求bartlett.test的R语言源代码
#头两行是读取csv文件，逗号分隔值commaseperatedvalue，是一种简化的excel文件OrgData=read.csv("DownlinkPower_train.csv",header=T)TestData=read.csv("DownlinkPower_test.csv",header=T)#第四第五行是选取子集subset(),从OrgData里选出OrgData[,1]>0第一列为正的那些行。OrgData=subset(OrgData,OrgData[,1]>0)TestData=subset(TestData,TestData[,1]>0)#第六行是把data的列名字赋给OrgData_colnameOrgData_colname=colnames(OrgData)OrgData=cbind(OrgData,1)//cbind是合并矩阵？cbind是columnbind就是横着粘在一起竖着粘在一起是rbind，此处cbind(OrgData,1)就是在OrgData的最后加一列全是1#重新给列命名，c()是字符串的向量，相当于给最后一列命名"intercepts"colnames(OrgData)=c(OrgData_colname,"intercepts")#as.matrix相当于c++的cast强行转换格式，此处强行转换成矩阵格式#dim(OrgData)是输出OrgData的行数和列数，[2]引用的是列，2:列数就是取OrgData中2到最后一列，其实此处可以用ncol(OrgData)来找列数x1=as.matrix(OrgData[,2:dim(OrgData)[2]])#把OrgData的第一列给y1y1=OrgData[,1]
第一、注意参数 alternative = c("two.sided", "less", "greater") 你要选择是单侧还是双侧的
第二、paired = T 若是成对数据 这个参数应该是T
第三、默认的参数是 var.euqal= F , 方差不相等
最后建议自己不用现成的函数 ，一行一行的按照书上的公式自己算，R是可以办到的
#例子x<- c(1:10)y<-c(rep(1:5,2))x_bar <- mean(x)Q<- sum(x - mean(x))^2......#自己按照公式算一遍。。。加深印象！
{
if (length(x) != length(g))
stop("'x' and 'g' must have the same length")
r <- nlevels(g)
x <- split(x, g)
n <- sapply(x, "length") - 1 #######ni-1
v <- sapply(x, "var")##每组方差Si2
n.total <- sum(n)############n-r
v.total <- sum(n * v)/n.total####S2
STATISTIC <- ((n.total * log(v.total) - sum(n * log(v)))/(1 + (sum(1/n) - 1/n.total)/(3 * (r- 1))))###K2
PARAMETER <- r - 1###自由度
PVAL <- pchisq(STATISTIC, PARAMETER, lower.tail = FALSE)####计算P值
cat("\t\tBartlett test of homogeneity of variances\n")
cat( paste(deparse(substitute(x)), "and", deparse(substitute(g))),"\n")
cat("Bartlett's K-squared =",STATISTIC,"\n")
cat("df =",PARAMETER,"\n")
cat("p-value =",PVAL,"\n\n")
}
bartlett球形检验怎么看结果?
Bartlett球形检验的结果解读如下：1. 如果相关矩阵是单位矩阵，即各变量间完全独立，则因子分析无效。2. 当SPSS的检验结果显示p值小于0.05时，表明各变量之间存在显著相关性，因子分析是有效的。3. KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形度检验中，KMO检验统计量衡量变量间的简单相关系数与偏相关系数。
bartlett球形检验怎么看结果?
bartlett球形检验怎么看结果如下：Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立，因子分析法无效。 由SPSS检验结果显示Sig.<0.05（即p值<0.05）时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。KMO和Bartlett的球形度检验，KMO检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。主要应用于...
kmo和bartlett检验标准kmo和bartlett检验
在因子分析中，Bartlett球形检验是用来检验变量间的相关矩阵是否为单位矩阵。如果不能拒绝单位矩阵的原假设，这可能表明数据不适合进行因子分析，尤其是当结构效度探测是目标时。然而，不能拒绝原假设也可能是因为样本量不足，尤其是在自由度很低（例如仅为6）的情况下。这时，应结合KMO（Kaiser-Meyer-Olkin...
kmo和bartlett检验标准kmo和bartlett检验
关于kmo和bartlett检验标准，kmo和bartlett检验这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！1、在因子分析中，Bartlett球形检验用于考察变量之间的相关矩阵是否为单位矩阵，由于不能拒绝单位矩阵的原假设，说明你的数据不适合做因子分析（尤其是结构探测）。2、但是，不能拒绝原...
kmo检验和bartlett球形检验
首先，kmo检验和bartlett球形检验都是在进行因子分析之前，用于检验数据是否适合进行因子分析的重要步骤。kmo检验，即Kaiser-Meyer-Olkin检验，是一种衡量数据是否适合进行因子分析的指标。它的值介于0到1之间，值越接近1，表示数据越适合进行因子分析。简单来说，kmo检验就是查看数据之间的偏相关性，如果数据...
KMO& Bartlett test是什么意思?
kmo & Bartlett test 指 KMO 检验和巴特利球体检验 1、KMO是 Kaiser-Meyer-Olkin 的缩写，指统计量检验，用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值，越接近于1, 意味着变量间的相关...
球形Bartlett检验法是什么
巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的。它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1，所有非对角线上的元素均为零。巴特利特球形检验法的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的。如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于指定的显著水平时，拒绝零假设，表明相关系数...
kmo检验和bartlett球形检验的目的
一个变量的数据分布于单一直线上，两个变量分布于两垂直直线上，以此类推。4. 当有n个变量时，数据分布类似于一个球体，其中各变量取值范围大致相等。进行球形检验是为了不违反因素分析中变量相互独立的假设。5. 在SPSS中进行因素分析时，如果Bartlett球形检验的Sig值小于0.05，则数据呈球形分布。
spss分析Bartlett球形检验的卡方近似值和自由度
在进行因子分析前，Bartlett球形检验是一种评估数据适合进行因子分析的重要步骤。此检验主要用于检验数据是否来自多元正态分布的总体。如果数据来自正态分布，则适合进行因子分析。检验中包含卡方近似值和自由度。卡方近似值是根据样本数据计算出的统计量，用以判断数据是否符合正态分布。自由度则是根据样本容量...
几种常见窗函数及其matlab应用
常用的窗函数：bartlett，巴特利特窗口 调用格式：w = bartlett(L)，%L在列向量中返回一个点的Bartlett窗口w，其中L 必须是一个正整数。blackman，布莱克曼窗口 调用格式：w = blackman(N)，%返回N列向量中的点对称Blackman窗口w，其中N是一个正整数。bohmanwin，Bohman窗口 调用格式：w = bohmanwin...
西庙还精： duplicated() 找出重复出现的元素.给出一例子>test> duplicated(test) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE 看得出duplicated()给出的是判断坐标:首次出现的22,函数给的值是F,但再次出现就成T了.>indicator>table(test[indicator])22 232 1 这是重复出现了几次(不包括首次) 所以你要的加1就行了.>table(test[indicator])+122 233 2
新乡县19192183281： R语言怎么把两组数据放在一个直方图里? - ？
西庙还精： 储存原始数据后,将其在R中命名为test,运行以下数据就能得到你要的条形图了tp <- barplot(test$Length_distribution, names.arg=test$Sequence_size, las =2, ylim=c(0,30000),col=＂black＂) text(tp, test$Length_distribution, labels =test$Length_distribution,pos=4,srt=90,offset=0)
新乡县19192183281： 求解扔骰子概率问题,R语言 - ？
西庙还精： 第一个取名为dicedice<-function(N){ #建一个名字叫dice的方程 count<-0 #计数器:初始化为0 for(n in 1:N){ #运行N次result<-1 #这个是色子点数的乘积,初始化为1for(i in 1:3){ #投三次result<-result*sample(1:6,1) #sample(1:6,1)的意思是从1到...
新乡县19192183281： 如何用SPSS17.0中文版进行KMO和巴特利检验?没有学过,不懂这些,求大家帮帮忙,谢谢 - ？
西庙还精： SPSS 的因子分析含有KMO和巴特利检验,具体操作步骤如下: Analyze Data Reduction Factor... 在因子分析主对话框中,点击Descriptives,然后勾选KMO and Bartlett's Test of Sphericity(在最后一行).这样,就可以得到KMO和巴特利特球体检验的结果了.当然,你也必需把你需要进行因子分析的变量选入主对话框的变量分析框内.
新乡县19192183281： 如何用R语言标记一列变量中大于前一个变量10%的数,比如用虚拟变量1标记 - ？
西庙还精： #这里我假设你的数据是test,是一个框架数据 dimoftest <- dim(test) # 获取数据维数factoftest <- c() #定义factor数组 k <- 2 #定义你的那个变量的列k,你自己设定#循环找出k列大于k-1列10%的序号,并将factor数组设为1,否则为0 for(i in 1:...
新乡县19192183281： 利用r语言相关性检验结果可能为0吗 - ？
西庙还精： 1.两变量均为多分类 此时就是通常说的分析变量间的关联性,此时数据一般为数据框或矩阵结构的频数表,可直接使用chisq.test()命令进行处理,如: > chisq.test(bird.df) 如果频数表中有频数为0,则会输出一个错误信息:Chi-squared ...
新乡县19192183281： r软件 统计 数学 编程R语言 - ？
西庙还精： 楼主能再详细一些吗? 是 D.W检验吗? 如果是 lmtest包里的dwtest()就可以做,把你回归的结果当做参数放入括号里就行了,比如ll=lm(...),然后dwtest(ll),这样就行,不过要注意,dw检验有效需要两个条件:1.回归式中要有截距项.2.被解释变量的滞后项不能充当解释变量.否则dw检验失效.
新乡县19192183281： R语言怎么说明x是来自正态分布的随机变量 - ？
西庙还精： shapiro.test(x)
新乡县19192183281： 一张成绩单 怎么用R语言 怎么输数据 并对数据进行分析,比如求均值,中位数,方差分析 回归分析？
西庙还精： 容量指样本数,显然为7 中位数是将样本从小到大排列,处于中间的那个样本(样本数为奇数)或处于中间的那两个样本(样本数为偶数)的均值,这里是0 2 2 2 5 10 14 中间的是第4个数:2 样本均值,总和=35,再除以样本数7,结果为5 样本方差按以下公式计算:1/(n-1)Σ(xi-x0)^2 其中x0表示样本均值 1/6*[5^2+3^2*3+0+5^2+9^2]=158/6=26.33 9月
