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Bibliografía sobre análisis y modelado estadístico multivariado en R

1.1 La historia del análisis estadístico multivariado

1.2 El propósito del análisis estadístico multivariado

1.3 El contenido del análisis estadístico multivariado

1.4 Software y su aplicación en análisis estadístico

1.4.1 Potente software de análisis estadístico

1.4.2 Completo software de cálculo numérico

1.4.3 Gratis Software de análisis de datos

Ejercicios de pensamiento 2.1 Cómo recopilar y organizar datos de análisis multivariado

2.2 Representación matemática de datos

2.3 Matriz de datos y representación R

2.4 Representación R de datos - marco de datos

2.5 R llamando datos multivariados

2.6 Análisis R de datos multivariados simples

Ejercicios de pensamiento 3.1 Breve descripción

3.2 Gráfico de barras promedio y el uso de R

3.3 Gráfico de cola de caja y el uso de R

3.4 Gráfico astrológico y el uso de R

3.5 El uso de diagramas de superficie y R

3.6 El uso de diagramas armónicos y R

3.7 Otros diagramas de análisis multivariado

Ejercicios de pensamiento 4.1 Entre variables Análisis de relaciones

4. Análisis de relaciones entre variables 1.1 Cálculo R del análisis de correlación simple

4.1.2 Cálculo R del análisis de regresión lineal unidireccional

4.2 Regresión lineal múltiple análisis

4.2.1 Establecimiento del modelo de regresión lineal múltiple

4.2.2 Prueba del modelo de regresión lineal múltiple

4.3 Análisis de correlación lineal múltiple

p>

4.3.1 Análisis de correlación matricial

4.3.2 Análisis de correlación complejo

4.4 Método de selección de variable regresora

4.4.1 Selección de variable criterios

4.4.2 Análisis de regresión por pasos

Ejercicios de pensamiento 5.1 Clasificación de datos y selección de modelos

5.1.1 Tipos de valores de variables

5.1.2 Método de selección del modelo

5.2 Modelo lineal generalizado

5.2.1 Descripción general del modelo lineal generalizado

5.2.2 Modelo logístico

5.2.3 Modelo lineal logarítmico

5.3 Modelo de regresión no lineal

5.3.1 Modelo de regresión no lineal univariante y su aplicación

5.3.2 Modelo de regresión no lineal múltiple Descripción general de modelos de regresión lineal

5.3.3 Cálculo de múltiples modelos de regresión no lineal

Ejercicios de pensamiento 6.1 El concepto de análisis discriminante

6.2 Análisis discriminante lineal

6.3 Discriminación de distancia

6.3.1 Discriminación de distancia entre dos totales

6.3.2 Discriminación de distancia entre múltiples totales

6.4 Discriminación bayesiana

6.4.1 Criterio discriminante bayesiano

6.4.2 Puntuación total normal del discriminante bayesiano

Ejercicio de pensamiento 7.1 Análisis de conglomerados Conceptos y tipos

7.2 Estadísticas de conglomerados

7.3 Agrupación de sistemas

7.3.1 La idea básica de la agrupación de sistemas

7.3 .2 Fórmula de cálculo de la agrupación de sistemas

7.3.3 Pasos básicos de la agrupación de sistemas

7.4 Método de agrupación media

7.4.4 Aplicación del análisis de componentes principales Notas

Ejercicios de pensamiento 9.1 La idea de análisis factorial

9.2 Modelo de análisis factorial

9.3 Estimación e interpretación de cargas factoriales

9.3.1 Método de estimación de factores principales

> 9.3.2 Método de estimación de verosimilitud extremadamente alta

9.3.3 Significancia estadística de las cargas factoriales

9.4 Método de rotación de factores

9.5 Cálculo de puntuaciones factoriales

p>

9.6 Pasos del análisis factorial

9.7 Cómo realizar el análisis factorial en la práctica

Ejercicios de pensamiento 10.1 Introducción al análisis de correspondencia

10.2 Análisis de correspondencia

10.3 Pasos de cálculo del análisis de correspondencia

10.4 Varias cuestiones a las que se debe prestar atención en el análisis de correspondencia

Ejercicios de pensamiento 11.1 Introducción

11.2 Marco básico del análisis de correlación canónica

11.3 Principios básicos del análisis de correlación canónica

11.4 Prueba de significancia del coeficiente de correlación canónica

11.4 Prueba de significancia

11.5 Cálculo de variables y coeficientes de correlación típicos

Ejercicios de pensamiento 12.2.1 Selección y construcción de un sistema de índice de evaluación integral

13.2.2 Método de determinación del esquema de medición del índice de observación

13.2.3 Síntesis de indicadores de evaluación integral

13.2.4 Determinación de pesos de los indicadores de evaluación

13.3 Métodos de evaluación integral y sus aplicaciones

13.3 .1 Método de puntuación integral

13.3.2 Proceso de jerarquía analítica

Ejercicios de pensamiento 14.1 Acerca del lenguaje R

14.1.1 ¿Qué es el lenguaje R?

14.1.2 Por qué utilizar el lenguaje R

14.1.3 Aplicación del lenguaje R en el análisis estadístico

14.2 Acerca del software Rstat

14.2.1 Introducción a Rstat

14.2.2 Introducción al uso de Rstat Caso 1 Marco de computación estadística basado en lenguaje R

Caso 2 Análisis estadístico básico de datos multivariados

Caso 3 Visual análisis de los niveles de modernización urbana en varias regiones de la provincia de Guangdong

Caso 3 Análisis visual de los niveles de modernización urbana de varias regiones de la provincia de Guangdong

14.1.1 ¿Qué es el lenguaje R? Análisis visual del nivel de modernización urbana en la provincia de Guangdong

Caso 4 Análisis multifactorial de los ingresos fiscales

Cuestiones de análisis de caso

Caso 5 Productos de servicios desde la perspectiva de Análisis de diferencias de edad y género

Preguntas de análisis de casos

Caso 6 Análisis discriminante del estado financiero corporativo

Preguntas de análisis de casos