⑴ R語言做主成分分析問題
princomp(x,cor=FALSE,scores=TRUE,covmat=NULL,
subset=rep_len(TRUE,nrow(as.matrix(x))),...)
當cor = TRUE是使用相關系數矩陣計算
當cor = FALSE是使用協方差矩陣計算
用相關系數矩陣計算就相當於先標准化，在進行主成分分析
用協方差矩陣計算就是不進行標准化
princomp是R語言默認就有的，不需要用別的包，用別的包參數設置原理也應該相同的。
⑵ R語言 廣義加性模型GAM
s是樣條平滑函數
⑶ r語言主成分分析biplot怎麼看
#R中作為主成分分析最主要的函數是princomp()函數
#princomp()主成分分析 可以從相關陣或者從協方差陣做主成分分析
#summary()提取主成分信息
#loadings()顯示主成分分析或因子分析中載荷的內容
#predict()預測主成分的值
#screeplot()畫出主成分的碎石圖
#biplot()畫出數據關於主成分的散點圖和原坐標在主成分下的方向
3、案例
#現有30名中學生身高、體重、胸圍、坐高數據，對身體的四項指標數據做主成分分析。
#1.載入原始數據
test<-data.frame(
X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139,
140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,
151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),
⑷ 如何用R語言提取股票行情數據
最上邊一行菜單欄倒數第二個「高級」-「關聯任務定義」-選取最右邊從上到下第二個按鈕，找到2009年決算任務安裝路徑-確定。 然後 最上邊一行菜單欄正數第二個「錄入」-「上年數據提取」即可 提取完了，注意修改與去年不同的科目代碼！
⑸ R語言的兩種主成分分析的結果不一樣
是不一樣啊，主成分分析主要運算是求矩陣的特徵值和特徵向量。
cor=T時，輸入矩陣為相關系數矩陣，每個元素是0<=x<=1的，對角線為1；
cor=F時，輸入矩陣為協方差矩陣，對角線為每個變數的方差；
默認是cor=F的，
而相關系數矩陣就相當於先將數據標准化，然後再求協方差矩陣。
即：先將數據標准化，兩種方式才是相同的。否則，cor=T比cor=F相當於多一個標准化過程。
⑹ R語言 主成分分析結果 如何輸入分類模型
是不一樣啊，主成分分析主要運算是求矩陣的特徵值和特徵向量。cor=T時，輸入矩陣為相關系數矩陣，每個元素是0<=x<=1的，對角線為1；cor=F時，輸入矩陣為協方差矩陣，對角線為每個變數的方差；默認是cor=F的，而相關系數矩陣就相當於先將數據標准化，然後再求協方差矩陣。即：先將數據標准化，兩種方式才是相同的。否則，cor=T比cor=F相當於多一個標准化過程。
⑺ 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文
用quantomd包
然後getsymbols函數
分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列
⑻ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
⑼ 如何利用r語言代碼進行主成分分析
princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )當cor = TRUE是使用相關系數矩陣計算 當cor = FALSE是使用協方差矩陣計算 用相關系數矩陣計算就相當於先標准化，在進行主成分分析 用。