让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他解释？ 如今的世界里，随着数据量的不断增长，很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具，如Tableau, QlikView 和 d3.js，但没有任何东西能代替有很好可
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2024-08-27 10:34:33
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提到数据挖掘，我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事，该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为，关联分析针对离散数据；常见关联规则：关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；最小
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2024-06-08 23:20:12
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# R语言信度效度分析
## 导言
在社会科学研究中，信度和效度分析是非常重要的步骤。信度指的是测量工具的稳定性和一致性，而效度则指的是测量工具与实际情况的关联性和准确性。在R语言中，我们可以使用一些包来进行信度和效度分析，例如psych和lavaan包。本文将介绍如何使用R语言进行信度效度分析。
## 流程概览
下面是进行R语言信度效度分析的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-12-30 11:22:43
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1、数据源： 我们将会使用在信用评级建模中非常常用的德国信贷数据（German credit dataset）作为建模的数据集。德国信贷数据共有1000条数据，每条数据20个特征。2、数据源下载： https://github.com/frankhlchi/R-scorecard3、建模过程4、完整版（源代码）：rm(list=ls())
gc()
library(caret)
library(
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2023-11-26 20:45:00
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# R语言中的信度和效度分析
在社会科学和心理学研究中，信度和效度是衡量测量工具（如问卷或测试）质量的两个重要概念。信度指的是测量工具的一致性和稳定性，而效度则是测量工具能够准确测量所要研究的构念的程度。本文将介绍如何在R语言中进行信度和效度分析，并提供相应的代码示例。
## 信度分析
信度分析常用的指标是克伦巴赫α系数（Cronbach's Alpha），该系数通过对内部一致性的评估，帮助
作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。。前言香农的《通信的数学理论》是20世纪非常伟大的著作，被认为是现代信息论研究的开端。信息论定义了信息熵，用于把信息进行度量，以比特(bit)作为量纲单位，为如今发达的信息产业和互联网产业奠定了基础。本文接上一篇文章R语言实现46种距离算法，继续philentropy包的介绍，
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2023-11-27 19:41:11
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# R语言中的信度检验与KMO检验
在心理学和社会科学领域，信度分析是评估测量工具（如问卷调查、测试等）一致性的重要方法。特别是在使用因子分析时，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是评估数据是否适合进行这种分析的关键步骤。在这篇文章中，我们将了解KMO检验的基本概念，并通过R语言的代码示例来实现它。
## 什么是KMO检验？
KMO检验的目的是评估样本数据的适用性，以确认是否
原创
2024-09-29 03:24:20
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今天小编就为大家分享一篇python实现连续变量最优分箱详解–CART算法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A. 无监督：(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类B. 有监督：(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法 (3) 信用评分建模的IV最大化分箱
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2024-06-22 11:42:06
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在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示：利用混淆矩阵可以充分理解分类
# 用Python进行信度分析
信度分析是一种用于评估测量工具的可靠性和一致性的方法。在很多领域，如心理学、社会科学和市场研究中，信度分析都是一个重要的步骤。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，可以用于执行信度分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行信度分析，并提供一些实例代码来帮助你理解这个过程。
## 什么是信度分析？
在开始之前，让我们先了解一下信度分析的概念。
原创
2024-01-18 07:46:34
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方差分析，是统计中的基础分析方法，也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。1. 方差分析的假定 上面这个思维导图，也可以看出，方差分析有三大假定：正态，独立和齐次，如果不满足，可以使用广义线性模型或者混合线性模型，或者广义线性混合模型去分析。「本次我们的主题有：」2. 数据来源这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相
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2023-07-05 19:57:56
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# 如何用R语言进行GWAS分析
## 简介
GWAS（Genome-wide association study）是一种用于发现基因与复杂疾病或特征之间关联的方法。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行GWAS分析。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成整个分析过程。
### 流程概览
下表是进行GWAS分析的整体流程概览，我们将分为数据准备、数据清洗、关联分析和结果解读四个步骤进行
原创
2024-03-04 06:08:37
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R语言metaplus包的介绍 导言 小伙伴们大家好，在我上一篇的推文里详细讲解了如何利用R语言的meta包并以OR值和 95%CI作为效应尺度进行合并作meta分析的文章，大家有需要的可以去看看。由于最近我做了不少关于meta分析的研究，也有了更多的经验，现在计划一点点向大家分享出来。其实meta分析并不只是用R才能做，其他的还有SAS,STATA,RevMan,MIX,Meta-DiS
效度（Validity）在英文原术语中即为有效性，衡量的指标是某一实验的有效性和准确性。其统计学意义是使用的测量手段是否能准确反映所测量内容的程度，主要反映测量结果和被测内容的关系。如果实验结果与被考察内容的吻合程度越高，则说明实验效度越高；反之效度越低。如果想要获取高质量的实验数据，效度分析是对测量结果进行进一步分析的基础保障。接下来就让我们一起对效度分析的全流程进行逐步解读吧。一
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2024-05-15 06:26:58
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多选题，由于没法直接进行两两变量之间的相关性分析，在研究中一般较少用到。但是有时候考虑到问卷问题以及选项设计的合理性，多选题使用不可避免，今天我们介绍一下如何对多选题进行分析。多选题样式多选题的数据格式和单选题不一样，在SPSSAU中，多选题一个选项就是单独的一个标题，这样有多少个选项就有多少标题。多选题可使用SPSSAU【问卷研究--多选题】进行分析，分析的时候以多选题为单位，一次将某多选题的所
作者：姚某某本节主要总结「数据分析」的「主成分分析」和「因子分析」的思想。通过学习《 R 语言实战 》关于这两种方法的解释，我们很容易理解这两种方法其存在的意义。——降维。我们将要面对的数据实在是太大，变量实在太多，因此计算机所承受的压力也会越来越大。信息过度复杂是多变量数据最大的挑战之一，特别是在还要考虑变量间交互关系的时候，变量增加时交互关系的量是按阶乘关系在往上涨的，所以降维在很多时候能够起
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2023-09-14 08:51:16
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使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,
原创
2023-08-11 12:52:09
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说明：蓝色=命令名称浅绿=命令参数浅蓝=选项 紫色=目录CentOS 5.8 x86_64不了解rrdtool是什么的先百度，这里不罗嗦了，直接上实例.建库即数据抓取脚本： 1. #!/bin/bash
2. BIN="/usr/bin/rrdtool"
3. RRD="./test.rrd"
4. if
5. $BIN create
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2024-09-04 21:24:10
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# 用R语言分析虚拟变量
在数据分析中，虚拟变量（Dummy Variables）常用于将分类数据转换为数值类型，以便于模型训练和分析。本文将通过R语言分析虚拟变量的基本方法，并提供代码示例，帮助读者理解其在数据分析中的应用。
## 虚拟变量的概念
虚拟变量是用来表示分类变量的二进制（0或1）变量。通常，一个分类变量的每个类别都会转换为一个虚拟变量。这样做的目的是为了使分类数据可以在回归分析
原创
2024-10-24 05:45:40
52阅读
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原创
2010-07-30 00:21:00
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