r语言outliers（R语言 正则表达式）
摘要：
5、求懂R语言的高手帮忙解决一下!... 本篇目录：
dw检验法可以检验多重共线性吗
1、前面我们学习了最小二乘回归，这种回归方法简单并且满足我们大部分的研究需要，但是能进行这种回归的前提是有条件的：变量无异方差，变量无自相关，变量无多重共线性。
2、因为如果不消除时间序列数据的自相关性，你建立的模型很有可能是伪回归。差分后的数据方差一定是符合多元回归假设的，没必要再做方差检验，做完这些工作之后在像其他类型数据一样，进行多重共线性等的检验和消除。
3、多重共线性检验（简单相关系数法）选择并打开解释变量后，view-covarianceanalysis，然后看里面的相关系数即可。
4、也可以采取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数，增加的原则是显著提高可决系数，自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后，还可以采取岭回归方法来降低多重共线性的程度。
5、一般以容忍度、方差膨胀因子（VIF，容忍度的倒数）作为共线性诊断指标。
机器学习模型评价指标及R实现
SAR是一个结合了各类评价指标，想要使得评价更具有鲁棒性的指标。
判断机器学习模型好坏的标准如下：监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。
机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
通常先设定一组阈值，例如[0，0.1，0.2…，1]， 对于R大于每一个阈值(R0， R0.1，…， R1)，会得到一个对应的最大精度值Pmax，这样就会得到11个最大精度值(Pmax1， Pmax2，…， Pmax11)。
需要注意的是精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，ACC=TP+TNTP+TN+FP+FNACC=TP+TNTP+TN+FP+FN 在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。
数据分析师要学会什么技能?
1、数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。
2、数据分析要学统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具。掌握数据库的使用数据分析师经常使用数据库，要掌握数据库的使用。学会如何建表和使用SQL语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
3、撰写报告的能力 在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。
4、数据分析岗位需要掌握以下技能：数据处理和管理能力：能够使用常用的数据处理软件，如Excel，MySQL等，并了解数据管理工具的使用。
5、Excel Excel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。SQL 跟数据打交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。
6、分析工具 对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
R语言中的多元方差分析
单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。（1）多元正态性 第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。
方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。
p0.001，说明学生成绩在大学三年中有显著差异。球形检验的p-value大于0.05，所以可以认为方差相等。Mauchlys Test for Sphericity ：适用于重复测量时检验不同测量之间的差值的方差是否相等，用于三次以及三次之上。
所谓重复测量方差分析，即受试者被测量不止一次。本节重点关注含一个组内和一个组间因子的重复测量方差分析（这是一个常见的设计）。 以下为R语言实战示例。
如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value， n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。
R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。
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检查数据输入：要确保输入的数据是正确的。检查数据是否包含缺失值、异常值或者不符合要求的数据类型。数据有问题，需要进行数据清洗和预处理。
R语言prophet模型报错可能有以下几个原因：数据格式问题：prophet模型要求输入的数据格式必须符合一定的要求，例如时间序列必须是连续的等等。如果数据格式不符合要求，就会报错。
解决方法尝试：用记事本打开CSV，将数据末尾后面的所有空白信息删除。
第二个问题，我不知到是不是这个意思，你需要保存每一步循环中得到的结果，最后在循环结束之后全部把它们输出出来。我就按我理解的这个意思写一下。
aggregate或者tapplay或者dplyr的group_by + summarize。。
广义线性模型GLM很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。
到此，以上就是小编对于R语言 正则表达式的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
