r语言教学***-r语言入门基础教程

本文目录一览：

• 1、计算机专业分类有哪几种
• 2、34岁想转行零基础学什么好?
• 3、学习统计学都要掌握哪些知识点?
• 4、计算机类哪个专业前景好
• 5、dw检验法可以检验多重共线性吗
• 6、R语言---按照列的信息对行分组

计算机专业分类有哪几种

1、同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、***部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率。

2、计算机大类有有计算机科学与技术、数字媒体技术、网络工程、软件工程、物联网工程、智能科学与技术、信息安全、电子与计算机工程、空间信息与数字技术等。

3、通信工程专业：专业要求与就业方向：通信工程专业要求学生掌握通信基础理论和基本基础，掌握微波、无线电、多媒体等通信技术，以及电子和计算机技术，在信息时代有着极佳的就业优势。

4、计算机类专业是高考热门专业之一，主要包括计算机科学与技术、物联网工程、网络工程、数字媒体技术、信息安全、软件技术、计算机应用技术、计算机信息管理等本专科专业。

5、有关大学计算机专业分类整理如下，可供参考。目前我国计算机专业主要分为三大类：计算机基础专业、与理工科交叉的计算机专业、与文科艺术类交叉的计算机专业。

6、计算机专业分为计算机科学与技术专业、网络工程专业、软件工程专业、通信工程专业。

34岁想转行零基础学什么好?

1、适合零基础转行的行业有：教育行业、文化艺术行业、市场营销行业、人力***行业、网络技术行业。教育行业：教育行业注重传授知识和培养人才。有很多教育机构会提供培训和支持，帮助转行者掌握教学技巧和知识。

2、岁学新能源汽车维修技术比较好，新能源汽车技术专业就业前景新能源汽车专业就业前景一片光明。当前正在贯彻“***节约型，环境友好型”的发展战略，国家对新能源汽车实施重点扶持政策。

3、家具制作：每户人家里面都需要家具，因此学手艺的时候，考虑从这个方面出发是比较好的，一般需要掌握木工、电工、家具设计等方面的技巧。

4、选择做销售，没有经验，没有人脉，没有业绩就没有底薪，很多人望而却步；做小生意，生意不好，赔掉了本钱；学技术，不知道这个年龄，还能学什么？学出来之后是否有公司能聘用？这些都是现实存在的问题。

5、可以学视频剪辑技术，理由很简单，容易学（不像其它行业学习成本高，难度大），适合短期3-4个月短期学习，而且行业缺口非常大，无论是找工作还是自己在家里接私单，月收入轻松过万，两三万也是稀松平常，前景十分广阔。

学习统计学都要掌握哪些知识点?

1、做统计需要学习的内容包括：数学基础、统计学理论、数据分析方法、计算机技能和实践经验 数学基础 数学是统计学的基础，掌握数学知识对于理解统计学理论和应用统计方法至关重要。

2、数学分析 本科统计学不学高等代数（至少中财是）学的是数学分析，数学分析注重理论推导过程，对于很多数学原理的理解很有帮助。虽然统计和数学不一样，但是统计需要数学。

3、要掌握统计学中的各个基本概念。如统计总体、统计分组、分配数列、统计指标……等重要的概念不仅要记好概念，而且要掌握其基本的内容。基本知识点要掌握基本的知识点。

4、在学习前要理解统计学的思想以及目的，统计学的每一种基础知识都有其对应的数学基础，所以一定要理解数学。统计学基础知识大多是来自实际需要的，基础以及方法可以结合实际进行理解，边动手边思考能够事半功倍。

5、基础课：概率论，数理统计；专业基础课：随机过程，时间序列，回归分析，多元统计法分析，非参数统计，贝叶斯统计，统计决策理论，统计计算，实验设计，抽样调查等。

计算机类哪个专业前景好

1、计算机科学与技术专业 具有广泛的就业机会和职业发展前景 随着数字化时代的到来，计算机技术在各个领域被广泛应用，对计算机科学专业人才的需求不断增长。

2、计算机类最吃香的专业有：计算机科学与技术专业、网络工程专业、人工智能专业、信息安全专业、软件工程专业等。都是毕业后前景很好的专业，工资也都很高。

3、计算机类就业前景好的专业如下：计算机科学与技术专业：这个专业在计算机类专业中的报考人数是最多的，主要还是因为就业范围很广。不管是进入IT行业还是成为教师，疑惑在考公务员进事业单位或者国企都比较容易。

4、网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作。

5、计算机类哪个专业好就业 计算机科学与技术 计算机科学与技术在现实社会中是一个非常好就业的专业，这跟其就业面广离不开关系。

dw检验法可以检验多重共线性吗

前面我们学习了最小二乘回归，这种回归方法简单并且满足我们大部分的研究需要，但是能进行这种回归的前提是有条件的：变量无异方差，变量无自相关，变量无多重共线性。

因为如果不消除时间序列数据的自相关性，你建立的模型很有可能是伪回归。差分后的数据方差一定是符合多元回归***设的，没必要再做方差检验，做完这些工作之后在像其他类型数据一样，进行多重共线性等的检验和消除。

多重共线性检验（简单相关系数法）选择并打开解释变量后，view-covariance***ysis，然后看里面的相关系数即可。

也可以***取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数，增加的原则是显著提高可决系数，自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后，还可以***取岭回归方法来降低多重共线性的程度。

R语言---按照列的信息对行分组

1、R语言[_a***_]技巧 当你要对按照数据框某一列的信息对文件进行分组时 可以使用split函数 可以使用group_by（） 函数，但是这个函数不能方便你接下来对每个小的group进行更为复杂的操作。

2、R语言中，和排序相关的常用函数有： order（） ， sort（） ， rank（） ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。

3、链接： ***：// 我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。

4、read.xlsx（filename，sheet=1，head=T）如果你的第一行是数据，head=T会让第一列数据就会被强制为变量名，head=F则相反，这个需要xlsx包。

5、R软件可以用array（）函数直接构造数组，其构造形式为：数据框与矩阵类似，为二维，其数据框中各列的数据类型可以不同，但是长度必须一样。数据框在生物数据中用得比较多，是非常重要的一类数据类型。

6、连续型数据的的分组比较在科研生活中非常常见，比如：实验组和对照组基因表达量的比较、临床病人存活组和死亡组某项检查指标的比较 等等。检验两组连续型数据之间是否存在差异通常会使用T检验。

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