编辑评论：R语言实战df免费下载。这是本书的第二版。本书内容从解决实际问题入手，为读者讨论R语言及其应用。讲解清晰透明，非常实用！R语言实战df书籍介绍本书注重实用性，是一本全面而详细的R指南，提供软件及其强大功能的高级概述，展示使用统计示例，并为杂乱无章、不完整且难以治疗的方法。非正态数据给出了优雅的处理。作者超越了统计分析，并说明了许多用于探索和呈现数据的图形功能。新版做了很多更新和更正，增加了近200页的内容，介绍了数据挖掘、预测分析和高级编程。R语言实战df作者资料罗伯特·卡巴科夫R语言社区学习网站Quick-R的维护者，现任全球开发和咨询公司MaagemetReearchGrou的研发副总裁。此前，Kaacoff博士是佛罗里达州诺瓦市东南大学的教授，教授定量方法和统计编程方面的研究生课程。卡巴科夫也是博士。临床心理学博士，专门从事数据分析的统计顾问，在健康、金融服务、制造、行为科学、政府和学术界拥有超过20年的研究和统计咨询经验。王小宁14年级中国人民大学统计学硕士，博士16、StatiticalCaital副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算主任，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。刘协鑫13年级中国人民大学统计学硕士，博士爱荷华大学商学院16号，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一。他的研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。黄俊文2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易网创始人之一.目前专注于计算机科学与统计学的结合与应用，包括机器学习方法等，致力于做一个有趣的人。R语言实战df主目录第1部分入门第一章R简介第2章创建数据集第3章图形基础第四章基本数据管理第5章高级数据管理第二部分基本方法第6章基本图形第7章基本统计分析第三部分中间方法第8章回归第9章方差分析第十章疗效分析第11章中间绘图第12章重采样和引导第四部分高级方法第13章广义线性模型第十四章主成分分析和因子分析第15章时间序列第16章聚类分析第十七章分类第18章处理缺失数据的高级方法第5部分技能发展第19章使用gglot2进行高级绘图第20章高级编程第21章创建包第22章创建动态报告第23章使用格子进行高级绘图...

2023-03-11 数据挖掘R语言实例分析 数据挖掘R语言课设作业

编者的话：基于R语言电子版的金融数据分析入门本书由统计学领域的知名专家撰写，从基本的金融数据入手，讨论这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，然后介绍商业、金融和经济学中的基本时间序列分析。还有计量经济模型，小编为你整理了本书的df版本，需要的可以下载简介本书由统计学领域的知名专家撰写，从基本的金融数据入手，讨论这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，然后介绍商业、金融和经济学中的基本时间序列分析。和计量经济模型。作者通过动手方法介绍金融数据分析，选择使用免费的R软件和实际案例来演示书中讨论的方法的实现。本书强调抽象理论和实际应用，使读者可以轻松学习金融计量模型，了解其在现实世界中的丰富应用。整本书，每一章都通过R图形直观地向读者展示了讨论主题，并通过两个详细的案例研究展示了统计学在金融中的应用。包括书中引用的R代码和供读者下载的其他数据集，允许他们创建自己的模拟并测试他们对书中介绍的方法的理解基于R语言书籍内容预览的金融数据分析简介关于作者RueyS.Tay，H.G.B.芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学亚历山大讲座教授，美国统计学会、数理统计学会和皇家统计学会会员，gt中国台湾“中央研究院”院士。他是《JouralofForecatig》的联合主编，也是《亚太金融市场》、《研究非线性动力学和计量经济学》和《Metro》等期刊的副主编。蔡教授在商业和经济预测、数据分析、风险管理和过程控制等领域发表了100多篇学术论文，并持有美国专利“Sytemadmethodforuildigatimeeriemodel(2005)”。章节目录目录推荐前言译者前言前言第一章财务数据及其特征11.1资产收益11.2债券收益率和价格51.3隐含Volatility71.4R包及其演示81.4.1R包的安装91.4.2Quatmod包91.4.3R的基本命令111.5财务数据示例121.6收益的分布特性141.7财务数据的可视化191.8一些统计分布231.8.1正态分布231.8.2对数正态分布231.8.3稳态分布241.8.4正态分布的尺度混合241.8.5多重收益25练习27参考文献27第2章金融时间序列282.1平稳性302.2相关系数和自相关函数312.3白噪声和线性时间序列362.4简单自回归模型372.4.1AR模型的性质382.4.2AR模型在实践中的识别442.4.3拟合优度492.4.4预测502.5简单移动平均模型522.5.1MA模型的性质532.5.2MA模型阶数542.5.3模型估计552.5.4MA模型的预测552.6简单的ARMA模型582.6.1ARMA(1,1)模型的性质592.6.2通用ARMA模型602.6.3ARMA模型的识别602.6.4使用预测ARMA模型632.6.5三ARMA模型的表示632.7单位根非平稳性652.7.1随机游走652.7.2带有漂移动力学的随机游走662.7.3趋势平稳时间序列682.7.4一般单位根非平稳模型682.7.5单位根检验692.8指数平滑722.9季节性模型742.9.1季节性差异752.9.2多重季节性模型772.9.3季节性虚拟变量822.10具有时间序列误差的回归模型842.11长记忆模型模型892.12模型比较和平均922.12.1样本内比较922.12.2样本外比较922.12.3模型平均96练习96参考文献97第3章线性时间序列分析案例研究993.1每周定期汽油价格993.1.1纯时间序列模型1003.1.2使用原油价格1023.1.3应用滞后期原油价格数据1033.1.4样本外预测1043.2全球温度异常1083.2.1单位根平稳109ltrgt3.2.2非平稳趋势112ltrgt3.2.3模型比较1143.2.4长期预测1163.2.5讨论1173.3美国月失业率1213.3.1单变量时间序列模型1213.3.2替代模型1253.3.3模型比较1283.3.4使用初始失业救济申请1283.3.5模型比较135练习135参考文献136ltrgt第四章资产波动率及其模型1374.1波动率特征1374.2模型结构1384.3模型构建1404.4ARCH效应检验1414.5ARCH模型1434.5.1ARCH模型的性质1444.5.2ARCH模型的优缺点1454.5.3构建ARCH模型1454.5.4示例1494.6GARCH模型1544.6.1示例1564.6.2预测评估1634.6.3两步估计方法1644.7GARCH模型求和1644.8GARCH-M模型1664.9指数GARCH模型1684.9.1第一个例子1694.9.2模型的另一种形式1704.9.3第二个例子1704.9.4使用EGARCH模型进行预测1724.10阈值GARCH模型1734.11APARCH模型175ltrgt4.12非对称GARCH模型1774.13随机波动率模型1794.14长记忆随机波动率模型1804.15另一种方法1814.15.1高频数据的应用1814.15.2每日开放申请、高、低和收盘价183ltrgt问题187参考文献188第5章波动率模型的应用1905.1GARCH波动率期限结构1905.2期权定价和对冲1945.3时变协议方差和Beta1965.4最小方差投资组合2035.5预测207问题214参考文献214第6章高频金融数据2156.1异步交易2156.2交易价格的买卖差价2186.3交易数据的经验特征2206.4价格变化模型2246.4.1序列概率值模型2246.4.2分解模型228ltrgt6.5久期模型2326.5.1每日形态的组成部分2336.5.2ACD模型2356.5.3估计2376.6实际波动率2416.6.1治疗市场微观结构噪声2476.6.2讨论249附录A概率分布概述251附录B危险率乐趣动作253练习254参考文献255第7章极值理论、分位数估计和VaR2577.1风险度量和一致性2577.1.1风险价值2587.1.2预期损失2627.2计算风险度量的注意事项2637.3风险度量2647.3.1讨论2677.3.2多头寸2687.4VaR计算的计量经济学方法2707.5分位数估计2757.5.1分位数和顺序统计2767.5.2分位数回归2777.6极值理论2807.6.1极值理论概述2807.6.2经验估计2827.6.3股票收益的应用2847.7VaR中极值的应用2887.7.1讨论2897.7.2多期VaR290ltrgt7.7.3回报水平2907.8超出阈值的峰值2917.8.1统计理论2927.8.2超均值函数2937.8.3估计2947.8.4另一种参数化方法2967.9站arylo过程298练习299参考300学习R对金融分析师意味着什么？我对金融行业了解不多。但我的一个朋友是一名股票交易员。我可能还知道一些金融行业使用的工具。顺便说一句，我最近也在学习R语言。说说我的个人经历吧。R是一种用于统计分析和绘图的语言。事实上，对于一直以业务为驱动的金融行业，从来不缺少实用的工具。据我所知，这方面有专门的公司。成熟。所以我的观点是，对于那些固定的和普通的业务，并不缺乏实用成熟的工具。因为市场是一个很大的收获。，说到这个，我一直想知道你打算用R做什么？据我了解，R也可以用来探索、分析现有数据并有效地映射它。使大数据图形化。它用于统计计算和统计图形。但前提是，如果其他软件都这样做了，为什么还要自己手动Codig呢？所以对于常规业务来说没有必要，因为有软件可以做，而且还是很不错的。如果您是精算师或基于数据分析和预测的特定市场前景。这时候，你可能需要R语言的帮助，。用好R必须有两个先决条件。A：R语言分析需要数据源吗？B：如何快速熟练地使用R？所以总结一下。观点很简单。对于常规业务，确实没有必要矫枉过正。普通软件就够用了。如果你有足够的时间学习Codig，你也觉得可以自己编写数据模型来分析和预测自己的假设。.这真是一件很酷的事情。但使用它的前提是解决我上面提到的两个问题。如果你想把它做好，你需要有足够的耐心去学习R本身。其实R语言的实际意义就是避免那些商业软件内部代码的不公开。只有内部人员知道计算和分析规则。但普通用户和分析师不知道。R的目的是在下一个前提下有数据您可以自由地计算任何您想要的统计数据或图表。其实也避免了固定业务分析中的一些问题。将截断的均值作为统计向量是不可能的。它可以很好地避免不明确的统计分析方法。问题。以下是我推荐给R语言的一些书：ltgt2013年4月刚出版的新书。它不是学术性的。它使用两种语言，Ruy和R。它很容易学习。非常适合入门或电脑编程较差的同学。因为这本书更实用。此外，语言的内容被稀释了。专注于R语言的应用解决实际问题和解决方案。它可以让你从学习R语言的细节中解脱出来。能够在实际应用场景中体验语言的用户。这是一本入门的好书。教材。或者你不知道如何参考入门级进阶的海量学习资料。你可以看看ltgt老外写的，说不定能明确你的方向。传送门：R初学者指南当然，R官方门户网站上还是有很多学习和使用参考的例子：TheComreheiveRArchiveNetwork如果你觉得这些介绍性的东西不能满足你对R语言的好奇心和满足感？好吧更深入的内容可能值得您研究。如果你想用好R，可以看这本书rgtltltRiActiogtgt中文版也于近期发布。传送门：R语言实战（Chia-u首发）...

2022-05-08 r语言 gtsummary r语言 gtex数据库

编辑评论：R极客和工具的理想之选本书内容涵盖计算机、互联网、数据库、大数据、统计学、金融等领域，并详细总结了R语言与Java的关系，实际使用中的MySQL、Redi、MogoDB、Caadra、Hadoo、Hive、HBae等技术是综合使用的解决方案，具有实战性和可操作性强的特点。如何阅读这本书本书的内容分为四个部分。第一部分，R基础知识（第1-3章），介绍为什么要学习R，R不同版本的安装，以及R中常用的12个包。工具包、时序包和性能监控包帮助读者快速理解R语言。第二部分是R服务器（第4-5章），介绍了R与其他编程语言的通信，以及R作为服务器的应用。帮助读者打通R语言和其他编程语言的渠道，实现R语言的服务器应用。第三部分，数据库和大数据（第6-7章），介绍R与各种数据库的通信，以及R与Hadoo的集成。帮助读者打通R语言与各个数据库层之间的通道，实现基于Hadoo的大数据R语言处理。第四部分是一个附录，描述了如何安装Java、各种数据库和Hadoo。作者希望读者能够在不借助其他参考书的情况下完成书中的所有示例。这本书是一本参考书。每个部分之间没有特殊的顺序。你可以选择任何你感兴趣的章节来阅读。如果您是初学者并想完全掌握R，请按顺序阅读所有章节。R的开发R一直在小众领域发展壮大，起初只是被统计学家使用，主要是为了替代SAS进行统计计算。然而，时代在进步。随着大数据的爆发，R终于在这一波浪潮中被业界发现。然后，越来越多的工程背景的人加入了这个圈子，对R的计算引擎、性能以及各种包进行改进和升级，赋予R新的生命。我们现在使用的R语言软件越来越接近工业软件的标准。工程师推动的R开发远远超过了统计学家推动的开发。随着人们对数据分析的需求进一步增加，R将继续以更快的速度发展，并将成为免费、开源数据分析软件的代名词。R的用户R语言在早期主要被学术统计学家使用，后来逐渐被许多其他领域的学者使用。R语言有多种不同的应用领域，包括统计分析、应用数学、计量经济学、金融分析、金融分析、人文科学、数据挖掘、人工智能、生物信息学、生物制药、全球地理科学、数据可视化等等。近年来，互联网引发的大数据革命，让业内人士开始认可并加入R。当越来越多的工程背景的人加入R语言用户团队时，R开始向全领域发展，逐步实现工业化的要求。现在，R不仅是学术界的语言，还是工业界的必备语言。下面列出了一些在工业中推动R语言发展的R包。RevolutioAalytic的RHadoo产品允许R直接调用Hadoo集群资源。RStudio的RStudio产品让我们对编辑软件有了新的认识。RMySQL、ROracle、RJDBC打通了R与数据库之间的访问通道。rmogod、rredi、RHive、rHBae、RCaadra打通了R和NoSQL数据库之间的访问通道。Rmi，雪花开辟了单机多核并行计算的通道。Rerve，rweocket打通了R语言跨平台通信的通道。R的思维方式R语言让我跳出框框思考。对于R，我们应该像统计学家一样思考，而不是程序员。统计学家的思维方式是先思考为什么，然后再思考怎么做。程序员的思维方式是直接考虑怎么做，有结果的时候再考虑为什么。R是一种直接面向数据的语言。在我们的日常生活中，无论做什么都会产生数据，上网浏览数据，买东西时的消费数据，即使什么都不做也会受到大气PM2.5的影响，还会出现空气污染索引数据。使用R语言，我可以直接分析数据。任何业务分析什么样的数据，不需要从产品经理的角色切换到程序员，不需要考虑什么功能，更不用说程序设计了。跳出程序员的思维模式，可以了解更多的东西，从而找到更适合自己的位置。...

2022-05-06

编辑评论：机器学习与R语言（原书第2版）介绍了各种重要的机器学习算法。在给出相应机器学习算法的核心理论之后，再给出一个实际案例。从案例数据的探索和整理，到模型的建立和模型的评估，每一步都给出了详细的步骤和步骤。R代码。书籍结构第1章介绍了用于定义和区分机器学习算法的术语和概念，并介绍了将学习任务与适当算法相匹配的方法。第2章提供了在R中动手操作数据的机会，并讨论了用于加载、探索和理解数据的基本数据结构和过程。第3章教您如何将一个简单而强大的学习算法应用于您的第一个学习任务：识别癌症的恶性样本。第4章介绍了高级垃圾邮件过滤系统中使用的概率的基本概念，您将在构建自己的垃圾邮件过滤器时学习文本挖掘的基础知识。第5章探讨了两种学习算法，它们的预测不仅准确而且易于解释。我们会将这两种算法应用于需要高透明度的任务。第6章介绍了用于数值预测的机器学习算法。由于这些技术很大程度上来源于统计领域，因此您还将通过学习必要的基本度量来了解数值之间的关系。第7章包括两个极其复杂但功能强大的机器学习算法。尽管数学可能令人生畏，但我们将用简单的术语说明它们的内部运作，并结合实际示例。第8章揭示了许多零售商使用的推荐系统算法。如果您想知道零售商如何比您更了解您的购物习惯，本章将揭示他们的秘密。第9章介绍了k-mea聚类。该算法用于查找相关个体的集群。我们将使用该算法来确定网络社区内的分布。第10章提供了有关衡量机器学习项目成功与否的信息，并提供了机器学习算法在未来数据上的性能的可靠估计。第11章揭示了机器学习竞赛中排名靠前的团队所采用的方法。如果您具有竞争力，或者只是想从数据中获取尽可能多的信息，那么您需要学习这些技术。第12章探讨机器学习中的前沿主题。从处理大数据到让R运行得更快，这些主题将帮助您使用R突破数据挖掘的界限。将机器学习应用于数据的步骤任何机器学习任务都可以分解为一系列更易于管理的步骤。本书的组织步骤如下：1)收集数据：无论数据是写在纸上、记录在文本文件、电子表格中，还是存储在SQL数据库中，都需要将其转换为适合分析的电子格式。数据将作为机器学习算法的学习材料，产生可操作的知识。2)探索数据并准备数据：任何机器学习项目的质量很大程度上取决于其使用的数据的质量。机器学习过程的这一步通常需要大量的人工干预。一个经常被引用的统计数据表明，机器学习中80%的努力都花在了数据上。大部分时间都花在了一种称为数据探索的实践中，其中涉及更多地了解数据及其细微差别。3)在数据上训练模型：当数据准备好进行分析时，您很可能已经知道要从数据中学到什么。具体的机器学习任务会通知你选择合适的算法，算法会以模型的形式表示数据。4)评估模型性能：由于每个机器模型都会对学习问题产生有偏差的解决方案，因此评估算法从经验中学习的效果非常重要。根据使用的模型类型，您应该能够使用测试数据集来评估模型的准确性，或者您可能需要为目标应用程序设计模型性能测试。5)提高模型的性能：如果需要更好的性能，则需要使用更高级的方法来提高模型的性能。有时，需要完全更换不同的型号。您可能需要补充额外的数据，或者像流程的第二步那样做一些额外的数据准备。完成这些步骤后，如果模型表现令人满意，则可以将其应用于预期任务。根据情况，出于预测（可能还有实时预测）的目的，您可能需要模型给出预测分数。示例包括预测财务数据、对市场或研究提供有用的见解，或自动执行邮件递送或飞机飞行等任务。部署的模型，无论成功与否，都可能为训练下一代模型提供更多数据。R数据结构编程语言中有多种形式的数据结构，每种形式在应用于特定任务时各有优缺点。由于R是一种广泛用于统计数据分析的编程语言，因此R中使用的数据结构旨在使处理此类任务的数据变得容易。机器学习中经常使用的R数据结构有：向量、因子、列表、数组和数据框。每种数据类型都处理特定类别的数据管理任务，因此了解它们如何与R项目交互至关重要。...

2022-05-06

编辑点评：多元统计分析与R语言建模王斌辉PDF版《多元统计分析与R语言建模》共14章，主要内容有：多元数据的收集与组织、多元数据的可视化展示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析分析等内容，小编准备了PDF版的多元统计分析和r语言建模王斌辉。如果你需要，请下载。简介《多元统计分析与R语言建模（第五版）》重点介绍R语言在多元数据分析与统计建模中的应用技巧，涵盖多元数据的收集与组织、多元数据的可视化展示、线性和非线性模型和广义线性模型，判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流多元统计分析内容。《多元统计分析与R语言建模（第五版）》内容丰富，图文并茂，操作性强，易于查阅，可以有效帮助读者提高数据处理和统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客（Rtat.leaote.com），书中的示例数据、练习数据和R语言代码可以直接下载使用。《多元统计分析与R语言建模（第五版）》适用于各级多元数据分析的用户。它可以作为初学者的入门指南和中高级用户的参考手册。同时也可作为多变量数据分析教材，供各种中学和培训课程使用。相关内容部分预览目录前言1多元统计分析概述1.1多元统计分析的历史1.2多元统计分析的使用1.3多元统计分析的内容1．4软件及其在统计分析中的应用1.4.1功能强大的统计分析软件1.4.2完整的数值分析软件1.4.3免费的数值分析软件rgt1.5统计软件与R的比较系统设置思维练习2多元数据的数学表达和R的使用2.1如何收集和组织多元分析数据2.2数据的数学表示2.3数据矩阵和R语言表示2.4R语言表示数据-数据框2.5R语言调用多元数据2.6多元数据简单的R语言分析案例分析：多元数据和R操作的基本统计分析rgt思维练习3多元数据的可视化表示和R的使用3.1简要说明3．2均值条形图和R的使用3.3箱线图和尾图以及R的使用3.4占星图和R的使用3.5Faceook图表和R的使用3.6谐波曲线图和R使用3.7其他多元分析图案例分析：区域城市现代化水平和R运行的可视化分析思维练习4相关性分析和回归分析和R使用gt4.1变量间的关系分析4.1.1简单相关分析的R计算4.1.2单变量线性回归分析的R计算4.2多元线性回归分析gt4.2.1多元线性回归模型的建立4.2.2多元线性回归模型的检验4.3多元线性相关分析4.3.1矩阵相关分析4.3.2多元相关分析4.4选择方法回归变量4.4.1变量选择准则4.4.2逐步回归分析4.5非线性回归模型4.5.1单变量非线性回归模型及其应用4.5.2多元概述非线性回归模型4.5.3计算多元非线性回归模型的分析案例分析：财务收入和R运营的多元分析案例分析问题思维练习5广义和一般线性模型以及R的使用5.1数据分类与模型选择5.1.1变量的值类型5.1.2模型选择方法5.2广义线性模型5.2.1广义线性模型概述5.2.2逻辑模型rgt5.2.3对数线性模型5.31一般线性模型5.3.1完全随机设计模型5.3.2随机单元组设计模型5.3.3因子设计模型5.3.4正交实验设计模型案例分析：广义线性模型应用和R运算案例分析问题思维练习6判别分析和R的使用7聚类分析和R8的使用主成分分析和R9因子分析的使用和R10对应分析的使用adR的使用11典型相关分析及R的使用12多维标度法MDS及R的使用13综合评价法及R使用14R语言软件及使用说明前言/前言多元统计分析，又称多元统计分析，简称多元分析，是统计学的一个重要分支，是近四十年来迅速发展的一个分支。随着计算机的普及和大数据时代的到来，信息存储的手段越来越多样化，数据和信息成倍增加，多元分析的方法已广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域。国内外丰硕的实际应用成果证明，多元分析方法是处理多维数据不可或缺的重要工具，其魅力日益凸显。多元统计分析是一门以概率统计数学科学为基础，应用线性代数的基本原理和方法，结合计算机对实际数据和信息进行收集、组织和分析的科学。所以它的原理比较抽象，对学生的数学基础要求也很高。教学中有大量的数学公式、数学符号、矩阵运算和统计计算。必须使用现代计算工具。本书以广泛使用的统计分析软件R语言为基础。R语言是属于GNU系统的自由、自由、开源的软件。它是统计计算和统计绘图的绝佳工具。在当前保护知识产权的环境下，R语言的开发利用对我国的统计事业具有重要的现实意义。本书是一本关于R语言的应用教材。由于它主要面向本科生和研究生，因此本书着重于解释R的工作原理和构建模型。R语言涉及面广，需要学生理解和掌握一些基本概念和原理。R语言基础统计分析请参考作者撰写的《R语言数据与编程的统计分析》（2014年第一版，2017年第二版）。有了坚实的基础，再深入下去就会容易得多。本书本着深入浅出的宗旨，配以大量图表等形式，并尽可能使用通俗的语言，让读者在不失细节的情况下易于理解。...

2022-05-06 r语言模型诊断 r语言模型拟合

编者的话：基于R语言数据挖掘的统计与分析df《R-BaedStatiticalAalyiadDataMiig（StatiticalDataAalyiadAlicatioSerie）》聚焦于引起国内外数据分析师和数据用户关注的R语言，重点介绍如何使用R实现统计分析和数据挖掘。今天小编给大家带来的是基于R语言数据挖掘的统计分析df，欢迎下载简介《R-BaedStatiticalAalyiadDataMiig（StatiticalDataAalyiadAlicatioSerie）》聚焦于引起国内外数据分析师和数据用户关注的R语言，重点介绍如何使用R实现统计分析和数据挖掘。它既不是只注重理论解释的统计分析和数据挖掘教材，也不是只注重R编程操作的手册，而是全书数据分析的有机结合。《基于R的统计分析与数据挖掘（StatiticalDataAalyiadAlicatioSerie）》特色：在以数据模拟直观的方式探讨方法原理的同时，通过案例强化R运算的实用性；以解决应用问题为目标在讨论R运算的同时，通过原理讨论加强对模型结果的解释和理解。《基于R的统计分析与数据挖掘（统计数据分析与应用丛书）》面向统计分析与数据挖掘的学习者、从业者和研究人员，旨在让读者了解统计分析的原理，掌握R软件，拓展数据应用，提高研究水平。相关内容部分预览关于作者薛伟，工学硕士，博士。经济学博士，中国人民大学应用统计研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。专注于数据挖掘和统计建模、统计和数据挖掘软件应用，统计数据库系统研发等。从事网络新媒体舆情传播与交互建模等文本挖掘，政府及官方微博分析，电子商务数据分析，学术热点追踪等。lt/gt以及基于数据挖掘的社交网络分析和客户关系管理。主要著作：《SPSS统计分析方法与应用》、《SPSSModeler数据挖掘方法与应用》、《基于R的统计分析与数据挖掘》、《基于信息技术的统计信息系统》等。目录第1章关于R1.1为什么R1.2如何学习R1.3入门R1.4总结第2章R数据组织2.1R数据对象2.2创建和访问R数据对象2.3从文本文件中读取数据2.4导入外部数据2.5R数据组织中的其他问题2.6总结第3章数据管理R3.1数据合并3.2数据排序3.3缺失数据报表3.4变量计算3.5变量值重新编码3.6数据筛选3.7数据存储3.8数据管理中的控制流3.9总结第4章R中的基本数据分析：描述与相关性4.1数值单变量的描述4.2分类单变量的描述4.3数值相关性的二次分析变量4.4二分变量相关性分析4.5总结第5章R中的基本数据分析：可视化5.1绘图基础ltrgt5.2数值单位的可视化变量分布5.3分类变量分布和相关性的可视化5.4两个数值变量之间相关性的可视化5.5格子图ltrgt5.6总结第6章R中两种均值的比较检验6.1两个独立样本均值的检验6.2两个配对样本均值的检验6.3检验的样本均值功效分析6.4两个总体分布差异的非参数检验6.5置换检验两样本均值的差异6.6两样本均值差异的自举检验6．7总结第7章R中的方差分析7.1单因素方差分析7.2单因素方差分析7.3多元方差分析7.4总结第8章R中的回归分析：一般线性模型8.1回归分析概述8.2建立线性回归模型8.3线性回归方程检验rgt8、4回归诊断：误差项是否满足高斯-马尔可夫假设8.5回归诊断：诊断数据中的异常观察8.6回归诊断：多重共线性诊断8.7回归建模策略8.8回归模型验证rgt8.9带虚拟变量的线性回归分析8.10总结第9章R中的回归分析：广义线性模型9．1广义线性模型概述9.2逻辑回归分析：链接函数和参数估计9.3逻辑回归分析：解释模型和测试模型9.4逻辑回归分析：R函数和示例9.5逻辑回归分析：回归诊断gt9.6泊松回归分析9.7交叉广义线性模型的验证9.8总结第10章R中的聚类分析10.1聚类分析概述10.2K-Mea聚类10.3层次聚类10.4两步聚类g10.5总结第11章R中的因子分析：变量降维rgt11.1因子分析概述11.2构造因子变量：基于主成分分析11.3构造因子变量：基于主成分分析11.4因子变量的命名11.5计算因子分数11.6总结第12章R中的线性判别分析：分类模型12.1距离判别12.2Fiher判别12.3总结第13章R中的决策树：预测模型13.1决策树算法概述13.2分类和回归树的生长过程13.3分类和回归树的修剪13.4用于构建分类和回归树的R函数和示例13.5构建分类和回归树的组合预测模型13.6随机森林13.7总结第14章R神经网络中的人工智能：Predi动作和聚类14.1人工神经网络概述14.2B-P反向传播网络14.3B-P反向传播网络的R函数和示例14.4SOM自组织映射网络14.5总结前言/前言R是一个很有前途的数据分析工具和一个共享的开源软件平台。R的不断发展得益于大数据时代的兴起，这被称为是天时地利人和。互联网、物联网和移动客户端的广泛应用，让人们置身于数据的汪洋大海之中。对于一个有进取心的探索者来说，商机与危机并存，机遇与挑战并存。使用R进行有效的数据分析工作，无疑是前进的指南针，也是挖掘事业宝藏的利器。R在中国的逐渐普及得益于这种复杂而激烈的市场竞争环境，这就是所谓的地缘优势。当前和未来很长一段时间，是我国改革开放的关键时期，也是产业结构转型和企业升级的重要战略机遇期。面对国际竞争、利益多元化、服务个性化、手段便捷的市场形势，将数据分析作为重要的管理手段，是促进国家科学决策和企业健康发展的战略选择。R在世界范围内广泛使用的根源在于其一贯的自由软件和程序代码开放政策，这就是所谓的人和人。R就像一个数据分析生态社区，从封闭的实验室迁移到互联网的开放环境，按照新的生存规律迅速发展。任何人都可以通过访问相应的网站免费下载和获取R系统、文档、数据集等的所有相关资源。同时，今天的R学习者完全有可能成为明天的共同开发者。《R-BaedStatiticalAalyiadDataMiig》以R语言为重点，受到国内外数据分析师和数据用户的广泛关注，并尝试利用R实现统计分析和数据挖掘。原因很简单：R不仅包含了几乎所有经典的统计方法，并且拥有众多前沿的现代统计模型、数据挖掘算法和顶级绘图功能；不仅可以解决数据分析中的常见问题，还可以服务于电子商务、金融、医药、生物、地理、环境、媒体等领域的特色数据应用；不仅适合统计分析的学习者、学术研究的探索者，也适合致力于数据应用开发的从业者和淘金者。一方面，本书全面系统地介绍了统计编程和数据模拟相关的R数据对象、常用系统函数、自定义函数、过程控制等基础知识；数据分析过程就是一个线索，详细讨论了R的数据组织、数据处理和可视化图形处理、回归预测建模、可变降维以及分类和聚类研究。内容涵盖从基础编程到统计模拟，从单变量描述性分析到多变量相关性研究，从线性模型到非线性模型，从满足分布假设的经典统计模型到基于随机化甚至数据挖掘的现代统计模型。本书既不是一本只注重理论讲解的统计分析和数据挖掘教材，也不是一本只注重编程操作的R手册，而是贯穿全书的数据分析，是两者的有机结合。在以直观的数据模拟方式讨论该方法的原理的同时，通过案例强化R操作的实用性；在以解决应用问题为目标讨论R运算的同时，通过原理讨论加强了对模型结果的理解和解释。本书面向统计分析和数据挖掘的学习者、从业者和研究人员。旨在使读者了解统计分析原理，熟练操作R软件，拓展数据应用，提高研究水平。掌握基于R的主流数据分析技术，对大数据有敏锐的洞察力，以务实的态度理解大数据分析的精髓，具备优秀的大数据分析能力，人人都能成为大数据分析师。R的大数据时代即将到来。本书的案例数据和R程序代码请读者从人大经济管理类图书在线下载。特别感谢中国人民大学出版社对本书出版的大力支持。2013年北京城市大学经济管理系陈晓宇等同学为本书案例资料的收集整理做了大量工作，在此表示感谢。...

2022-05-06 r语言数据挖掘薛薇第二版pdf r语言数据挖掘薛薇第二版题库

图书名称：《深度学习系列R语言深度学习彩色印刷》【作者】（美）弗朗索瓦·肖莱，J.J.阿莱尔作；黄倩，何明，陈希亮，徐兵译【丛书名】深度学习系列【页数】280【出版社】北京：机械工业出版社,2021.03【ISBN号】978-7-111-67053-7【分类】程序语言-程序设计-机器学习【参考文献】（美）弗朗索瓦·肖莱，J.J.阿莱尔作；黄倩，何明，陈希亮，徐兵译.深度学习系列R语言深度学习彩色印刷.北京：机械工业出版社,2021.03.图书封面：R语言深度学习彩色印刷》内容提要：近年来机器学习取得了长足的进步。深度学习系统使得一些以往不可能实现的智能应用成为现实，推动了图像识别和自然语言处理的巨大变革，也成功识别出了数据中的复杂模式。Kera深度学习库为使用R语言的数据科学家和开发者提供了处理深度学习任务的工具集。《R语言深度学习》基于强大的Kera库及其R语言接口介绍了深度学习。本书源于Kera之父、Google人工智能研究员FracoiChollet基于Pytho编写的《Pytho深度学习》一书，由RStudio创始人J.J.Allaire修改为R语言版本，并采用直观的解释和实际的例子帮助读者构建对深度学习的理解。读者可以针对计算机视觉、自然语言处理和生成式模型领域的R语言应用加以实践。《R语言深度学习》包含如下内容：深度学习原理入门；深度学习环境设置；图像分类与生成；基于文本和序列的深度学习。阅读本书需要具备R语言编程能力，不需要有机器学习或深度学习的经验。《深度学习系列R语言深度学习彩色印刷》内容试读第一部分深度学习基础本书第1~4章将让你对深度学习是什么、深度学习能干什么以及深度学习的原理有一个基本的认识。这几章还可以让你熟悉用深度学习解决数据问题的经典流程。如果你对深度学习不是特别了解，那一定要先读完第一部分，然后再学习第二部分的实际应用。···试读结束···...

2022-05-05 r语言深度神经网络 r语言面向

编辑评论：融德基2021级高级教师官方出品调用df电子版R版小学四年级数学教育版，教师批注的方法都在这里，只为高分数，方法贯穿全书，方法编了20年。好学生都在用，有需要可以免费下载。点击四键数学预览目录单元1中的四个算术运算Sectio1加减法的含义及各部分之间的关​​系.....第2节乘除法的意义和各部分之间的关​​系..第3节括号和问题解决。单位组织和审查第二单元观察对象（2）第1节观察对象（2）单位组织和审查第3单元操作法则第1节加法定律第2节加减法的简单运算第3节乘法定律第四节.乘除法简单运算单位的整理与回顾第4单元小数的含义和性质第1节小数的含义。第2节如何读写小数第3节小数的性质第4节小数的大小比较..第5节小数点移动导致小数大小发生变化第6节小数和单位转换第7节小数近似数单位的排列与复习单元5三角形第1节三角形的性质第2节三角形三边的关系...第3节三角形的分类第4节三角形和单元的排列与回顾第6单元小数加减法第1节小数加减法。第2节小数加减混合运算第3节整数加法扩展到小数单位组织和审查单元7图形运动（2）第1节轴对称..第2节平移单位组织和审查第8单元均值和条形图第1节平均值第2节重复条形图单位组织和审查活动类营养午餐第九单元数学广角---鸡兔月第一节鸡兔同笼单位组织和审查整本书的答案容易出错的点整理四种操作1不明白加减法的意思...2没有完全掌握减法各部分的关系...3、不明白乘法的意思。4没有掌握带括号的混合运算的运算顺序...2个观察对象（2）我不知道如何确定立方体的数量...3操作法则1、忽略括号的作用....2、没有正确理解乘法分配律3、我没有正确理解部门的运作性质......4位小数的意义和性质1、小教学部分我没有正确理解每个教学位置的含义...2没掌握小数的本质...3、不知道小数的大小如何比较...4小数点大小变化规律中小数点的移动方向不明确...5、单名之间的改写方法我没掌握……6、还没掌握“求近似教”的方法……5个三角形1、没有正确理解三角形的高度......2、没看懂两点距离的含义……3、我没有正确理解三角形内角为180°的含义...6位小数的加减法1・垂直计算加小数时同一教学位置不对齐...2没有掌握小数减法的计算方法……3、删除括号时更改符号错误....4、改变运算顺序时不带括号的运动（二）1、对称点错了……2、对翻译距离教学方法的误解8均值和条形图1、没有理解。数字...2重复条形图绘制规范....9数学广角——鸡和兔在同一个笼子里在用假设法解决“鸡兔同笼”问题时，请先找出哪个数量..特点为什么好学生会使用“点援”？“点拨”是一款扩展机器，可以帮助小学生显着提高成绩。为什么“点点”能帮助小学生显着提高成绩？《大众点评》以方法为灵魂，书中包含思维法、解题法、记忆法等一系列方法，是学生成绩提高的关键。俗话说：成功必有路！“拨号”助你提高分数的秘诀就在这里！...

2022-04-29 小数加减法计算题50道 小数加减法教学设计

《改变心理学的40项研究》：畅销20余年、被译为6种语言的心理学入门经典，中国心理学界泰斗林崇德教授、中国心理学会普通心理与实验心理专业委员会主任吴艳红教授联袂推荐！书名：改变心理学的40项研究作者：[美]罗杰·R·霍克原作名：FortyStudiethatChagedPychology：ExloratioitotheHitoryofPychologicalReearch译者：白学军出版年：2015-9-16页数：328类别：心理学格式：df/eu/moi丛书：阅想·心理ISBN：9787300216683《改变心理学的40项研究》作者简介：罗杰·R·霍克博士他是美国门多西诺学院（MedocioCollege）的心理学教授，在心理学方面有多年教学经验。在教学过程中，他发现大多数心理学教科书因篇幅有限，无法详细介绍作为学科基础的研究过程，于是筹备本书以填补教科书与科学研究之间的沟壑。1992年出版本书的第1版之后，好评如潮且备受关注。霍克站在学科发展的高度，纵观心理学研究的发展历程，精心筛选出对心理学发展影响最大、文献引用较多且至今仍受关注的40项研究，范围涵盖广泛，介绍全面详实。《改变心理学的40项研究》内容简介：心理学史上影响无数人的、最重要的40项研究。本书的独到之处在于填补了心理学书籍和心理学研究之间的沟壑，从历史的角度展示了心理学史上最有名的40项研究，并介绍了这些研究的后续进展和相关研究。通过阅读本书，读者能以一个专业人士的眼光看待这些仍炙手可热的历史研究。本书分十个心理学专题，有“生物学与人类行为”、“知觉与意识”、“学习和条件反射”、“智力、认知和记忆”、“人的发展”、“情绪和动机”、“人格”、“精神病理学”、“心理治疗”和“社会心理学”。每个专题选取了4项研究。每项研究的内容包括：题目、作者、原始出处、问题提出的背景、理论假设、研究方法、结果、讨论、意义与批评、近期应用和参考文献。本书既适合于初学心理学的人，也适合于那些从事心理学事业、应用心理学的人。阅读本书，不仅能让人明白什么是科学的心理学，还能够为自己所从事的心理学工作找到依据，并能激发心理学的研究热情，促进更多新的、对实践有指导价值的研究出现。...

2022-04-07