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r分类变量相关分析,python分类变量相关性分析

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变量的数据类型主要分为连续变量、两个分类、无序分类、有序 。一般相关等级如下:r0:完全没有相关0-3分析-1 ， 线性-2，根据变量 分类的结果以及它们之间的关系，我们可以选择main 变量进行回归分析或Q-cluster 分析 。

1、《DiscoveringStatisticsUsingR》笔记10-偏 相关 分析阅读第6章DiscoveringStatisticsUsingR的相关性的6.6节中的注释 。一位心理学家对考试焦虑对考试成绩的影响感兴趣 。她设计了一个评估考试焦虑程度的量表 。考试前用量表(变量焦虑)测量学生的焦虑程度 ， 用分数百分位数(变量考试)反映考试成绩 。数据在这里:exanaxietyrevise变量表示修改花费的小时数 。

首先我们来看一下ExamAxietyRevise的三个变量之间的关系:从上面的分析结果可以看出，考试成绩和焦虑水平为负相关，考试成绩和复习时间为正相关；复习时间和焦虑水平为负相关 。仅仅三个-0之间的相关关系就已经很复杂了 。从决定系数来看，考试焦虑可以“解释”19.4%的考试成绩变异，复习时间可以“解释”15.7%的考试成绩变异，复习时间可以“解释”50.3%的考试焦虑变异 。

2、R数据科学(五定义概念:探索性数据分析(ExploratoryData Analysis，EDA) 。一般流程是:(1)对数据提问 。(2)对数据进行可视化、变换、建模，然后找出问题的答案 。(3)利用上一步的结果提炼问题，提出新的问题 。确定是否变量是-1 变量连续变量 。要检查-1变量的分布，可以使用dplyr::count()手动计算这些值 。要检查连续变量的分布，可以使用直方图 。您可以使用dplyr::count()和ggplot2::cut_width()的组合来手动计算结果 。binwidth参数用于设置直方图中间隔的宽度 。
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3、R-统计 分析的一些R包和函数横截面数据回归的经典方法quantreg分位数回归MASSBOXCOX变换生存函数、COX比例风险回归模型mfpCOX比例风险回归模型多分式多项式car可用于检查vi冰箱岭回归larslasso回归msgpsadaptivelassopls偏最小二乘横截面数据回归机器学习方法rpart.plot绘制回归树mboostboosting回归ipredbagging回归randomF 。Est随机orest回归e1071orkernlabSVR支持向量机回归nnet caretornueralnet神经网络横截面数据分类经典方法glm()广义线性模型MASS lda()ormda()或fda()线性判别横截面数据分类机器学习方法rpart . plot分类tree adabagadaboost分类、bagging /1234Kknn最近邻分类nnet神经网络分类截面数据计数或排序因子变量Possi 。

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