能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS

1 功能角度 weka是机器学习方面的工具(开源).spss是数学工具(商业工具). 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归.包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器.当然还有聚类以及结果的图形可视化功能. spss,侧重统计分析.包括基础的数学运算,联合分析,时间序列分析,多元尺度方法等,当然它也有决策树,神经网络等类似于机器学习中的分类器功能. 相同点是都具有数据的回归功能,但是weka包含了机器学习的

SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包”(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算.数据挖掘.预测

Data Scientist, Analytics We’re looking for data scientists to work on our core and business products with a passion for Internet technology to help drive informed business decisions for ****. You will enjoy working with one of the richest data sets

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件. 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数)a <- 1:10save(a, file = "data/dumData.Rdata") # data文件为当前工作目录下的文件,必须存在rm(a)load("data/dumData.Rdata")print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件. 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  # data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a)   2.导入和加载.csv文件(writ

R语言数据导入  数据导入 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  #data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数) var1 <- 1:5 var2

R语言是用于统计分析.画图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源码开放的软件.它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支. 能够觉得R是S语言的一种实现. 而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析和作图的解释型语言.最初S语言的实现版本号主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完好.后来Auckland大学的Robert Gen

R是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统.其功能包括:数据存储和处理系统:数组运算工具(其向量.矩阵运算方面功能尤其强大):完整连贯的统计分析工具:优秀的统计制图功能:简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支.循环,用户可自定义功能. 与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序.使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析.R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算.统计计算的函数,从而使使用者能

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

路径 getwd() #获取当前工作路径 setwd() #设置工作路径 获取普通文本数据 x = read.table("data.txt") #通过路径直接获取 x = read.table("clipboard") #通过剪切板 x = read.csv("data.csv") #获取CSV文件 写入文本数据 write.table() #写入txt文件 write.csv() #写入csv文件 获取常用统计格式数据 SPSS STATA

一.数据分析 1.数据分析的多层模型 常用的统计量 常用的算法 常用的数据分析工具 常见的报表 二.R语言 1.什么是R语言?     R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.     R与spss几乎是一样的.     R是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统.其功能包括:数据存储和处理系统:数组运算工具(其向量.矩阵运算方面功能尤其强大):完整连贯的统计分析工具:优秀的统计制图功能:简便而强大的

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本文转载于公众号大猫的R语言课堂,公众号作者使用这个MRO+Visual Studio 2015来运行. 文中介绍了下载方法以及设置多线程. 传统的RGui是单线程运行,此时microsoft收购之后实现了多线程,在高效上跨出了一大步. 同时,笔者在使用的时候有一个非常大的困惑: 里面的函数包是不是跟原来的一样? --从包的数量上来看,应该是一

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读

R语言:关于rJava包的安装  盐池里的萝卜 2014-09-14 00:53:33 在做文本挖掘的时候,会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿,所以进行了总结: 第一步:安装rJava和jdk install.packages("rJava") JDK: D:\jdk R: D:\spss 21\R-3.0.1 1.配置好java 2.配置rJava 第二步:设置环境变量 ,涉及java调用R(我的电脑右键-属性-高级设置-环境变量) CLASSPATH=D:\spss 21