写在前面置换检验（Permutation test）是属于非参检验的一种方法，特别适用于总体分布未知的小样本数据。在参数方法中，对于两种实验处理条件，我们一般假设两个总体为正态且方差齐性，然后使用双尾t检验来验证两者是否存在差异。通常零假设为两个总体的均值相等，接着计算t值，将其与理论分布相比较，如果t值落在95%置信区间之外，那么就可以拒绝零假设。置换检验的思路有些不一样，我们先来看一个例子（来
在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处：误差由多个处理内的变异合并估计，自由度增大了，因而比较的精确度也增大了。F检验显著，说明可以判定多个处理间存在显著的变异。因此方差分析后再做多重比较，称为Fisher氏保护性多重比
在做线性回归的时候，一般分为以下几个步骤：
1、画散点图，简单的查看是否存在线性关系（3D以下）
2、线性模型跑一遍试试效果
3、其中需要查看以下几个指标：
3.1 正太分布检验
3.1 多重共线性、异方差性、自相关性
3.2 变量显著性
3.4 拟合效果
4、解释变量 上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量
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2023-08-21 10:55:01
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# R语言VIF检验项目方案
## 项目背景
在多元线性回归分析中，变量间的多重共线性问题是一个常见的挑战。多重共线性会导致模型系数的不稳定，影响模型的预测能力与解释力，因此需要评估各自变量间的相关性。VIF（方差膨胀因子）是一种评估多重共线性的重要工具。本文将介绍如何在R语言中进行VIF检验，并通过实例展示分析过程。
## VIF检验概述
VIF的定义是：一个自变量的方差在其他自变量的影
原创
2024-09-25 06:59:50
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卡方分布—chi-square distribution, χ2-distribution：若k个独立的随机变量Z1, Z2,..., Zk 满足标准正态分布 N(0,1) , 则这k个随机变量的平方和：为服从自由度为k的卡方分布，记作： 或者 卡方检验—χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量之间的独立性检验： 基本思想是根据样本数据推断总
SPSS方差齐性检验，即检验样本数据的方差是否相同的一种方法。什么情况下需要进行方差齐性检验？在经典的线性回归模型中，方差齐性是进行回归的前提要素之一，因OLS(最小二乘法)回归式要求模型中的随机误差项在解释变量时具有相同的方差。本文将介绍SPSS的两种检验方差齐性的方法，分别是探索分析中的Levene（莱文）检验与单因素ANOVA分析中的方差齐性检验。一、数据准备本文使用的是一组包含销售额、客流
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2023-10-01 07:41:19
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# R语言检验多重共线性VIF实现步骤
## 1. 导入数据
首先，我们需要导入数据。可以使用R语言中的`read.csv()`函数来读取数据。假设我们的数据文件名为`data.csv`，可以使用以下代码导入数据：
```R
data >小白: 介绍实现步骤和代码
小白->>开发者: 感谢开发者的帮助
```
同时，我们可以使用状态图来表示处理多重共线性的结果：
```merma
原创
2023-08-17 09:24:46
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SysY2022语言定义中不包含无符号整数、结构体、移位操作，整数和浮点数均为32位，比赛测试样例不包含错误。鉴于SysY2022语言的特点，为了IR的简洁，对LLVM IR进行筛选和修改得到如下指令集目录1. 终结符指令retbr（修改）jump（增加）switchindirectbrinvokecallbrresumecatchswitchcatchretcleanupretunreachab
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2023-12-15 05:02:01
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# 使用R语言检验多重共线性：VIF（方差膨胀因子）分析
在回归分析中，多重共线性问题是指自变量之间存在高度相关性。这种相关性会导致回归系数的估计不稳定，进而影响模型的预测能力和解释能力。为了判断是否存在多重共线性，可以使用方差膨胀因子（VIF, Variance Inflation Factor）进行检测。本文将介绍如何使用R语言计算VIF以检验多重共线性，并提供相关代码示例。
## 什么是
在数据分析中，VIF（方差膨胀因子）是用于判断自变量之间多重共线性的重要指标。R语言中的 `vif` 包提供了在回归分析中检测多重共线性的功能。本博文将深入探讨如何解决与“R语言 VIF包”相关的问题，并记录解决过程以供参考。
## 环境准备
在使用 `vif` 包之前，我们需要确保我们的环境准备得当，包括R的安装以及所需的其他 R 包。以下是我们推荐的技术栈和软件环境。
```bash
#
R语言学习 文章目录R语言学习编写函数使用for循环使用if...else...语句随机模拟（非寿险） 编写函数使用for循环编写程序计算 h(x,n)=1+x+x2+…+xnh<- function(x,n,i){
result=1
for(i in 1:n)result=result+x^i
return(result)
}使用if…else…语句编写函数：t3<-fu
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2023-05-23 12:06:42
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回归一、实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入
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2024-01-15 15:42:00
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vif()干啥用的计算 方差膨胀（variance-inflation） 和 广义线性方差膨胀因子（generalized variance-inflation factors for linear）。方差膨胀因子越小，多重共线性程度越小，自变量之间越没关系。具体解释见文末，看不看都行。咋用vif(model, merge_coef = FALSE)参数啥意思mode
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2023-08-09 20:56:07
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## 实现glm模型 vif R语言的步骤
### 1. 载入所需的库
在开始之前，我们首先需要载入一些必要的R包，这些包将帮助我们实现glm模型和计算vif值。以下是需要载入的包：
```R
library(car) # 用于计算vif值
library(MASS) # 用于拟合glm模型
```
### 2. 准备数据集
接下来，我们需要准备一个数据集来进行glm模型拟合和vif值计算
原创
2023-09-09 14:11:57
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# VIF检验与多重共线性：Python实现详解
## 引言
在进行多元线性回归分析时，一个常见的问题就是多重共线性（Multicollinearity）。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归模型的系数不稳定、标准误较大，从而影响模型的解释性和预测能力。近年来，VIF（方差膨胀因子）作为检测多重共线性的一种有效工具，得到了广泛的应用。在本文中，我们将介绍VIF检验的基本概念，
多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。目前R中有很多函数能够检查变量之间的共线。方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)来分析预测变量的共线性，从而推测模型的共曲线性一个简单的替代方法。VIF 越大，显示共线性越严重。经验判断方法表明(郭福涛等，2010):
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2023-11-21 12:47:21
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提纲：一、什么是多重共线性 定义+后果二、怎么检测回归模型中有无多重共线性三、出现多重共线性要怎么处理一、什么是多重共线性？（一）定义多重共线性（Multicollinearity)是指多元线性回归中，自变量之间存在高度相关关系而使得回归估计不准确的情况。按照相关程度分为两种：1.精准相关是指其中一个自变量是另外一个自变量的线性变换举例：X2=a+b✖X32.高度相关是指
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2024-08-01 15:00:44
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正态总体均值的假设检验t检验单个总体例一 某种元件的寿命X（小时），服从正态分布，N（mu,sigma^2），其中mu,sigma^2均未知，16只元件的寿命如下：问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时。命令：X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264,
222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170)
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2023-10-25 21:25:07
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正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ2检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlett χ2检验要求数据资料具有正态性，而且F检验只能检验两个总体方差是否齐同，Levence检验所分析资料可不具正态性，结果更为稳健也可以检验多个总体的方差齐性。示例依旧采用<&l
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2023-11-08 23:15:36
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R语言中常用的假设检验有哪些？目录R语言中常用的假设检验有哪些？R语言是解决什么问题的？R语言中常用的假设检验有哪些？安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创
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2024-04-22 14:57:44
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