R语言高级教程

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该高级课程是既R入门之后,以通俗易懂的语言,阐明较为抽象的高级统计方法。
避免了用繁杂的统计公式解释统计原理,而是尽量采取打比喻、由浅入深地方法让人明白和掌握统计思想,使得稍有或者是没有数学基础的人能通过学习掌握R语言的高级使用。

课程大纲:

01. 广义线性回归模型、非线性回归模型和分位数回归

1.1 广义线性回归模型

1.1.1 广义线性回归模型的基本概念

1.1.2 Logistic回归模型的实例(连续自变量)

1.1.3 Logistic回归模型的应用

1.1.4 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(1)

1.1.5 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(2)

1.1.6 Logistic回归模型的实例(分类自变量)(3)

1.1.7 Poisson对数线性模型(DVD-only)

1.2 非线性回归模型

1.2.1 非线性回归模型的建模实例

1.2.2 nls非线性函数的应用

1.3 分位数回归

1.3.1 分位数回归基础理论

1.3.2 分位数回归实例(1)

1.3.3 分位数回归实例(2)

1.3.4 分位数回归实例(3)

1.4 加性模型(DVD-only)

1.4.1 加性模型的理论简介

1.4.2 加性模型的应用实例



02. 方差分析
2.1 单因素方差分析

2.1.1 方差分析的理论基础

2.1.2 单因素方差分析的实例

2.1.3 均值的多重比较

2.1.4 正态性检验和方差齐性检验

2.1.5 K-S检验和Friedman检验(DVD-only)

2.2 双因素方差分析

2.3 正交实验设计与方差分析

2.3.1 正交实验设计的基础理论

2.3.2 正交实验设计的实例(1)

2.3.3 正交实验设计的实例(2)

2.3.4 有交互作用的正交实验实例(1)

2.3.5 有交互作用的正交实验实例(2)

2.3.6 有重复实验的方差分析(DVD-only)



03. 判别分析和聚类分析
3.1 判别分析

3.1.1 判别分析的概念和fisher线性判别

3.1.2 线性判别分析和预测实例

3.1.3 手动计算判别分析

3.1.4距离判别的基本思想和实例

3.1.5 多个总体的距离判别及实例

3.1.6 使用qda()函数进行二次判别(DVD-only)

3.1.7 贝叶斯判别分析及实例(DVD-only)

3.1.8 判别分析的鸢尾花经典实例(DVD-only)

3.2 聚类分析

3.2.1 聚类分析的基本思想

3.2.2 聚类分析的R语言实例

3.2.3K-means聚类的原理及实例(DVD-only)



04. 主成分分析、因子分析和综合评价
4.1 主成分分析

4.1.1 主成分分析的基本原理

4.1.2 主成份分析的R语言实例(1)

4.1.3 主成份分析的R语言实例(2)

4.2 因子分析

4.2.1 因子分析原理(1)

4.2.2 因子分析的原理(2)

4.2.3 因子分析的R语言实例

4.2.4 因子得分及综合排序

4.2.5 因子分析的又一个实例(DVD-only)

4.3 综合评价

4.3.1 综合评价和层次分析法的原理

4.3.2 综合评价的R语言实例

4.3.3 层次分析法及多元统计回顾(DVD-only)



05. 对应分析和典型相关分析
5.1 对应分析

5.1.1 对应分析的基本原理

5.1.2 对应分析的R语言实例(1)

5.1.3 对应分析的R语言实例(2)(DVD-only)

5.2 典型相关分析

5.2.1 典型相关分析的基本原理

5.2.2 典型相关分析的实例(1)

5.2.3 典型相关分析的实例(2)

5.2.4 典型相关分析的实例(3)(DVD-only)



06. Monte Carlo和Bootstrap方法
6.1 随机数的产生和Monte Carlo模拟的基本思想

6.2 Monte Carlo 模拟的随机投点法和均值法

6.3 精度分析

6.3.1 随机投点法的精度分析

6.3.2 均值法的精度分析

6.4 Bootstrap方法(DVD-only)



07. 时间序列分析
7.1 ARIMA模型
7.2 单位根检验的再研究(DVD-only)
7.3 协整检验和误差修正模型
7.4 动态模型及其实例(DVD-only)
7.5 GARCH族模型(DVD-only)

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