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R语言IRT理论：扩展Rasch模型等级量表模型lltm、 rsm 和 pcm模型分析心理和教育测验数据可视化

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26096  摘要 我们首先介绍扩展 Rasch 模型的方法论，然后是一般程序描述和应用主题,包括简单的 Rasch 模型、评级量表模型、部分信用模型及其线性扩展。这种线性结构的结合允许对协变量的影响进行建模，并能够分析重复的分类测量。 简...

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)

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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...

大数据之R语言速成与实战

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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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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语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。 Stan Stan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种抽样方法...

R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化

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动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩，找出两个数字序列数据的最佳匹配，同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的？...

R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化

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数据集概述 这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。 这个数据集的给定列是: i> Id ii> 萼片长度(Cm) iii>萼片宽度(Cm) ...

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

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在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...

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