文章 2024-05-15 来自:开发者社区

R语言表与因子(详细知识点,深入知识点后续会补充!)

(1) level表示额外的信息,包含向量中不同值的记录 > x<-c(5,12,13,12) > xf<-factor(x) > xf [1] 5 12 13 12 Levels: 5 12 13 #xf中不同数值(5,12,13)就是水平 >...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言关联规则Apriori对杭州空气质量与气象因子数据研究可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34161 近年来,环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。尤其是中国这个世界上最大的发展中国家,其经济快速发展的同时,环境问题也愈发凸显(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我们基于关联规则的方法,以杭州市不同站点的空气质量和气象因子数据为基础,探讨两者之间的内在关系。 帮助客户进行基于关联规则...

R语言关联规则Apriori对杭州空气质量与气象因子数据研究可视化

大数据之R语言速成与实战

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开发者课程背景图
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

数据代码分享|R语言主成分(PCA)、主轴因子分析(PA)员工满意度调查数据可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33116 在现代组织管理中,员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。了解员工的满意度水平以及影响满意度的因素对于提高员工工作动力、维护组织稳定与发展具有重要意义(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 为了深入探究员工满意度的内在结构和影响因素,本研究帮助客户采用了R语言中的主成分分析(PCA...

数据代码分享|R语言主成分(PCA)、主轴因子分析(PA)员工满意度调查数据可视化
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(下)

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1497167 ...

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(下)
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32981气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下,研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。为了更好地理解和解释这些关系,广义加性混合模型(GAMM)...

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(上)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

数据分享|R语言因子分析、相关性分析大学生兼职现状调查问卷数据可视化报告(下)

数据分享|R语言因子分析、相关性分析大学生兼职现状调查问卷数据可视化报告(上):https://developer.aliyun.com/article/1495635 1.相关性分析 datacor=data #数据转换格式 for(i in 1:ncol(data...

数据分享|R语言因子分析、相关性分析大学生兼职现状调查问卷数据可视化报告(下)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

数据分享|R语言因子分析、相关性分析大学生兼职现状调查问卷数据可视化报告(上)

所以走出象牙塔,去接触社会,来增长社会经验也会成为一个必然趋势。而大学生兼职既可以接触社会锻炼自己,又可以使自己的经济条件得到一定的改善,因而成为很多大学生的不二之选,渐渐形成一种普遍现象。但是在兼职过程中大学生也会碰到各种各样的挫折,甚至很多人逐渐把重心转移到高收益上,远离了锻炼自己的初衷,同时由于法律意识的缺失,大学生在兼职过程中有可能上当受骗,甚至误入歧途,怎样解决这些存在的问题成了兼职现....

数据分享|R语言因子分析、相关性分析大学生兼职现状调查问卷数据可视化报告(上)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言气象模型集成预报:神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据

我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告,包括一些图形和统计输出。在实际应用中,对每个具体的问题,各种预报方法得出的结果通常是不一致的,因而不知道如何将它们统一起来。因此需要采用一种较好的处理方法,把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起,从而得出一个优于单一预报方法的预报结论,这就是预报方法的集成问题。 本文分析了传统的基于加权的集成预报方法及其在气象预测应用中存在的问...

R语言气象模型集成预报:神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(二)

因子设计相对于一次一个因子设计的优势 假设一次只研究一个因素。例如,在将浓度保持在 20% (-1) 并将催化剂保持在 B (+1) 时研究温度。 为了使效果具有更普遍的相关性,有必要使效果在所有其他浓度和催化剂水平上都相同。换句话说,因素(例如,温度和催化剂)之间没有相互作用。如果效果相同,则因子设计更有效,因为效果的估计需要更少的观察来达到相同的精度。 如果在其他浓度...

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(二)
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(一)

假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是: 记录食物日记(是/否) 增加活动(是/否) 家访(是/否) 调查员计划调查所有 ,实验条件的组合。实验条件为 ...

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(一)

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