主成成分分析是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。本文首先对主成成分分析方法的原理进行了简单的阐述。介绍了进行主成成分分析的工具SPSS，并以分析全国31个省市的8项经济目标为例，给出了详尽的分析。实验结果表明，主成成分分析能有效的将原有的复杂数据降维，同时包含原数据的大部分信息。
2022-05-05 17:12:02
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SPSS插件，应用于调节效应分析，基于OLS分析，只允许1个自变量、1个调节变量、1个因变量，协变量不限。可允许自变量或者调节变量为二次项，可允许自动中心化与标准化，可选择自动化的简单斜率，可选择进行分层回归。
2022-05-03 20:44:38
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频率
频率的目标是以SPSS和SAS用户熟悉的格式提供来自SPSS，SAS和其他数据文件的快速简便的频率表。 如果适用，将使用变量标签和值标签生成频率。
特征
只需一行代码即可轻松查看整个数据集
包括标签属性中包含的类别，即使数据集中存在0个个案
检查不适用和空白案例以检查所有丢失的数据
用户缺失的变量可以在缺失类别中报告
允许为字符串和数字类添加标签
禁止打印很长的表-默认为大写和小写（可以使用“最大行数”选项更改）
支持外国和避风港包裹的标签约定
安装
您可以使用以下方法从GitHub安装频率：
# install.packages("devtools")
devtools :: install_github( " wilcoxa/frequency " )
例子
使用外语：
library( frequency )
library( foreign )
dat <- read
2022-05-02 22:37:18
1.7MB
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