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Contents<BR>1 Starting R 4<BR>1.1 Installing R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4<BR>1.2 Basic R Commands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4<BR>1.3 An Example of an R Session . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4<BR>2 Objects in R 6<BR>2.1 Vectors and matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6<BR>2.2 Lists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<BR>2.3 Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8<BR>2.4 Data frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8<BR>2.5 Homework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8<BR>3 Functions 10<BR>3.1 Built-in functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10<BR>3.2 Writing functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11<BR>3.3 Plotting functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<BR>3.4 Home Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<BR>4 Linear models 14<BR>4.1 A simple regression example . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14<BR>4.2 Model formulae . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14<BR>4.3 Diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16<BR>4.4 Model selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17<BR>4.5 Homework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18<BR>1<BR>5 Generalized Linear Models (GLM) 19<BR>5.1 The basic model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19<BR>5.2 Analysis of deviance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<BR>5.3 Fitting the model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21<BR>5.4 Generic functions and method functions . . . . . . . . . . . . 21<BR>5.5 A small Binomial example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21<BR>5.6 Fitting other families . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23<BR>5.7 Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23<BR>5.8 A Poisson example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23<BR>5.9 Home Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24<BR>6 Robust methods 26<BR>6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<BR>6.2 The lqs function for resistant regression . . . . . . . . . . . 26<BR>6.3 Some examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<BR>6.4 Home work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<BR>7 Non-linear Regression 33<BR>7.1 The basic model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33<BR>7.2 A small example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33<BR>7.3 Attributes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<BR>7.4 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<BR>7.5 Pro les . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38<BR>7.6 Home work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39<BR>8 Non-parametric and semi-parametric Regression 40<BR>8.1 Non-parametric smoothing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40<BR>8.2 The projection-pursuit model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41<BR>8.3 A simulated example of PP-regression . . . . . . . . . . . . . 42<BR>8.4 Home work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44<BR>9 Tree-based models 45<BR>9.1 An example of a regression tree . . . . . . . . . . . . . . . . 46<BR>9.2 An example of a classi cation tree . . . . . . . . . . . . . . . 49<BR>9.3 Homework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52<BR>10 Multivariate analysis 53<BR>10.1 Multivariate data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53<BR>10.2 Graphical methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54<BR>10.3 Principal components analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . 54<BR>2<BR>10.4 cluster analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55<BR>10.5 Home work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57<BR>10.6 Classi cation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58<BR>10.7 Multivariate linear models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64<BR>10.8 Canonical correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65<BR>10.9 Project 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66<BR>
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