2. 程式人生 > >R教材8 功效分析

R教材8 功效分析

阿新 • • 發佈：2018-11-26
  1. 在給定置信度下，判斷檢測到給定值時所需要的樣本量；也能計算在某樣本量內能檢測到給定效應值的概率
    1. 功效是1-二類錯誤，1-β，看做真實效應發生的概率
    2. 效應值是在備選或研究假設下效應的量
    3. 對於每個函式，使用者設定（樣本大小n，顯著性水平α，功效，效應值）中的三個量，第四個量可以計算出來
  2. 功效分析函式
    1. t檢驗：pwr::pwr.t.test(n,d,sig.level,power,type,alternative)
      1. n為每組樣本大小
      2. d為效應值，即標準化均值的差
      3. sig.level顯著性水平
      4. power功效水平
      5. type檢驗型別：
        1. 雙樣本t檢驗two.sample
        2. 單樣本t檢驗one.sample
        3. 分組樣本t檢驗paired
      6. alternative：雙側two.sided，單側less、greater
    2. n不相等的t檢驗：pwr.t2n.test(n1=,n2=,...)
    3. 方差分析pwr.anova.test(k,n,f,sig.level,power)
      1. k是組個數
      2. n是各組樣本量
      3. f是效應值，方差分析的衡量量
    4. 相關性pwr.r.test(n,r,sig.level,power,alternative)
      1. r是相關性大小
    5. 線性模型pwr.f2.test(u,v,f2,sig.level,power)
      1. u分子自由度
      2. v分母自由度
      3. f2是效應值
    6. 比例檢驗pwr.2p.test(h,n,sig.level,power)
      1. 效應值h，ES.h(p1,p2)來計算
    7. 各組n不同的比例檢驗pwr.2p2n,test(h,n1,n2,sig.level,power)
      1. 以上比例檢驗預設alternative為雙側檢驗，實際情況是對於兩個物件差異的比較可能會帶有高低之分，為了檢驗是否大於或小於的情況要用單邊檢驗
    8. 卡方檢驗pwr.chisq.test(w,n,df,sig.level,power)
      1. w是效應值，ES.w2(p)可以計算雙因素列聯表中備擇假設的效應值，p是假設的雙因素矩陣
      2. df是自由度，雙因素列聯表的自由度為(r-1)(c-1)
  3. 未知情況選擇效應值

 

相關推薦

R教材8 功效分析

在給定置信度下，判斷檢測到給定值時所需要的樣本量；也能計算在某樣本量內能檢測到給定效應值的概率 功效是1-二類錯誤，1-β，看做真實效應發生的概率 效應值是在備選或研究假設下效應的量 對於每個函式，使用者設定（樣本大小n，顯著性水平α，功效，效應值）中的三

R教材10 聚類分析

營銷研究人員根據消費者的人口統計特徵和購買行為的相似性制定客戶細分戰略 聚類的一般步驟： 選擇對聚類結果有效的資料 對每個變數標準化：z分數scale()，分位數或（x-μ）/平均絕對偏差；變數間數值差距較大時必須標準化 尋找異常點並去除（或研究）：

R教材7 方差分析

方差分析：組間差別分析aov(formula,data)，將組別因子加入到函式 雙因素方差分析中，若不同的分組中組內觀測數不同則模型的順序具有唯一性；ANOVA模型的順序很重要，模型Y~A+B+A:B，其中Y為因變數，A,B為分組量 序貫型：後面對線出現的效應做調整，A

R語言數據分析系列之五

r語 來看 tab barplot code 繪制 ber map lib R語言數據分析系列之五 —— by comaple.zhang 本節來討論一下R語言的基本圖形展示,先來看一張效果圖吧。 這是一張用R語言生成的，虛擬的wordcloud雲圖，詳細

Python和R數據挖掘分析技術高級公開課在上海舉行

python r數據挖掘 分析技術 高級公開課 2017年5月15日，Python和R數據挖掘分析技術培訓在上海開課。來自各企業的系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員、大數據來源單位的負責人，參加了此次培訓。本次培訓中，老師將會針對具體實際問題與學員一起進行研究，在關鍵點上還會搭建

構建之法 chapter 8 需求分析 ——讀書心得

工作 一段 簡潔 多任務 解釋 平臺 tor abc 敏捷 需求分析，是軟件工程開發的第一步，準確全面地找到用戶的需求，盡可能滿足用戶的要求，是軟件惺惺發展的基礎。所以需求分析很重要。具體來說有以下幾個步驟： 1.獲取和引導需求：軟件團隊需要找到軟件的利

R語言學習-詞頻分析

切分 mov ace pos document segment vector 庫類 con 概念 1、語料庫-Corpus 　　語料庫是我們要分析的所有文檔的集合，就是需要為哪些文檔來做詞頻 2、中文分詞-Chinese Word Segmentation 　　指的是將一個

R語言--時間序列分析步驟

align 如何 -- list arima test bsp nat 建立 大白。 （1）根據趨勢定差分 plot(lostjob,type="b") 查看圖像總體趨勢，確定如何差分 df1 = diff(lostjob) d=1階差分 s4_df1=diff(df1,

R語言數據分析過程

ngs sum ade 利用 actor csv 分割 classes mar R語言數據分析前期：預處理過程，供自己查閱，歡迎大家指正。 利用R語言導入數據： taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F)

8.常量分析及變量交換時空分析

color 時間 open lap closed define etc 常量 src 間接修改const常量 1 void main() 2 { 3 const int a = 99; 4 printf("%d\n", a); 5

R語言- 基本統計分析

kruskal 最大的 turn clas 技術 ria 大於 stat pair 目的: 　　1.描述性統計分析 　　2.頻數表和;列連表 　　3.相關系數和協方差 　　4.t檢驗 　　5.非參數統計 在上一節中使用了圖形來探索數據,下一步就是給出具體的數據來描述每個變量

R語言-方差分析

評估 car 方差 bsp rac 一個 grey pla span 方差分析指的是不同變量之間互相影響從而導致結果的變化 1.單因素方差分析: 　　案例:50名患者接受降低膽固醇治療的藥物,其中三種治療條件使用藥物相同(20mg一天一次,10mg一天兩次,5mg一天四次)

R語言速成實戰 R語言數據分析實戰

賬號 learning 標準 博客系統 高可用 style elastics security 設計 詳情請交流 QQ 709639943 00、R語言速成實戰 00、R語言數據分析實戰 00、Python+Django+Ansible Playbook自動化運

R語言-主成分分析

方法 var warning 參數 使用 with pro null 圖形 1.PCA 使用場景:主成分分析是一種數據降維,可以將大量的相關變量轉換成一組很少的不相關的變量,這些無關變量稱為主成分 　　步驟: 數據預處理(保證數據中沒有缺失值) 選擇因子模型(判斷是PCA

（數據科學學習手劄19）R中基本統計分析技巧總結

misc 總結 4.6 內部 red margin adjust 條件 置信區間 在獲取數據，並且完成數據的清洗之後，首要的事就是對整個數據集進行探索性的研究，這個過程中會利用到各種描述性統計量和推斷性統計量來初探變量間和變量內部的基本關系，本篇筆者便基於R，對一些常用的數

第三階段：1.數據分析：8.層次分析法1

方法 bsp mage 數據 區分 其中 png HP http 首先是AHP分析方法：對定性問題進行定量分析的度準則決策方法。其中有4個前提條件。 這四個緯度就滿足了前提條件。 這就是一個層次性。 P是權重。這是一個對角關系。以數字1為線進行區分。 第三階段：1.數

R語言——電視劇資料分析

對如下資料進行描述性分析，其中包括：最大值，最小值，中位數，眾數等，求表的行數、列數。 讀入資料 > mydata<-read.csv("C:\\Users\\adwar\\Desktop\\soapdata.csv") 求表的行數： >

R語言大資料分析工具的安裝與應用

實驗名稱 R語言大資料分析工具的安裝與應用 專  業 軟體工程 姓    名      學  

《深入分析JavaWeb技術內幕》之 8-深入分析ClassLoader工作機制

8.1實體記憶體和虛擬記憶體 所謂實體記憶體就是我們通常所說的RAM（隨機儲存器）。在計算機中，還有一個儲存單元叫暫存器，它用於儲存計算單元執行指令（如浮點、整數等運算時）的中間結果。暫存器的大小決定了一次計算可使用的最大數值。 連線處理器和RAM或者處理器和暫存器的是地址匯流排，這個地址匯

R軟體初識資料分析

R軟體下載地址：http://www.r-project.org/   1.用來製作散點圖非常便捷。  plot(縱座標變數~橫座標變數，data=資料集名稱)   library(lattice) xyplot(縱座標變數~橫座標變數|屬性擁