在实验2．3．1中，我们对mtcars数据集（R 自带数据集）进行了展示和描述，以下对该数据集进行可视化．（1）汽车每加仑英里数直方图＞hist(mtcars＄mpg,breaks＝10)结果如图2-1所示．（2）按汽缸数划分的各车型车重的核密度图＞par(lwd＝2)＞library(sm)＞cyl．f＜－factor(mtcars＄cyl,levels＝c(4,6,8),labels＝c(＂4......
2023-11-18
应用多元统计分析：数据可视化与表示
【摘要】：，xn 是从一元总体中抽取的．一元数据的数字特征主要有：均值，方差s2＝，标准差s＝，等等．对于多元数据，除分析各分量的取值特征外，还要分析各分量之间的相关关系．由于多元统计分析中的符号多而杂，因此需要说明：在一元统计学中一般用大写和小写字母分别来区分随机变量及其观测值，在本书后面的章节里，由于其他复杂的符号，我们可能不再遵守此约定，请读者注意一个符号在每一章中的意义．
翻开报纸，打开电视或上网络浏览，就可以看到各种数据．比如高速公路通车里程、物价指数、股票行情、外汇牌价、犯罪率、房价、流行病的有关数据；当然还有国家统计局定期发布的各种国家经济数据、海关发布的进出口贸易数据等．从这些数据中，各有关方面可以提取对自己有用的信息．
某些企业每年都要花数目可观的经费来收集和分析数据．他们调查其产品目前在市场中的状况和地位并确定其竞争对手的态势；他们调查不同地区、不同阶层的民众对其产品的认知程度和购买意愿，以改进产品或推出新品种争取新顾客；他们还收集各地方的经济交通等信息，以决定如何保住现有市场和开发新市场．市场信息数据对企业是至关重要的．面对着一堆数据，我们该如何简洁明了地反映出其中规律性的东西或所谓的信息呢？一般首先对收集来的数据进行描述性分析，以初步发现其内在的规律性，然后再选择进一步分析的方法．
数据作为信息的载体，当然要分析数据中包含的主要信息，也就是分析数据的主要特征——数字特征．对一元数据，即样本数据（或观测值）x1，x2，…，xn 是从一元总体中抽取的．一元数据的数字特征主要有：均值
，方差s2＝
，标准差s＝
，等等．对于多元数据，除分析各分量的取值特征外，还要分析各分量之间的相关关系．(www.chuimin.cn)
由于多元统计分析中的符号多而杂，因此需要说明：在一元统计学中一般用大写和小写字母分别来区分随机变量及其观测值，在本书后面的章节里，由于其他复杂的符号，我们可能不再遵守此约定（Anderson在An Introduction to Multivariate Statistical Analysis（3rd ed．，2003）中也采用了类似的作法），请读者注意一个符号在每一章中的意义．
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利用R进行多元统计分析实验，可视化iris数详细阅读
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2023-11-18
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在实验2．3．2中曾对iris数据集进行描述和展示，在实验2．3．4中曾对iris数据集进行可视化，在实验7．4．1中曾对iris数据集进行聚类分析．通过实验2．3．2对iris数据集进行描述和展示，我们知道iris数据集是对3个品种（species）鸢尾花：setosa、versicolor和virginica各抽取一个容量为50 的样本，测量其花萼长度（Sepal．Lenth）、花萼宽度（Se......
2023-11-18
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应用多元统计分析：判别准则与函数详细阅读
以下我们来讨论两个总体的距离判别，分别讨论两个总体协方差矩阵相同和不同的情况．设总体X1 和X2 的均值向量分别为μ1 和μ2，协方差矩阵分别为Σ1 和Σ2．给定一个样本x，要判断x 来自哪个总体．首先考虑两个总体X1 和X2 的协方差矩阵相同的情况，即μ1 ≠μ2,Σ1＝Σ2＝Σ．要判断x 来自哪个总体，需要计算x 到总体X1 和X2 的马氏距离的平方d2（x，X1）和d2（x，X2），然后进行......
2023-11-18
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UScereal数据集方差分析：基于R的多元详细阅读
用MASS包中的UScereal数据集，我们研究美国谷物中的卡路里、脂肪和糖含量是否会因为储存架位置的不同而发生变化．其中1代表底层货架，2代表中层货架，3代表顶层货架．卡路里（calories）、脂肪（fat）和糖（sugars）含量是因变量，货架是3水平（1，2，3）的自变量．（1）单因素多元方差分析在以上代码中，“cbind（ ）”函数将三个变量（calories，fat，sugars）合并......
2023-11-18
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应用多元统计分析：对应分析简介详细阅读
因子分析是用少数几个公共因子去提取研究对象的绝大部分信息，既减少了因子的数目，又把握住了研究对象的相互关系．在因子分析中根据研究对象的不同，分为R 型和Q 型，如果研究变量的相互关系时则采用R 型因子分析；如果研究样品间相互关系时则采用Q 型因子分析．但无论是R 型或Q 型都未能很好地揭示变量和样品间的双重关系，另一方面当样品容量n 很大（如n＞1 000），进行Q型因子分析时，计算n 阶方阵的特......
2023-11-18
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多元统计分析：对数线性模型的应用详细阅读
对于广义线性模型，除了以上介绍的Logistic回归模型外，还有其他的模型，如Poisson模型，这里就不作详细介绍．以下简要介绍R 软件中“glm（ ）”关于这些模型的使用方法．Poisson分布族模型和拟Poisson分布族模型的使用方法如下：fm＜－glmfm＜－glm其直观意义是ln[E]＝β0＋β1x1＋β2x2＋…＋βp xp,即E＝exp(β0＋β1 x1＋β2 x2＋…......
2023-11-18
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多元统计分析：R实验中的数据变换方法详细阅读
，n）．记则其中，1p＝（1，1，…，pn·）表示对角线元素为p1·，p2·，…，pn· 的对角矩阵．因此，经过变换后所得到的新数据矩阵B，可以看成是由对应矩阵P 经过中心化和标准化后得到的矩阵．设用于检验行与列是否不相关的χ2 统计量为其中，表示第（i，j）单元在检验行与列两个属性变量否不相关时对总χ2 统计量的贡献，有其中，χ2＝＝T[tr]＝T[tr]＝T[tr]，tr表示方阵SQ 的迹．......
2023-11-18
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