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
RColorBrewer包将配色方案分为三种:
seq:连续渐变色
div:双向渐变色
qual:分类色
通过“display( )”函数可以查看不同类型的色板。
(1)查看所有色板
>display.brewer.all(type="all")
结果如图2-19所示.
图2-19 所有色板
(2)查看单色渐变色板
>display.brewer.all(type="seq")
结果如图2-20所示.
图2-20 单色渐变色板
(3)查看双色渐变色板
>display.brewer.all(type="div")(www.chuimin.cn)
结果如图2-21所示.
图2-21 双色渐变色板
(4)查看离散(分类)色板
>display.brewer.all(type="qual")
结果如图2-22所示.
图2-22 离散(分类)色板
以上通过“display( )”函数的四个形式成功显示了全部色板、单色渐变色板、双色渐变色板、离散(分类)色板.
(5)显示指定名称的颜色
可以通过“display.brewer.pal(n,name)”函数显示指定名称的颜色.
例如name=Reds和n=6:
>display.brewer.pal(6,"Reds")
结果如图2-23所示.
图2-23 指定名称Reds的颜色
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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
,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.......
2023-11-18
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
,F5 的线性组合表示出来Xi=μi+ai1 F1+ai2 F2+…,F5 的值却是未知的,有关参数的意义也有很大的差异.因子分析的首要任务就是估计因子载荷aij 和方差σ2i,然后给因子Fi 一个合理的解释,若难以进行合理的解释,则需要进一步作因子旋转,希望旋转后能发现比较合理的解释.特别需要说明的是这里的因子和试验设计里的因子(或因素)是不同的,它比较抽象和概括,往往是不可以单独测量的.......
2023-11-18
多元统计分析是统计学中应用性很强的一个分支,它的应用范围十分广泛.多元统计分析可以应用于几乎所有的领域,主要包括经济学、农业、地质学、医学、工业、气象学、金融、精算、物理学、地理学、军事科学、文学、法律、环境科学、考古学、体育科学、遗传学、教育学、生物学、管理科学、水文学等,还有一些交叉学科或方向等.多元统计分析的应用实在是难以一一罗列,以下简要地介绍一下多元统计分析在文学、数据挖掘(作为交叉学科......
2023-11-18
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
,Y为来自总体容量为n 的样本,这时协方差矩阵的无偏估计为其中,用代替Σ 并按式和式求出 和,,称 为样本的典型相关系数,称(i=1,2,…,q)为样本的典型变量.计算时也可从样本的相关系数矩阵出发求样本的典型相关系数和典型变量,将相关系数矩阵取代协方差阵,计算过程是一样的.如果复相关系数中的一个变量是一维的,那么也可以称为偏相关系数.偏相关系数是描述一个随机变量y 与多个随机变量X=(x1,x2,…......
2023-11-18
,λm 对应的特征向量,且.矩阵代数的这几个结论为我们建立了因子分析中R 型与Q 型的关系.借助以上引理11.2.2和引理11.2.3,我们从R 型因子分析出发可以直接得到Q 型因子分析的结果.由于SR 和SQ 有相同的非零特征值,而这些非零特征值又表示各个公共因子所提供的方差,因此变量空间Rp 中的第一公共因子、第二公共因子…......
2023-11-18
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