本課程內(nèi)容創(chuàng)建在R語(yǔ)言基本課程內(nèi)容以上。本課程內(nèi)容重在實(shí)踐活動(dòng)，將以好幾個(gè)實(shí)例的方式，詳細(xì)介紹詳細(xì)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的步驟，從數(shù)據(jù)信息模型創(chuàng)建到數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)可視化的全過(guò)程。學(xué)生在這個(gè)課程內(nèi)容中，將學(xué)習(xí)培訓(xùn)怎么使用原始記錄創(chuàng)建剖析模型，依據(jù)不一樣的總體目標(biāo)應(yīng)用不一樣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方式，并根據(jù)制圖的方法，*后完成數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)可視化。
原始記錄的探尋與預(yù)備處理1.衡量數(shù)據(jù)的集中化水平
2.衡量數(shù)據(jù)的分散化水平
1)極大值，標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)偏差
2)標(biāo)準(zhǔn)誤和誤差指數(shù)，峰度指數(shù)
3.建立一個(gè)數(shù)據(jù)引言表
4.出現(xiàn)異常值的觀察與表明
1)運(yùn)用箱線(xiàn)圖觀察出現(xiàn)異常值并解決
2)出現(xiàn)異常值檢驗(yàn)的別的狀況和表明
5.缺少值的彌補(bǔ)與解決
1)刪掉缺少值或?qū)ζ溟_(kāi)展簡(jiǎn)易彌補(bǔ)
2)依照關(guān)聯(lián)性對(duì)缺口值開(kāi)展彌補(bǔ)
R的大數(shù)據(jù)可視化1.plot()涵數(shù)和常見(jiàn)的圖型主要參數(shù)
1)設(shè)定plot()涵數(shù)中的主要參數(shù)
2)改動(dòng)散點(diǎn)圖的座標(biāo)并添加標(biāo)明
2.經(jīng)典的基本圖型及主要用途
1)曲線(xiàn)圖
2)條形圖
3)箱線(xiàn)圖和莖葉圖
3.將圖型組成起來(lái)
4.大量的高質(zhì)量做圖涵數(shù)
5.大量的常見(jiàn)做圖指令
R中主要參數(shù)的估算和檢驗(yàn)1.應(yīng)用R開(kāi)展點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
1)簡(jiǎn)易的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
2)估算一側(cè)置信區(qū)間
2.與正態(tài)整體相關(guān)的主要參數(shù)檢驗(yàn)
3.列聯(lián)表與自覺(jué)性檢驗(yàn)
4.集中化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的涵數(shù)
5.對(duì)非正態(tài)整體的區(qū)間估計(jì)和檢驗(yàn)
1)非正態(tài)整體的區(qū)間估計(jì)
2)非主要參數(shù)檢驗(yàn)中的合乎檢驗(yàn)
3)非主要參數(shù)檢驗(yàn)中的秩檢驗(yàn)
R中的方差分析1.方差分析模型的創(chuàng)建
2.單要素方差分析
1)單要素方差分析的數(shù)學(xué)思想與模型
2)檢驗(yàn)樣版是不是考慮方差分析的假定標(biāo)準(zhǔn)
3)搭建單要素方差分析模型
3.多要素方差分析
1)多要素方差分析的數(shù)學(xué)思想與模型
2)不考慮到配對(duì)t檢驗(yàn)的雙要素方差分析
3)考慮到配對(duì)t檢驗(yàn)的雙要素方差分析
4.秩檢驗(yàn)合諧方差分析
1)對(duì)調(diào)節(jié)變量運(yùn)用秩檢驗(yàn)方式
2)協(xié)方差分析的假定與運(yùn)用
R中的相關(guān)性分析和多元回歸分析1.多種多樣相關(guān)系數(shù)r的測(cè)算和檢驗(yàn)
1)簡(jiǎn)易相關(guān)系數(shù)r的測(cè)算和檢驗(yàn)
2)散散步矩陣圖和偏相關(guān)系數(shù)
3)典型性相關(guān)性分析
2.線(xiàn)性回歸剖析以及常歸主要參數(shù)
1)對(duì)數(shù)據(jù)信息開(kāi)展預(yù)備處理
2)搭建*個(gè)重歸模型
3)調(diào)整 方程組并檢驗(yàn)回歸分析
3.應(yīng)用多元回歸挑選變量
1)多元回歸的觀念與歸類(lèi)
2)搭建多元回歸模型
4.啞變量和邏輯回歸
1)啞變量和邏輯回歸的觀念
2)向線(xiàn)性回歸模型中列入啞變量
更高級(jí)的大數(shù)據(jù)可視化1.基本圖型的拓展與拓寬
1)繪圖歸類(lèi)散點(diǎn)圖并加上標(biāo)志
2)繪圖含多種多樣類(lèi)型的相對(duì)密度布局圖
3)復(fù)合型條形圖和局部變量條形圖
2.相關(guān)多元化分布函數(shù)的獨(dú)特圖型
1)星神和京劇臉譜圖
2)輪廓圖
3)調(diào)合趨勢(shì)圖
3.創(chuàng)建非常簡(jiǎn)單的3d圖紙形
4.怎么讓圖型更美觀大方
5.更過(guò)的制圖包和系統(tǒng)軟件
R中的聚類(lèi)剖析和判別分析1.集中化聚類(lèi)剖析的不同點(diǎn)
2.應(yīng)用R完成KNN聚類(lèi)
1)KNN優(yōu)化算法的觀念和模型
2)應(yīng)用R完成KNN聚類(lèi)
3.應(yīng)用R完成系統(tǒng)軟件聚類(lèi)
1)系統(tǒng)軟件聚類(lèi)的觀念和模型
2)應(yīng)用R完成系統(tǒng)軟件聚類(lèi)
4.應(yīng)用R完成迅速聚類(lèi)
1)迅速聚類(lèi)的觀念和模型
2)應(yīng)用R完成迅速聚類(lèi)
5.集中化判別分析模型具體描述
1)間距辨別模型
2)Fisher辨別模型
R中的主成分分析法和因子分析1.主成分分析法的完成與運(yùn)用
1)主成分分析法的模型假定和數(shù)據(jù)處理方法
2)結(jié)構(gòu)一個(gè)主成分分析法模型
3)測(cè)算主成份的綜合性評(píng)分
2.因子分析的*次搭建與健全
1)結(jié)構(gòu)一個(gè)簡(jiǎn)易的因子分析模型
2)測(cè)算因素評(píng)分并剖析
3.對(duì)因子分析模型開(kāi)展調(diào)整
1)改動(dòng)因子分析模型中的因素?cái)?shù)量
2)根據(jù)主成份法和主軸軸承因素法開(kāi)展因子分析
4.在特征提取剖析的基本上開(kāi)展多元回歸分析和聚類(lèi)剖析
1)在特征提取剖析的基本上開(kāi)展多元回歸分析
2)在特征提取剖析的基本上開(kāi)展聚類(lèi)剖析
5.決策樹(shù)算法
1)C4.5優(yōu)化算法
2)CART優(yōu)化算法
3)C5.0優(yōu)化算法
R中的理論線(xiàn)性回歸模型1.一般的理論線(xiàn)性回歸模型
1)應(yīng)用二次函數(shù)擬合線(xiàn)性回歸模型
2)線(xiàn)性擬合大量的理論線(xiàn)形模型
3)較為線(xiàn)形模型的好壞
2.Logistic線(xiàn)性回歸模型
1)Logistic模型的基本原理與搭建方式
2)Logistic模型的顯著性差異檢驗(yàn)和優(yōu)勢(shì)比
3)調(diào)整 被警示的Logistic模型
3.泊松回歸剖析模型
1)線(xiàn)性擬合*個(gè)泊松回歸模型
2)泊松回歸模型的過(guò)散播檢驗(yàn)
4.理論線(xiàn)形模型的交叉驗(yàn)證
R中的時(shí)間序列模型1.將數(shù)據(jù)交換為時(shí)間序列文件格式
1)應(yīng)用ts()涵數(shù)變換數(shù)據(jù)類(lèi)型并繪圖時(shí)間序列曲線(xiàn)圖
2)應(yīng)用zoo()涵數(shù)變換數(shù)據(jù)類(lèi)型并繪圖時(shí)間序列曲線(xiàn)圖
2.溶解時(shí)間序列并檢驗(yàn)時(shí)間序列的自關(guān)聯(lián)性
1)應(yīng)用經(jīng)典方式溶解時(shí)間序列
2)應(yīng)用STL方式溶解時(shí)間序列
3.研究時(shí)間序列的自關(guān)聯(lián)性
1)應(yīng)用月圖和一季度圖研究自關(guān)聯(lián)性
2)應(yīng)用散點(diǎn)圖研究自關(guān)聯(lián)性
4.搭建時(shí)間序列并預(yù)測(cè)分析
1)平均值預(yù)測(cè)分析，單純性預(yù)測(cè)分析和飄移
2)不考慮到趨勢(shì)性和時(shí)節(jié)起伏的簡(jiǎn)易指數(shù)值光滑
3)在指數(shù)值光滑中添加趨勢(shì)性和時(shí)節(jié)起伏
4)自回歸移動(dòng)平均法模型
R中的*優(yōu)控制難題1.*優(yōu)控制難題概述
2.黃金分割法
1)黃金分割法和部分*優(yōu)解
2)應(yīng)用R完成黃金分割法
3.哥白尼*優(yōu)化方法
1)哥白尼方式的優(yōu)化算法基本原理
2)在一維情況下完成牛頓迭代法
3)在多維度情況下完成牛頓迭代法
4.更快升高法
1)運(yùn)用梯度方向求得升高更快的鄰近點(diǎn)
2)搭建更快升高法涵數(shù)并檢驗(yàn)
5.R中*優(yōu)控制涵數(shù)
地理位置 Location
