R语言数据分析案例(1)
选题要求(1)学生在如下类别内任选其一,结合项目的行业特点,自拟题目和功能需求,利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作。要求:学生选题要“一人一题”,不得重复,个人项目需征得教师同意方可开展后续研究。互联网金融期末论文方向选择天津地区旅游发展与居民幸福指数研究民营企业诚信体系建设问题研究金融服务支持民营经济发展研究数字货币问题研究金融发展对绿色经济发展的影响研究金融科技与风险预警研究天津地区劳动
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利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作,需结合项目的专业应用,建立系统模型,运用R语言实现模型功能,并自拟实验数据,对系统模型进行验证和评价。
- 天津地区旅游发展与居民幸福指数研究
- 民营企业诚信体系建设问题研究
- 金融服务支持民营经济发展研究
- 数字货币问题研究
- 金融发展对绿色经济发展的影响研究
- 金融科技与风险预警研究
- 天津地区劳动年龄人口变动趋势与就业优先战略研究
- 家庭养育成本及其对生育的影响研究
- 乡村振兴背景下积极应对农村人口老龄化研究
- 房价对经济影响
① 国民经济类
② 高等教育类
③ 人与自然类
④ 卫生健康类
⑤ 智能制造类
⑥ 其他类型符合要求也可
其他数据分析案例—>>>r语言对全国人口数据进行分析建模并预测未来人口
本文是一个r语言数据分析案例,包括对数据的线性回归和非线性回归,模型的拟合优度,模型的数据预测等等。 需要代做加qq1975728171
部分展示:
截取任意中国的新冠疫情数据(5月份)。
从5月1号开始,到5月31号结束的全国现有确诊人数。
(a) 画图疫情病例vs时间
大概趋势:开始一段时间几乎不增长,15号开始增长速度激增。
(b)用线性和非线性方法拟合(a)中的趋势
线性:
lm=lm(confirm~date)
abline(lm)
非线性:
Lm2=lm(y~x+I(x^2)+I(x^3))
plot(confirm~date,col='red',main = "中国疫情现有确诊人数趋势图(5月份)")
lines(x,predict(lm2))
c)分析两种拟合的拟合优度
线性:
计算拟合优度
画残差图:
qqnorm(lm$residuals)
qqline(lm$residuals)
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直播时间 2025-02-26 16:00:00


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