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r语言 模糊层次分析法,层次分析法和模糊综合评价法结合

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高级语言？因子分析探索性因子分析法(EFA)是用来发现一组变量潜在结构的一系列方法 。可以介绍一下R 语言中的cor函数的用法吗，这个函数在统计、计算、可视化方面比较高级语言？《R 语言实战》自学笔记71-主成分与因子分析PrincipalComponentAnalysis (PCA)是一种数据降维技术 ， 可以将大量相关变量转化为少数不相关变量 ， 称为主成分(原始变量的线性组合) 。
1、R 语言入门--第十一节(置换检验与自助法求置信区间原理参考文章 。我认为主要思想是找出所有分布的可能性(假设中间一般为零)以及这种分布的概率 。分布参数可以是精确的(精确模式，即按照所有可能的排列组合，只适用于两样本问题) ， 近似的(nresample #)(蒙特卡罗抽样，#指重复的次数)，渐近的(渐进分布抽样)lmPerm包更擅长方差分析 。
实验例子还是关节炎的治疗(两种)与效果(无、部分、显著)的关系 。实验的例子是研究文盲率与谋杀率是否相关 。lmp()和aovp()函数分别对应于参数方法的lm()线性回归和aov()方差分析 。格式上的主要区别是增加了perm参数 。可以是Exact(精确模式)，Prob(从可能的序列中连续采样 ， 直到估计的标准差低于估计的p值0.1)，SPR(使用序贯概率比检验确定何时停止采样) 。
2、《R 语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法数据准备在许多实际情况下 ， 统计假设(假设观测数据样本来自正态分布或其他性质较好的理论分布)并不一定满足，如未知或混合分布、样本量小、异常值的存在、基于理论分布的适当统计检验的设计过于复杂且难以数学处理等等 。这时候，基于随机化和重采样的统计方法就可以派上用场了 。排列检验的定义排列检验，又称随机化检验或再随机化检验，是由Fisher在20世纪30年代提出的 。它是一种基于大量计算和样本数据完全(或随机)排列的统计推断方法 。由于其在总体分布上的自由度，所以应用广泛，特别是对于总体分布未知的小样本数据和一些常规方法难以分析的假设检验问题 。
3、R 语言实现bootstrap和jackknife检验方法【r语言 模糊层次分析法,层次分析法和模糊综合评价法结合】写在前面:首先需要说的是，本文中的bootstrap和jackknife都是MonteCarlomethod的一种 。广泛使用的MCMC链(马尔可夫链蒙特卡罗方法；马尔可夫链也是蒙特卡罗和马尔可夫链的结合 。简单来说，蒙特卡罗方法就是从已知样本的分布中随机选取一个新的样本集进行评估，然后放回去重新抽取的方法 。
Bootstrap抽样方法将观察到的样本看作是一个有限的总体 ， 这是唯一的信息来源，从中放回随机样本来评价总体的特征，推断抽样总体的统计量 。Bootstrap又分为参数bootstrap和非参数bootstrap，前者的分布是完全已知的 。然而，在原始信息领域通常不是这种情况 。所以下面讨论非参数bootstrap 。直接例子:假设bootstrap包中有如下的法学数据集，现在需要计算LSAT成绩(美国法学入学考试)与GPA的相关系数 。
4、能给我讲一讲R 语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢?xandyarebothvectors with the same length . cor(x，y)将返回相关系数 。。cor.test(X，Y，method)方法可以是Spearman spearman，pearsonandkendall，分别对应三个相关系数的计算和检验 。
5、R 语言_legend(y:用于定位图例或单个关键字 ， 如右下、下、左下、左下、左上、上、右上、右下和中间边缘:字符或表达式向量填充:用特定颜色填充列:图例中出现的点或线的颜色边框:当fill参数存在时，用颜色边框填充 。
Box.lwd ， box.colbtyo，图例框的类型box.lty确定是否为虚线，box.lwd确定粗线，box.col:确定颜色pt.bg:点的背景色cex:字符大小pt.cex:点的大小pt.lwd:点y的边缘的线宽intersp:图例中字符与图片之间的水平距离y 。
6、R 语言画图笔记[图像上传失败...(图片)][图片上传失败...(图片)]如果图例放在图中，直接使用图例功能，比如如果放在图外[图片上传失败...(image1fc62b)]方法:绘制方法:如果变量不是因子 ， 需要先统计频率计数 。如果变量是因子，直接用plot画水平条形图，如果该变量不是一个因子，则制作该变量的频率统计表(表) 。如果变量是因子，直接用plot画，绘制方法:可以设置besideTRUE来绘制分组条形图 ， 设置names.arg来设置标签名称 。如果想增加比例因子，可以用pct 。

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