# R语言在人力资源管理中的应用 在当今的商业环境中,人力资源管理(HR)是企业成功的关键因素之一。R语言作为一种强大的统计分析工具,已经被广泛应用于各个领域,包括人力资源管理。本文将介绍R语言在人力资源管理中的应用,并提供一些实用的代码示例。 ## R语言简介 R语言是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算和图形表示。它提供了丰富的数据操作、统计分析和可视化功能,使其成为数据分析和
原创 2024-07-23 08:09:58
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写在前面我们在做logistic回归经常要求回归分析当中的其OR值。同样的我们在做COX回归的时候也需要求HR值。在R基础包当中没有之间返回这些值的结果。我们需要用数据自己来求。同样的我们也可以使用tableone包当中的ShowRegTable来计算。但是这个包。返回的结果格式,不是自己想要的,所以就自己重新写一下函数。tableone::ShowRegTabletableone示例这个包当中的
RMI规范--第三章 主题: Stub 与 skeleton 远程方法调用中的线程使用 远程对象的垃圾收集 动态类的加载 通过代理服务器透过防火墙的 RMI 3.1 Stub 与 skeleton 在与远程对象的通信过程中,RMI 将使用标准机制(用于 RPC 系统):stub 与 skeleton。远程对象的 stub 担当远程对象的客户本地代表或代理人角色。 调用程序将调用本地 stub 的方
转载 2024-10-23 22:00:39
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1 - Ruby是什么东东? Ruby是 一种简单的面向对象编程语言,十分容易上手,并且功能强大。她是一个日本的Yukihiro Matsumoto(大家都叫他Matz.)在1995年首 次发布的。Ruby从Perl语言那里借鉴了许多东西(有人形象地说Ruby是Perl的漂亮的妹妹:),和Perl相似,Ruby也擅长于文本处
# R语言 生存分析 HR值 生存分析是一种常用的统计学方法,用于研究事件发生的概率和时间。在生存分析中,一个非常重要的指标就是风险比(Hazard Ratio,HR值),它可以帮助我们比较不同因素对事件发生的影响。本文将介绍如何使用R语言进行生存分析,并计算HR值。 ## 生存分析基础 生存分析通常用于研究时间直至特定事件发生的概率。常见的应用包括治疗效果评估、生物学研究和流行病学调查等。
原创 2024-05-27 06:16:42
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一、分析背景人力资源分析数据集汇聚了对大量员工的信息数据统计,包括企业因素(如部门)、员工行为相关因素(如参与过项目数、每月工作时长、薪资水平等)、以及工作相关因素(如绩效评估、工伤事故),这些因素都有很好的分析价值。年底,xxx公司盘点过去一年工作时,发现公司在HR(人力资源)方面的工作不尽人意,具体表现为:多次出现重要的员工意外离职的情况,部分员工积极性不高,员工的培训不及时,人力部门对员工整
随着大数据概念的兴起,R(https://www.r-project.org/)成为了这两年编程语言的当红巨星。RStudio和RStudio Server是用于R语言开发的一个简单而功能强大的图形界面工具,对于那些“控制台恐惧症”的R使用者来说就非常有用了。由位于波士顿和西雅图https://www.rstudio.com/about/团队开发的。RStudio是桌面版,RStudio Se
转载 2023-09-07 17:05:29
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医学统计学期末重点复习第一章:概念的理解 一.统计学:处理数据中变异性的科学与艺术。二.医学统计学:是研究医学和生物学中数据的设计、收集、整理与分析推断的一门学科。三.同质与变异:同质共性、大同小异。变异个体差异,多样性。没有同质性就构不成一个总体。总体内没有变异性就无需统计学。四.统计学的任务:在变异的背景上,描述同一总体的同质性;揭示不同总体的异质性。五.变量类型的转化:连续型—>有序—
​目录​​一,基础指令集​​​​二,翻译程序​​​​三,执行程序​​​​四,其他指令​​​​1,注释​​​​2,指针​​​​3,字符​​在我玩人力资源机快通关的时候才发现,每一关的解法是可以复制成文本的,然后任何时候都可以用文本直接粘贴。于是我分析到,这个游戏处理玩家操作的其实主要就2个模块,一个是把玩家的操作变成文本,一个是执行文本命令。然后我突然觉得,这不就是标准的指令语言吗!(虽然一开始就觉
原创 2021-12-25 18:28:22
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本节书摘来华章计算机出版社《R的极客理想——高级开发篇 A》一书中的第2章,第2.2节,作者:张丹 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。2.2 PageRank算法R语言实现问题如何用R语言实现PageRank算法?引言Google搜索,早已成为我每天必用的工具,我无数次惊叹它搜索结果的准确性。同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客。经过几个月尝试,我的博客PR到2了,
之前的一篇文章,我们比较细致的讲解了一下K-M法与寿命表法这两种非参数的研究方法。实现了对数据的一个初步应用,并能够完成单因素分析,接下来将介绍一下生存分析中最常用的模型—Cox比例风险回归模型,这是一种含参数的模型,能够实现对数据的多因素分析。Cox比例风险回归模型Cox比例风险回归模型(Cox’s proportional hazards regression model),简称Cox回归模型
生存分析定义生存分析:既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法,并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息,对生存时间的分布特征进行描述,对影响生存时间的主要因素进行分析。 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点:生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。 生存分析不用于其他的统计方法的地方在于既需要考虑结果又需要考虑结果发生的时间。 癌症的生存分析最终结局为生存或死亡。生存分析目的 估计:根据样
注: 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授: Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介,发表于2018年7月的R语言期刊,主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望,sf包是一个非常了不起的工具,在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范(simple feature),结合tidyverse工具箱组合
1.单因素方差分析:适用于单因素A有两个水平或以上,研究个水平对因变量的影响正态假设条件:W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件:Bartlett检验(主要用于正态分布的数据) bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表(list);g是因子向量,如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时,也可以通过formula调用函数&
转载 2023-06-25 20:40:28
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html  【转】R与SAS、SPSS的比较  (2009-03-05 20:29:40) 转载 标签: 教育分类: 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R
文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析(一)解释变量的多重共线性检测(二)多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归(三)回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量: 数值变量:Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
主要作用:可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子,目的是为了让结果具有重复性,重现结果。不设定种子不行吗?当然可以,但是结果就不能复现。如:x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数 结果:1.4197419 -0.7460519 0.3603622 x<-rnorm(3) #再来一遍,生成的3个随机数又不一样了 结果:1.0796213 0.55
转载 2023-06-19 16:17:51
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一.绘制基本散点图(1)使用plot()函数(2)使用ggplot()函数  heightweight是个多列数据集ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)二.使用点形和颜色属性
转载 2023-06-19 17:25:29
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R语言中,因子(factor)表示的是一个符号、一个编号或者一个等级,即,一个点。例如,人的个数可以是1,2,3,4......那么因子就包括,1,2,3,4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低,也是因子,因为他是一个点。与之区别的向量,是一个连续性的值,例如,数值中有1,1.1,1.2......可以作为数值来计算,而因子则不可以。如果用我自己的理解,简单通俗来讲:因子是一个点,向
转载 2023-06-21 22:48:48
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一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他
转载 2023-08-10 11:15:26
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