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RSS订阅原创 《R语言实战》第八章之回归分析图形
回归分析图形回归分析分为简单回归与复杂回归1 ： 简单线性回归即：模型中只包含一个因变量和一个自变量，有时候也会包含多项式，这个图形描述了身高与体重的线性关系，这也是一个多项式图形2：当我们的预测变量（自变量）不止一个时，就属于多元线性回归，而且多元线性回归中也可以包含多项式以及交互项（1）在进行多远回归分析之前可以先描述变量之间的相关关系上图为一个散点图矩阵，描述了五个变量之间的相关关系，我们可以通过非主对角线的散点图来查看两个变量之间的关系。多元线性回归简单地就是OLS回归，通过lm和
2020-07-09 17:25:02
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原创 R语言实战记录----图形记录
基本图形描述包括直方图、箱线图、点图，本片文章主要是将所画出来的图形记录下来。1：直方图对于连续型变量来说，直方图与核密度曲线是极好的表达方式，可以通过直方图看到变量的分布。par(mfrow=c(2,2))hist(mtcars$mpg) hist(mtcars$mpg,breaks=12,col="red",xlab="Miles Per Gallon", main="Colored histogram with 12 bins")hist(mtcars$mpg,freq=
2020-07-07 16:21:08
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原创 R语言自学.1
《R语言实战》第六章——条形图1：条形图最基本的用法是：barplot(x,######) #都是要填入进去的参数；2：关于条形图觉得最不好调整的是图例的位置以及颜色、大小。3：条形图分为堆砌条形图以及并列条形图，堆砌条形图在barplot()语法中不需要添加任何，但是如果是并列条形图，则需要添加代码：beside=TRUE这一节主要所遇到的问题堆砌与折叠条形图中图例的位置：1：按照《R语言实战》的语法做出来的图形是：代码为：library(vcd)counts <- tabl
2020-07-06 10:24:33
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空空如也
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