⑴ R语言做主成分分析问题
princomp(x,cor=FALSE,scores=TRUE,covmat=NULL,
subset=rep_len(TRUE,nrow(as.matrix(x))),...)
当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算
当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算
用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析
用协方差矩阵计算就是不进行标准化
princomp是R语言默认就有的，不需要用别的包，用别的包参数设置原理也应该相同的。
⑵ R语言 广义加性模型GAM
s是样条平滑函数
⑶ r语言主成分分析biplot怎么看
#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数
#princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析
#summary()提取主成分信息
#loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容
#predict()预测主成分的值
#screeplot()画出主成分的碎石图
#biplot()画出数据关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向
3、案例
#现有30名中学生身高、体重、胸围、坐高数据，对身体的四项指标数据做主成分分析。
#1.载入原始数据
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语言提取股票行情数据
最上边一行菜单栏倒数第二个“高级”-“关联任务定义”-选取最右边从上到下第二个按钮，找到2009年决算任务安装路径-确定。 然后 最上边一行菜单栏正数第二个“录入”-“上年数据提取”即可 提取完了，注意修改与去年不同的科目代码！
⑸ R语言的两种主成分分析的结果不一样
是不一样啊，主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。
cor=T时，输入矩阵为相关系数矩阵，每个元素是0<=x<=1的，对角线为1；
cor=F时，输入矩阵为协方差矩阵，对角线为每个变量的方差；
默认是cor=F的，
而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化，然后再求协方差矩阵。
即：先将数据标准化，两种方式才是相同的。否则，cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程。
⑹ R语言 主成分分析结果 如何输入分类模型
是不一样啊，主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时，输入矩阵为相关系数矩阵，每个元素是0<=x<=1的，对角线为1；cor=F时，输入矩阵为协方差矩阵，对角线为每个变量的方差；默认是cor=F的，而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化，然后再求协方差矩阵。即：先将数据标准化，两种方式才是相同的。否则，cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程。
⑺ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
⑻ 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了
初学R语言，还望各位大侠多多帮助。
⑼ 如何利用r语言代码进行主成分分析
princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析 用。