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R语言使用基本操作汇总

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.Width,分类变量：Species以下简述掉用过程和数据处理步骤。data（"iris"）# 运行后 Environment 中的 Data 就会出现iris数据集#分类变量Species处理iris$isSetosa <- ifelse(iris$Species == 'setosa',

一、模型判断与定阶模型判断：Step1 看ACF图： ACF截尾：判断为MA(q)模型，q为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 ACF拖尾：可能为AR(p)模型也可能为ARMA(p,q)模型Step2 看PACF图： PACF截尾：AR(p)模型，p为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 PACF拖尾：ARMA(p,q)模型，ACF和PACF看不出阶数，通过eacf定阶注1：ACF图第一根竖线的阶数为零，MA(1)有两根竖线超出蓝线，但第二根的阶数是1不

一、数值变量相关性分析Pearson相关系数Pearson相关系数度量了两个连续变量之间的线性相关程度「R语言」-> cor( x1,x2,method=‘pearson’)Spearman相关系数Spearman等级相关系数可以衡量非线性关系变量间的相关系数，是一种非参数的统计方法，可以用于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据；「R语言」-> cor( x1,...