统计分析与建模

文档摘要

统计分析与建模 R语言统计分析与建模实战详解 1. 数据准备与探索性分析任何统计分析和建模的第一步都是数据准备。这包括数据导入、清洗、转换和探索性数据分析(EDA)。 1.1 数据导入 R语言支持多种数据格式的导入，例如CSV, Excel, txt等。 1.2 数据清洗数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值。 1.3 数据转换数据转换包括变量类型转换、创建新变量和数据标准化。 1.4 探索性数据分析 (EDA) EDA旨在通过可视化和统计摘要来了解数据的分布、关系和潜在模式。 2. 统计分析方法 R语言提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、方差分析等。 2.1 描述性统计 2.2 假设检验 2.3 方差分析 (ANOVA) 3.