在數理統計中,線性回歸是利用最小平方法將自變量和因變量數據之間的關係,以建立函數形式的分析方法。根據自變量的個數,一個自變量的關係稱為一元線性回歸,兩個以上的關係稱為多元線性回歸。在實務的相關工程應用也相當廣泛,如電烙鐵的輸入電功率與加熱溫度的關係,膠機的出膠量與膠管溫度和壓力泵的輸出壓力的關係等等。
利用R語言的模組,可協助建立線性回歸模型,並進一步診斷模型的正確性,一起來看看如何操作吧。
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在數理統計中,線性回歸是利用最小平方法將自變量和因變量數據之間的關係,以建立函數形式的分析方法。根據自變量的個數,一個自變量的關係稱為一元線性回歸,兩個以上的關係稱為多元線性回歸。在實務的相關工程應用也相當廣泛,如電烙鐵的輸入電功率與加熱溫度的關係,膠機的出膠量與膠管溫度和壓力泵的輸出壓力的關係等等。
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安裝包(package)之於R,就如同一棵樹的枝幹之於主幹。藉由安裝包的拓展,R語言的功能得已趨近於完整。
安裝包除了集成眾多函數之外,有時為了展示安裝包中的函數效果,會再自帶數據集。如應用於處理數據繪圖的lattice安裝包,就包含不少數據集。
漢斯·羅斯林 (Hans Rosling),是卡洛琳學院的國際衛生學教授,曾經擔任世界衛生組織、聯合國兒童基金會和其他援助機構的顧問,因此對於一些國際公共衛生的議題相當重視,如糧食、健康和貧窮等等議題。還記得第一次接觸到漢斯的演講是在2009年的TED頻道,他的視頻演講不但具備邏輯性和知識性,同時還相當幽默風趣,相當值得一看。
聚類算法系列中,k-means聚類算法是基礎,其屬於非監督式分類算法( Unsupervised Classification)。
所謂"非監督式",即是針對一堆未知標籤的數據集做分類,結果只會告知哪些數據屬於同一群體。換句話說,只有一堆輸入數據,但無定義輸出變量,常應用於對既有數據的內在分類的探討,如對顧客購買行為的分類。
Vlookup和Hlookup函數常用於查找資料,其中Vlookup顧名思義用於資料水平查找,而Hlookup則用於垂直查找。同時Vlookup的初始設置為由左往右尋找符合條件的資料,Hlookup的初始設置則是由上往下尋找。