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语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享（下）
R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498518 第 4 部分：推断 工作满意度与就业状况之间的关系（自营职业者和为他人工作的受...
R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33514 综合社会调查（GSS）是由国家舆论研究中心开展的一项观察性研究。自 1972 年以来，GSS 一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。从 1972 年到 2004 年，GSS 的目标人...
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（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...
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语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化
如何使用蒙特卡洛模拟来推导随机变量可能的分布，我们回到统计数据（无协变量）进行说明。我们假设观察值是基础随机变量，具有未知分布的随机变量。 这里有两种策略。在经典统计中，我们使用概率定理来推导随机变量的属性在可能的情况下的分布。另一种方法是进行计算统计。 对于评估拟合度，测试正态性不是很有用。在本文...
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