r语言数据统计实例教程
r语言如何统计各年龄段的个数？
r语言如何统计各年龄段的个数？
简单算个数用table就好了，aggregate做比较细致分类统计时用。
用法就是table(这一天的数据)
R就自动把频数算出来了。
r语言summary函数什么意思？
summary(): 例： summary(mtcars[vars]) summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。
有什么让你相见恨晚的数据分析工具？
JVS，这个工具支持多种数据源，操作企业也是拖拽化的方式，使用起来比较简单，拖拽化的实现很多数据处理的的功能。下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：，在线demo：
数据自动抽取智仓自动化抽取数据，设置定时任务
可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构
数据可视化流程 拖拽化加工可视化流程处理数据，
筛选节点：
汇总节点：
数据衍生：
横向连接
字段设置：
追加合并：
多种数据应用大屏、图表、报告、API
如何学习数据科学？
数据科学的学习，分为下面几个技能
一、数据处理技能
这个是最基础的能力，会取数、知道如何利用SQL统计指标、计算各种统计量来表达业务含义。
二、数据算法技能
这个有点高深，需要一定的数学、计算机、统计学功底，需要学会线性回归、逻辑斯蒂回归、聚类等相关算法的原理，以及如何用使用工具跑各种算法模型
三、商业分析技能
这个挑战性比较大，对于商业分析，无论是学校、企业很多人还处在摸索状态，没有成型的套路、模型、案例供各方学习（很多都是散落在各个企业的部门里面，没有系统的梳理出来）。
所以第一点和第二点，可以通过学校的学习搞定，而第三点需要在企业中，适合的场景下慢慢摸索才能成长。
dw统计量怎么算？
只能检验一阶不能检验高阶自相关
DW sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约 2(1 - r)
r表示相邻残差之间的相关系数
如果r 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性
如果r 0 也就是说接近0的DW值表示正相关
如果r 0 也就是说接近4的DW值表示负相关
一般DW统计量的表提供d_l和d_u
DW d_l 正相关
d_l DW d_u 该检验不确定
d_u DW 4 - d_u 不存在自相关
4 - d_u DW 4 - d_l 该检验不确定
DW 4 - d_l 负相关
扩展资料：
自相关性产生的原因：
线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。
1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关
2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关
3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关
4.模型设定误差引起随机误差项自相关
5.观测数据处理引起随机误差项序列相关
自相关的后果：
线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。
从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。
这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。
1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性
2.自相关的系数估计量将有相当大的方差
3.自相关系数的T检验不显著
4.模型的预测功能失效