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r语言prediction

文章阐述了关于r语言中prc分析，以及r语言prediction的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。

2、R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包，当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多，比如 meta，metafor等网页链接。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。

（图片来源网络，侵删）

3、两个变量之间的相关性可以用简单相关系数（例如皮尔森相关系数等）进行表示，相关系数越接近1，两个元素相关性越大，相关系数越接近0，两个元素越独立。

按照别人的说法就是：看图中的两条线，红色虚线和绿色实线是否接近。接近了就说明模型是线性的（这是在RStudio中做出的成分残差图）。

结果解读：通过碎石图可以判定选择的主成分个数为2个。结果解读：从结果Proportion Var： 0.58和0.22可以判定，第一主成分解释了身体测量指标58%的方差，而第二主成分解释了22%，两者总共解释了81%的方差。

（图片来源网络，侵删）

查看步骤如下：导入所需的库；准备数据；拟合回归模型；计算残差；计算DW统计量；判断DW统计量的大小。原理是通过计算残差之间的自相关性来评估模型的有效性和合理性。

从不同的侧面对数据的状况进行整体的反映。PCA全名principal component ***ysis，即主成分分析。主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的，转换后得到的这一组变量，即是主成分。

单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。（1）多元正态性第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。

方差分析适用于多组均数的比较（在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。

p0.001，说明学生成绩在大学三年中有显著差异。球形检验的p-value大于0.05，所以可以认为方差相等。Mauchlys Test for Sphericity ：适用于重复测量时检验不同测量之间的差值的方差是否相等，用于三次以及三次之上。

R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。

关于r语言中prc分析，以及r语言prediction的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。