示范一组求gl效应的SPSSSYNTAX练习,与R的结果比对

2017-2018 第一学期 《统计软件应用》录屏任务5

5. 示范一组求gl效应的SPSSSYNTAX练习,与R的结果比对

链接:https://pan.baidu.com/s/1qZTOQPu 密码:r9qx

(第六次录屏作业,至此录屏任务已经全部完成~)

作者:高明豪  环境科学(环境管理方向) 14307110284

课程:2017-2018第一学期《统计软件应用》

特征变量足够多的Logistic回归机器学习

2017-2018第一学期 《统计软件应用》录屏任务7(第五次录屏)

7.复用课堂练习的R代码,完成一个特征变量足够多的Logistic回归或者线性回归机器学习任务,作出λ参数与J_{train} 与J_{validation}的关系示意图

数据源:UCI数据集 wine_quality,白酒质量。此数据集除quality外,还包含11个变量(为适用二分类logistic回归,此处将quality>6定义为好酒,剩下的为一般的酒,分别用1,0表示)

(机器学习的运行结果如下图所示,因为每次运行取样的不同,结果也会有所差别,故分列出不标准化数据和标准化数据后的各一次结果,辅助线是J_train或J_validation取得最小值处,若λ=0时最小,则不在图中标出。详见视频)

 

J_train and J_validation lambdaJ_train and J_validation lambda

 

演示视频及文件  链接:https://pan.baidu.com/s/1ht3aNjQ 密码:208a

 

 

t检验的升级版本 (Effect size,样本图示)


2017-2018第一学期《统计软件应用》录屏任务8(第四次录屏)

8. 为常见的t检验、方差分析提供(Effect Size置信区间、样本图示、SS分解的Pie图或者Bar图、简单斜率置信区间图等等)升级版本

三次检验分别使用了三个不同的SPSS数据集,编写升级版本时,在R中原有的t.test的基础上,修改添加了部分代码,编写了t.test.upgrade函数,以实现加入计算和返回Effect size的功能,并通过SPSS计算了同一数据集的Effect size,通过与R中的结果比对,确认编写无误。此外,还做出了配对样本图示。

(1) Effect size——链接:https://pan.baidu.com/s/1ht7e6Q4 密码:s4ak

(2) 配对样本图示——链接:https://pan.baidu.com/s/1o9tvhBc 密码:b9l7

数据集、PPT和PDF文档  链接:https://pan.baidu.com/s/1i6uRoaD 密码:tj86

 

2017-2018统计软件应用 作业三 偏相关以及中介作用的主要结果Bootstrap的置信区间

偏相关作用方法一   链接:http://pan.baidu.com/s/1slfslxb 密码:hhok

偏相关作用方法二   链接:http://pan.baidu.com/s/1geSf4IJ 密码:5jmc

中介作用                   链接:http://pan.baidu.com/s/1eSbAQn4 密码:fa0v

源代码                       链接:http://pan.baidu.com/s/1jIuzApo 密码:x461