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  • r语言大作业
    千次阅读
    2020-12-23 17:18:58

    1、截取任意一个国家的新冠疫情数据。
    (a) 画图疫情病例vs时间,阐述其大概趋势(5分)
    (b) 分别用2种线性和2种非线性方法拟合(a)中的趋势(要求给code和拟合图)(10分)
    © 对于以上4种拟合,具体阐释其拟合优劣(检查goodness of fit和对应残差图)(5分)
    2、 运用R自带的iris数据库,分别用决策树和神经网络各训练一个模型,汇报模型图,含义和模型预测精度(给出完整code )(20分)
    我可以代做,私信我。

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    数据是统计局下载的,为期末大作业做准备。
    数据要存成csv模式,好导入到RGui中
    在这里插入图片描述
    年份,人口出生率,人口死亡率,人口自然增长率
    2000,1.403,0.645,0.758
    2001,1.338,0.643,0.695
    2002,1.286,0.641,0.645
    2003,1.241,0.64,0.601
    2004,1.229,0.642,0.587
    2005,1.24,0.651,0.589
    2006,1.209,0.681,0.528
    2007,1.21,0.693,0.517
    2008,1.214,0.706,0.508
    2009,1.195,0.708,0.487
    2010,1.19,0.711,0.479
    2011,1.193,0.714,0.479
    2012,1.21,0.715,0.495
    2013,1.208,0.716,0.492
    2014,1.237,0.716,0.521
    2015,1.207,0.711,0.496
    2016,1.295,0.709,0.586
    2017,1.243,0.711,0.532
    2018,1.094,0.713,0.381
    2019,1.048,0.714,0.334
    (数据自行复制吧)

    一、任务目的:

    综合运用本学期所学统计学理论知识、R语言编程技巧和数据分析案例等内容,根据个人兴趣点,自行收集数据、整理数据、展示数据、分析数据,挖掘数据价值。能够正确合理使用R语言实现数据分析,并将此案例整理成数据分析报告。

    二、任务要求:

    1.数据描述性统计(平均数、标准差、中位数、偏态程度),体现数据特征,并对重要数据变量进行图表展示。
    2.数据分析:明确通过数据分析要解决什么问题,运用什么分析思路、分析方法和模型,并最终得出总结性的结论或效果。
    3.分析过程中,根据数据特征,解释为什么使用某某函数进行运算求解,并对运算得到的相关参数进行解读。
    例如:参数估计时,数据总体服从正态分布σ未知,样本量<30,属小样本,样本均值经标准化后服从自己度为n-1的t分布,故采用t.test函数……
    假设检验时,需写明具体“假设”、结论及相应代码。
    建模时,需明确具体步骤,对建模参数进行解读

    数据描述性统计

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    绘制带有箱线图、轴须线和密度估计的直方图

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    核密度图

    在这里插入图片描述
    人口出生率:
    在这里插入图片描述
    人口死亡率:
    在这里插入图片描述
    人口自然增长率:
    在这里插入图片描述

    时间序列图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    数据分析

    1. 确定变量间的关系
      首先出生率和死亡率:
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述
      人口出生率下降,人口死亡率在增长,二者的观测点分布在一条直线的周围,因而具有负线性关系。两个箱线图显示,出生率和死亡率不是对称分布。从拟合的曲线来看,有一定的线性特征,可以认为两个变量有线性关系。
      其次是出生率和自然增长率
      代码同上
      在这里插入图片描述
      人口出生率增加,人口自然增长率也在增长,二者的观测点分布在一条直线的周围,因而具有正的线性相关关系。两个箱线图显示,出生率和死亡率有一定的对称分布。从拟合的曲线来看,非线性特征不明显,显示两个变量有线性关系。
      最后是死亡率和自然增长率
      在这里插入图片描述
      人口死亡率减少,人口自然增长率在增长,二者的观测点分布在一条直线的周围,因而具有负的线性相关关系。两个箱线图显示,出生率和死亡率不是对称分布。从拟合的曲线来看,线性特征不是很明显,显示两个变量没有较强线性关系。
    2. 有关于相关系数的计算与检验
      在这里插入图片描述
    3. 回归模型与回归方程

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    arrows 函数用来在一张图表上添加箭头,只需要分别指定起始坐标和终止坐标,就可以添加箭头了,还可以通过一些属性对箭头的形状,大小进行调整.``
    xo, yo 指定起始点的x和y坐标,x1, y1 指定终止点的x和y坐标

    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4)
    

    x0, y0,x1,y1 支持一次设置多个值,同时画多个箭头

    arrows(x0 = c(1, 1),  y0 = c(1, 2),  x1 = c(4, 4), y1 = c(4, 5))
    

    length : 该参数一次只能设置一个值,默认值为0.25, 为了调整不同箭头的大小,建议分别设置

    par(mfrow = c(1,3))
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "length = 0.1")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 0.1)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "length = 0.5")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 0.5)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "length = 1")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 1)
    

    效果图
    在这里插入图片描述code : 调整箭头的类型,一共有1,2,3,4 共四种类型,该参数一次只能设置一个值

    par(mfrow = c(1,3))
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "code = 1")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, code = 1)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "code = 2")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, code = 2)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "code = 3")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, code = 3)
    

    效果图
    在这里插入图片描述angle : 设置箭头的角度,默认值是45,该参数一次只能设置一个值

    par(mfrow = c(1,3))
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "angle = 15")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 0.5, angle = 15)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "angle = 45")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 0.5, angle = 45)
    plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", main = "angle = 60")
    arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4, length = 0.5, angle = 60)
    

    效果图
    在这里插入图片描述除了上面的针对arrows 的特殊参数之外,也支持一些通用的参数,col , lty ,lwd 等

    出生率和自然增长率
    在这里插入图片描述
    死亡率和自然增长率
    在这里插入图片描述

    模型的拟合优度(以出生率和死亡率为例)

    在这里插入图片描述
    出生率和死亡率的决定系数R^2=0.3447=34.47%表示在人口出生率的取值的总误差中有34.47%可以由人口出生率与死亡率之间的线性关系来解释,可见模型的拟合程度较低

    残差的标准误

    出生率和死亡率的残差标准误是0.06245,表示用死亡率来预测出生率时平均的预测误差为6.245%

    模型显著检验——线性关系检验(F检验)

    #H0:不显著;H1:显著
    #F=9.469 p=0.006496<0.05拒绝原假设,线性关系显著

    回归系数检验与推断

    出生率和死亡率
    H0:β1=0(自变量对因变量的影响不显著);H1:β2≠0(显著)
    t=-3.077 p=0.0065<0.05,拒绝原假设,自变量对因变量的影响显著

    利用回归方程进行预测

    #计算点预测值(pre_model)、置信区间(con_int)和预测区间(pre_int)
    model<-lm(人口出生率~人口死亡率,data=table)
    x0<-table$人口死亡率
    pre_model<-predict(model)
    con_int<-predict(model,data.frame(人口死亡率=x0),interval="confidence",level=0.95)
    pre_int<-predict(model,data.frame(人口死亡率=x0),interval="prediction",level=0.95)
    pre<-data.frame(人口出生率=table$人口出生率,点预测值=pre_model,置信下限=con_int[,2],置信上限=con_int[,3],预测下限=pre_int[,2],预测上限=pre_int[,3])
    pre
    

    在这里插入图片描述

    回归模型诊断

    #计算预测值(pre)、残差(res)和标准化残差(zre)(出生率,死亡率)
    model<-lm(人口出生率~人口死亡率,data=table)
    pre<-fitted(model)
    res<-residuals(model)
    zre<-model$residuals/(sqrt(deviance(model)/df.residual(model)))
    mysummary<-data.frame(人口出生率=table$人口出生率,点预测值=pre,残差=res,标准化残差=zre)
    mysummary
    
    

    在这里插入图片描述

    检验线性关系

    #成分残差图
    model_1<-lm(人口出生率~人口死亡率,data=table)
    library(car)
    par(mai=c(.7,.7,.1,.1),cex=.8)
    crPlots(model_1)#线性
    #检验正态性
    par(mfrow=c(2,2),cex=0.8,cex.main=0.7)
    plot(model_1)
    #检验方差齐性
    library(car)
    ncvTest(model_1)
    #绘制散布—水平图
    spreadLevelPlot(model_1)
    #检验残差独立性
    library(car)
    durbinWatsonTest(model_1)
    

    在这里插入图片描述
    残差成分图,横坐标是自变量的实际观测值,纵坐标是因变量与残差之和,从拟合的曲线可以看出,人口出生率和死亡率没有过于明显的非线性模式,说明二者的线性关系假定成立。
    在这里插入图片描述
    右上角的图是标准化残差的正太Q-Q图,用于检验残差的正态性假定,可以看出,各个点大部分都在直线周围随机分布,没有固定模制,因此,出生率和死亡率的线性模型中,ε正态性的假定基本成立。
    左上角的图是残差值与拟合值图
    左下角的图是位置尺度图
    右下角图是残差与杠杆图,用于鉴别样本数据是否有离群点、高杠杆点和强影响点 。
    在这里插入图片描述

    方差齐性检验的原假设为误差项满足方差齐性p=0.98995接受原假设,可以认为满足方差齐性。
    在这里插入图片描述
    该图非线性特征明显,所以不满足方差齐性的假定
    在这里插入图片描述
    原假设为残差无自相关 p=0,拒绝原假设,显示残差有自相关

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    需要代做加qq1975728171
    环节一: 创建S3类studentS3, S4类studentS4和引用类studentRef。包含的属性分别是:姓名、学号、课程名称、学分、成绩(至少3门课程)。其中,姓名和学号分别使用字符型和整数型变量,其余属性则分别是长度相等的字符型、整数型和浮点数型向量。给上述三个类设计对应的泛型函数mean(),返回出加权平均成绩。用自己的信息创建对象,调用泛型函数得出加权平均分。
    此环节分值为:15分。注意:不使用自己信息创建对象不得分。

    代码:

    运行截图:

    环节二: 编写一个函数,以自己的姓名命名,其中函数中的形式参数n是该函数的一个数值型参数,该函数用于打印1~n之间的水莲花数。调用此函数,打印出1000以内的水莲花数。(水莲花数又称阿姆斯特朗数,水仙花数是指一个整数,它的每个位上的数字的3次幂之和等于它本身。例如1^3 + 5^3+ 3^3 = 153)。此环节分值为:15分。注意:不使用自己名字作为函数名不得分。
    代码:

    运行截图:

    环节三:以stackloss数据集中的stack.loss为因变量,分别得出对其他三个自变量的线性回归模型。创建一个2*2的画布,画出三个线性回归模型,要求每幅图中主标题为自己的姓名+因变量~自变量。针对每一个线性模型,自定义数据,封装后预测其值,并计算95%的置信区间。此环节分值为:30分。注意:不使用自己信息作为线性模型可视化标题不得分。
    代码:

    运行截图:

    环节四:对iris数据集进行预处理,将数据集随机分为训练数据集和测试数据集,其中训练数据集占比80%,测试数据集占比20%。
    对训练数据集使用朴素贝叶斯进行分类,构建分类器模型,其中分类器模型名字以自己名字命名。用测试数据集进行分类器的预测,并用混淆矩阵验证此朴素贝叶斯分类器的正确率。
    对训练数据集构建决策树模型进行分类,决策树模型用自己名字+学号后三位命名,将构建出的决策树作图画出。用测试数据集进行决策树的预测并用混淆矩阵验证决策树分类的正确率。
    对训练数据集构建支持向量机进行分类,构建SVM模型并用自己名字+学号后四位命名,用测试数据集进行预测并使用混淆矩阵验证构建出的SVM模型正确率。
    此环节分值为:40分。注意:三个分类模型不按要求命名不得分。
    代码:

    运行截图:

    展开全文
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