R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

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在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。在尝试估计参数或进行预测时,空间自相关性可能会导致结果产生偏差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化|数据分享

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随着农业和农村经济的快速发展,各地区之间的经济差异日益显著。为了更好地理解这种差异,并为政策制定提供科学依据,本研究帮助客户采用了聚类分析和因子分析、主成分分析3种无监督学习方法,对多个省份的农业、林业、牧业、渔业以及农村居民家庭的相关经济指标进行了深入研究(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。...

大数据之R语言速成与实战

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R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化

R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化

在当今信息时代,数据的收集和分析变得至关重要,特别是在质量管理和生产过程控制方面。控制图作为一种统计工具,广泛应用于监控过程变化、识别异常和改进生产效率(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究,通过帮助客户分析每个样本中与相关的时...

R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化

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数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。为了减少误差,在估计时我们可以对每个交易日的收盘价进行自然对数处理,即对日收益率进行计算(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

数据分享|R语言生态学种群空间点格局分析:聚类泊松点过程对植物、蚂蚁巢穴分布数据可视化

数据分享|R语言生态学种群空间点格局分析:聚类泊松点过程对植物、蚂蚁巢穴分布数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33676 点模式分析(点格局分析)是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中,这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现,但对数据生成方式做出了特定的假设,因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关(点击文末“阅读原文”获取完整代...

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33609Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D,并发现了一个奇特的图案,看起来像是一个有两个翼的大斑点(点击文末“...

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(下)

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(下)

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498082 类别1和3 setTargetReturlMeans(X)) Spec ...

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(上)

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33146 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题:即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下,在50年代和60年代初,马科维茨理论应运而生(点...

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

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...

数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析

数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33078 在植物学和农业科学领域,理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。因此,对于一个包含多个变量的数据集进行全面的分析和可视化是非常有帮助的(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本研究基于一个数据集,...

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