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    <title>统计211</title>
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    <description>统计211</description>
    <copyright>Copyright(C) 统计211</copyright>
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      <title>统计211</title>
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      <title>1111111</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=13667&amp;do=blog&amp;id=470</link>
      <description><![CDATA[11111111111111111]]></description>
      <author>asdhqw</author>
      <pubDate>Thu, 01 Nov 2018 08:52:35 +0000</pubDate>
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      <title>数据分析其实就是这么简单</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=13603&amp;do=blog&amp;id=469</link>
      <description><![CDATA[数据其实是非常的客观的，但是数据本身并不会告诉你多少有价值的东西，其中蕴涵的内容才是我们应该去发掘的。  我们通过 数据分析 将现实中的问题简化成数字问题，从而得到解决问题的建议。  需要注意的是，数据分析只是工具，不是目的。我们进行数据分析是为了让分析结果能反映现阶段的情况，并对下一步计划产生指导意义 ...]]></description>
      <author>舟也</author>
      <pubDate>Tue, 06 Feb 2018 03:24:59 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>震撼大数据！80后年薪多少，才能摆脱中年危机？</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=13603&amp;do=blog&amp;id=468</link>
      <description><![CDATA[如今，80后已成为职场、家庭、社会的中流砥柱。第一批80后已经37岁，最后一批也满了28岁。在这一代人中，现在月薪多少才算跑赢同龄人的“人生赢家”呢?    早两年，大叔是民国老公级别待遇。   魅力大叔吴秀波，秋裤男神李健，师奶杀手张嘉译……互联网上的小姑娘上蹿下跳要嫁给成熟性感的大叔。   两年不到，时过境迁，大 ...&lt;br /&gt;&lt;img src=&quot;data/attachment/album/201801/19/114004s1qe33bz78b7bqjj.png.thumb.jpg&quot;&gt;]]></description>
      <author>舟也</author>
      <pubDate>Fri, 19 Jan 2018 03:46:00 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>AIC准则选三个变量的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=466</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据  #采用AIC原则自动选择模型-前进法  library(MASS)  stepAIC(lm(y~.,data=shuju )) &amp;nbsp;#146.11  stepAIC(lm(y~,data=shuju )) &amp;nbsp;#181.53  stepAIC(lm(y~ ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Sat, 31 Oct 2015 14:24:30 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>偏最小二乘回归方法r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=465</link>
      <description><![CDATA[#偏最小二乘  setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据     library(pls)  set.seed(1) &amp;nbsp;#求最优的成分个数  shuju.plsr &amp;lt;- plsr(y~.,data=shuju ,scale=T,validation=&quot;CV&quot;)  summary(shuju.plsr ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Fri, 30 Oct 2015 03:14:30 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>主成分回归的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=464</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据  #主成分回归,用函数pcr  library(pls) &amp;nbsp;#pls包提供pcr函数，也提供偏最小二乘回归函数plsr，而函数mvr是二者的集成  attach(shuju) &amp;nbsp;#pcr可以在scal ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Fri, 30 Oct 2015 03:13:06 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>岭回归和lasso回归的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=463</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录   shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)   shuju &amp;nbsp; #读取数据     #使用lm.ridge来进行岭回归，其好处是可通过GCV自动选择调节系数,但运算结果与书上不同   library(MASS) &amp;nbsp; &amp;nbsp;#lm.ridge在MASS包中   sx1&amp;lt;-sca ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Fri, 30 Oct 2015 03:11:14 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>以调整复决定系数和AIC为模型选择标准,建立前进法、后退法、逐步回归法的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=462</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据     #前进法  #采用最优子集函数进行前进法,以调整复决定系数为标准  shuju.regforward &amp;lt;- regsubsets(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7,data=shuju ,nvmax=7,method=&quot; ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Fri, 30 Oct 2015 03:09:01 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>安装AIC准则使用前进法后退法和逐步回归法进行变量选择的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=461</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据  #采用AIC原则自动选择模型-前进法  shuju.reg1&amp;lt;- lm(y~.,data=shuju )  shuju.regforward2 &amp;lt;- step(shuju.reg1,direction=&quot;forward&quot;)#按照AIC原则自动选择 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Fri, 30 Oct 2015 03:04:58 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>单组数据的苗实现统计分析与正态性判别的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=460</link>
      <description><![CDATA[4.3单组数据的描述性统计分析  4.3.1单组数据的图形描述(直方图以及茎叶图和框须图)  程序包DAAG中有内嵌数据集“possum”，  它包括了从维多利亚南部到皇后区的七个地区的104只负鼠(possum)的年龄、尾巴的长度、总长 度等9个特征值，  我们仅考虑43只雌性负鼠的特征值，我们建立子集fpossum,考查雌性负鼠(fpossum)的总长 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Mon, 26 Oct 2015 15:38:56 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>直方图和核密度估计的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=459</link>
      <description><![CDATA[4.2.1直方图  hist()的调用格式  hist(x,breaks=&quot;Sturges&quot;,freq=NULL,probability=!freq,col= NULL，  main=paste(&quot;Histogram of&quot; ,xname),xlim=range(breaks),ylim = NULL， xlab = xname， ylab， axes = TRUE， nclass = NULL)  说明:若选项breaks取向量，则用于指明直方图区间的分割位置；若取正整数,则用于指定直方图 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Mon, 26 Oct 2015 15:09:48 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>4.1常用分布的概率函数图的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=458</link>
      <description><![CDATA[第四章探索性数据分析  §4.1常用分布的概率函数图  二项分布n=20，p=0.2  k&amp;lt;-seq(0,n)  plot(k,dbinom(k,n,p),type='h',  main='Binomial distribution,n=20,p=0.2',xlab='k') &amp;nbsp;     泊松分布  lambda&amp;lt;-4.0  k&amp;lt;-seq(0,20)  plot(k,dpois(k,lambda),type='h',  main='Poisson distribution, lambda=5. 5' ,xlab ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Mon, 26 Oct 2015 14:49:05 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>第三章 概率与分布函数的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=457</link>
      <description><![CDATA[3.1随机抽样  1)等可能的不放回的随机抽样的样本  sample(x, n)#x为要抽取的向量,n为样本容量  sample(1:52, 4) &amp;nbsp;#从52张扑克牌中抽取4张      3   16   17   15     2)等可能的有放回的随机抽样的样本  sample(x, n, replace=TRUE) #选项replace=TRUE表示抽样是有放回的  sample(c(&quot;H&quot;, &quot;T&quot;), 10, replace=T) &amp;nbsp; ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Mon, 26 Oct 2015 11:50:31 +0000</pubDate>
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    <item>
      <title>蒙特卡罗模拟峰度和偏度分布r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=456</link>
      <description><![CDATA[#从（0，1）中产生10个随机数  #算这些随机数的偏度  #重复上述过程100次  #求这100个数的分布，分位数  #n=10,N=10000  library(moments)  sk=c();ku=c();repeats=10000  for(i in 1:repeats){  &amp;nbsp; &amp;nbsp;x=rnorm(10, mean = 0, sd = 1)  &amp;nbsp; &amp;nbsp; sk =skewness(x)  &amp;nbsp; &amp;nbsp; ku =kurtosis(x)  }  quantile ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Mon, 19 Oct 2015 13:11:36 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>回归分析中自相关性的诊断及解决办法r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=455</link>
      <description><![CDATA[x&amp;lt;-c(127.3,130.0,132.7,129.4,135.0,137.1,141.1,142.8,145.5,145.3,  148.3,146.4,150.2,153.1,157.3,160.7,164.2,165.6,168.7,172.0)  y&amp;lt;-c(20.96,21.40,21.96,21.52,22.39,22.76,23.48,23.66,24.10,24.01,  24.54,24.28,25.00,25.64,26.46,26.98,27.52,27.78,28.24,28.78)  shuju&amp;lt;-data.frame(x,y)  shuju.reg ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:16:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>回归分析中异常值和强影响点的诊断r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=454</link>
      <description><![CDATA[y=c(160,260,210,265,240,220,275,160,275,250)  x1=c(70,75,65,74,72,68,78,66,70,65)  x2=c(35,40,40,42,38,45,42,36,44,42)  x3=c(1,2.4,2,3,1.2,1.5,4,2,3.2,3)  shuju&amp;lt;-data.frame(y,x1,x2,x3)  shuju  shuju.reg=lm(y~.,data=shuju)#(2)求三元线性回归方程(3)拟合优度检验  summary(shuju.reg)     #异常值与强影 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:15:06 +0000</pubDate>
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      <title>方差齐性 异常值 强影响点 正态性诊断的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=453</link>
      <description><![CDATA[shuju&amp;lt;-data.frame(x=c(825,215,1070,550,480,920,1350,325,670,1215),y=c(3.5,1,4,2,1,3,4.5,1.5,3,5))  shuju.reg&amp;lt;-lm(y~x)     #方差齐性检验  #1.残差图  shuju.res&amp;lt;-residuals(shuju.reg)  par(mfrow=c(1,1)) &amp;nbsp; &amp;nbsp;#设置画图为1*1的格式  plot(shuju.res~x) &amp;nbsp; &amp;nbsp; #按照书上作以X为横坐标的残 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:14:11 +0000</pubDate>
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      <title>回归诊断的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=452</link>
      <description><![CDATA[setwd(&quot;C:/Users/lenovo/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业&quot;) &amp;nbsp;#设定当前的工作目录  shuju=read.table(&quot;shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp; #读取数据     shuju.reg&amp;lt;-lm(shuju$y~shuju$x, data=shuju) #(1)回归拟合  summary(shuju.reg)  shuju.res=residuals(shuju.reg)  plot(shuju$x,shuju.res) &amp;nbsp;# ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:12:48 +0000</pubDate>
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    <item>
      <title>试验设计两因子方差分析的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=451</link>
      <description><![CDATA[shuju=read.table(&quot;C:/Users/lenovo/Desktop/shuju.txt&quot;,header=T)  shuju &amp;nbsp;#读取数据集  y=c(shuju ,shuju ,shuju );y &amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp;#拉长数据，使之成为一列  g1=rep(c(1:4),3);g1 &amp;nbsp; &amp;nbsp; #分组的列  g2=rep(c(1:3),rep(4,3));g2 &amp;nbsp; &amp;nbsp; #另外一个分组的列  data=cbind(g1,g2,y)  data &amp;nbsp; ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:11:15 +0000</pubDate>
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      <title>多元回归分析的r语言代码</title>
      <link>http://tj211.com/home.php?mod=space&amp;uid=12454&amp;do=blog&amp;id=450</link>
      <description><![CDATA[y=c(160,260,210,265,240,220,275,160,275,250)  x1=c(70,75,65,74,72,68,78,66,70,65)  x2=c(35,40,40,42,38,45,42,36,44,42)  x3=c(1,2.4,2,3,1.2,1.5,4,2,3.2,3)  shuju&amp;lt;-data.frame(y,x1,x2,x3)  shuju     cor(shuju) &amp;nbsp; #(1)变量间相关系数阵     shuju.reg=lm(y~.,data=shuju)#(2)求三元线性回归方程(3)拟合 ...]]></description>
      <author>li603060971</author>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2015 12:09:27 +0000</pubDate>
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