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r 因子分析

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对应分析是R型-0 分析和Q型因子-1/相结合的统计方法 。对应分析方法是在R型和Q型的基础上发展起来的多元统计方法-1因子-1/所以对应分析也叫RQ型/，对应分析方法是在R型和Q型的基础上发展起来的多元统计方法-1因子-1/所以对应分析也叫R- 。

1、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 mda()orfda fda() 。线性判别横截面数据分类机器学习方法rpart.plot绘制分类树adabagadaboost分类、bagging分类randomForest随机森林分类e1071orkernlabSVR支持向量机分类kknn最近邻分类nnet神经网络分类横截面数据计数或有序因变量Possi 。

2、对应 分析的基本思想函授分析的基本思想是 ， R型因子-1/和Q型因子-1/都反映了一个整体的不同侧面 。与分析相对应的是通过一个转移矩阵z将两者有机地结合起来，这种方法的关键是用一种数据变换的方法将原始的有n个样本和p个变量的数据矩阵X(xij)n×p变换成另一个矩阵z .协方差矩阵RZTZ由于分析变量之间的关系和分析样本之间的关系的协方差，

协方差矩阵R和Q为因子 分析，可分别提取最重要的两个常用因子R1、R2和Q1、Q2和对应的因子载荷，可画出两个 。因为这两个图所代表的载荷是可以配对的 ， 所以可以将这两个因子载荷的两个散点图绘制到同一个图中，从而直观地显示变量与样本之间的关系 。对应分析是R型-0 分析和Q型因子-1/相结合的统计方法 。

3、【R语言入门与数据 分析-5】数据 分析实战【r 因子分析】老师的吐槽大会，我好开心 。Hhhregression通常指使用一个或多个预测变量(也称为自变量或解释变量)来预测响应变量(也称为因变量、标准变量或结果变量)的方法 。有多个变量AIC 。考虑到模型的统计拟合度，AIC值越小越好 。更多变量:图1:是否是线性 ， 图2:是否是正态分布，一条直线，正态分布图3:位置和大小图，描述的是同方差 。如果方差不变，水平线周围的点应该是随机分布的 。图4:残差和杠杆图，通过观察单个数据值来识别异常值、高杠杆点和强影响点 。建立模型，剩余500个样本用predict函数进行预测，比较残差 。如果预测准确 ， 说明模型是可以建立的 。

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