r语言实现模糊c均值算法,R语言基本统计分析方法（包及函数）

转载自：http://blog.csdn.net/s04023083/article/details/40344273

摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析，关联分析，主成分分析，对应分析，因子分析等，那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢？

1、线性模型~回归分析：

【包】：stats

【函数】：lm(formula, data,...)

逐步回归：step(lm(formula, data,...))

回归诊断：influence.measure(lm(formula, data,...))

多重共线性：kappa(XX,exact=T), eigen(XX)

自相关检验：一阶：dwtest(y~x)多阶：bgtest(y~x,order=2,type=”Chisq”)

【备注】：1)stats包里的lm()可做多元线形模型，

anova.mlm()比较多个多元线形模型，

manova()做多元方差分析(MANOVA)。

2)sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。

3)pls包提供偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归；

4)ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；

5)dr包提供降维回归方法，

如：片逆回归法(Sliced Inverse Regression)、片平均方差估

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