何在R语言中取对数。这是一个非常基础的操作，但对于初学者来说可能会有些困惑。不用担心，我会一步步地教你如何实现这个操作。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个操作的流程。下面是一个表格展示了取对数的步骤：
```mermaid
erDiagram
把数据导入R语言数据库 --> 取对数 --> 输出结果
原创
2024-06-30 05:25:02
121阅读
Chapter 10 Cluster Analysis本篇是第十章，内容是聚类分析。由于之后的几章是典型的分析方法。而且在14章的案例里面可能不会体现，所以内容里会渗透较多的R语言操作。由于开源中国不支持Latex公式，这篇彻头彻尾又是各种数学公式，为防整篇博客都变成截图，我就把内容进行了删减。 这篇博客的完整内容包含各类数学表达。1 多元分布基本概念在研究实际问题的时候，我们经常遇到的是多变
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2023-08-23 21:23:10
35阅读
## R语言做斯皮尔曼秩相关的科普文章
斯皮尔曼秩相关（Spearman's Rank Correlation）是一种非参数的统计方法，用于评估两个变量之间的单调关系。与皮尔逊相关不同，斯皮尔曼相关并不要求变量呈正态分布，这使它在处理有序数据和非线性关系时尤为有效。本文将介绍如何在R语言中计算斯皮尔曼秩相关，并提供相应的代码示例。
### 斯皮尔曼秩相关的基本概念
斯皮尔曼相关系数的取值范围
威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）是一种非参数统计检验方法，用于比较两个相关样本或配对样本的差异。它可以用于评估两组相关观测值是否具有统计学上的显著差异。威尔科克森符号秩检验的基本原理是将差异值的绝对值转化为秩次，然后根据秩次的和来评估样本差异是否具有统计学意义。下面是威尔科克森符号秩检验的详细步骤：假设检验：零假设（H0）：两个相关样本的差异中位数为零，即
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2024-01-14 19:43:38
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R之方差分析与秩和Kruskal-Wallis一、单因素方差分析与协方差分析理论部分1、方差分析基本思想MS组内=MS组间如何判断是否有统计学意义呢？将计算得到的F值与F分布的界值相比较2、方差分析用途检验两个或多个样本均数间的差异有无统计学意义；注意：两个样本均数的比较可以采用t检验或 F检验，两个以上样本均数的比较只能用F检验回归方程的线性假设检验；检验两个或多个因素间有无交互作用3、方差分析
R 中进行对数变换说明：这篇文章是我在学习 R 时看到的，感觉很有用，就翻译了过来～～ —– 正文分割线 —–当数据分布大致对称时，用均值和标准差对数据进行归一化是非常有意义的。在本文中，基于第4章 实用数据科学与R，作者展示了一种可以使某些分布更加对称的转换。是否对数据进行转换可能取决于你要使用的建模方法。例如，对于线性回归和逻辑回归，理想情况下你希望输入变量和输出变量之间的关系近似为线性，也
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2023-06-25 13:41:20
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