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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析r的问题,于是小编就整理了4个相关介绍数据分析r的解答,让我们一起看看吧。
rstudio中分析导入的数据方法:
1.
键盘输入 方法:step1> mydata <- data.frame() %创建一个名为mydata的空的数据框 step2> fix(mydata) %手动改变量名、数据类型及输入数据
2.
直接导入 步骤:File->Import Dataset->选择导数的数据格式,按照系统提示进行即可。
R就是相关性那个值,p就是显著性那个值,具体如下:
首先看显著性值,也就是sig值或称p值,它是判断r值,也即相关系数有没有统计学意义的,判定标准一般为0.05,由表可知,两变量之间的相关性系数r=-0.035,其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。
无论r值大小,都表明两者之间没有相关性,如果p值<0.05,那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值,|r|值越大,相关性越好,正数指正相关,负数指负相关。
扩展资料:
SPSS相关分析结果的看法
1、如果两个变量都是连续型,且服从正态分布,则选择pearson皮尔逊相关性分析。
2、如果两个变量有序定序,则选择spearman斯皮尔曼相关性分析,另外,如果连续变量但是不服从正态分布,也选择spearman相关性分析。
3、结果的分析有两步:
1、看sig是否<0.05,<0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果>0.05,意味着无关键,分析结束。
2、<0.05,意味着有关联,再继续看相关系数,是正相关还是负相关即可。也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上,绝对值高于0.5属于中强相关。
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1)以时间为序列,进行回归分析,这样能知道季度对销售有没有影响;
2)计算季度误差,作用是越来预测新的一年各个季度的销量情况;
3)利用销售的指标体系去看效率情况 4)将销售数据与其它维度结合,诸如价格因素,目的是发现内在的关系,并用模型表示出来,做预测。 希望对你有启发,好运!
到此,以上就是小编对于数据分析r的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析r的4点解答对大家有用。
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