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运用Rstudio进行以下操作(1)案例数据保存在“投影仪数据.xlsx”文件中,使用R软件读入样本数据,数据框命名为df。并使用head函数查看data数据的前6行; (2)将品牌名称、显示技术、上市年份、是否可吊装、分辨率、适用场景、操作系统、智能类型、优惠平台、是否支持3D、店铺类型、操作简单、方便携带、服务态度好、观感好、适合家用和性价比高17个变量设为定性变量。特殊要求:计算各品牌“累计评价”变量的中位数,品牌名称的因子水平值顺序(levels)与各品牌“累计

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本作品内容为运用Rstudio进行以下操作(1)案例数据保存在“投影仪数据.xlsx”文件中,使用R软件读入样本数据,数据框命名为df。并使用head函数查看data数据的前6行; (2)将品牌名称、显示技术、上市年份、是否可吊装、分辨率、适用场景、操作系统、智能类型、优惠平台、是否支持3D、店铺类型、操作简单、方便携带、服务态度好、观感好、适合家用和性价比高17个变量设为定性变量。特殊要求:计算各品牌“累计评价”变量的中位数,品牌名称的因子水平值顺序(levels)与各品牌“累计, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

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将品牌名称、显示技术、上市年份、是否可吊装、分辨率、适用场景、操作系统、智能类型、优惠平台、是否支持3D、店铺类型、操作简单、方便携带、服务态度好、观感好、适合家用和性价比高17个变量设为定性变量。特殊要求:计算各品牌“累计评价”变量的中位数,品牌名称的因子水平值顺序(levels)与各品牌“累计评价”中位数从大到小排列后的顺序保持一致。R代码
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统计量	CLOSE
 Mean均值	 2.130396
 Median中位数	 2.060000
 Maximum最大值	 3.800000
 Minimum最小值	 1.530000
 Std.Dev.标准差	 0.306363
 Skewness偏度	 1.535468
 Kurtosis峰度	 6.741687
 Jarque-Bera	 714.6416
 Probability	 0.000000
 Sum	 1559.450
 SumSq.Dev.	 68.61039
 Observat
统计量 CLOSE  Mean均值  2.130396  Median中位数  2.060000  Maximum最大值  3.800000  Minimum最小值  1.530000  Std.Dev.标准差  0.306363  Skewness偏度  1.535468  Kurtosis峰度  6.741687  Jarque-Bera  714.6416  Probability  0.000000  Sum  1559.450  SumSq.Dev.  68.61039  Observat
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1.根据数据特征选择适当的分组方式进行分组,并绘制频数分布表。

2.计算以下7个指标:中位数、众数、平均数、方差、标准差、峰度、偏度。

其他要求:

1.用Excel完成以上分组和计算。

2.将结果黏贴在word文档提交或直接提交excel文档。

2.如果能根据分组结果对数据特征进行说明,另有加分。片区5	22.2
片区6	31.1
片区7	27.3
片区8	24.8
片区9	26.2
片区10	25.9
片区11	22.9
片区12	22.4
片区13	24.1
片区14	22.9
片区15	2
1.根据数据特征选择适当的分组方式进行分组,并绘制频数分布表。 2.计算以下7个指标:中位数、众数、平均数、方差、标准差、峰度、偏度。 其他要求: 1.用Excel完成以上分组和计算。 2.将结果黏贴在word文档提交或直接提交excel文档。 2.如果能根据分组结果对数据特征进行说明,另有加分。片区5 22.2 片区6 31.1 片区7 27.3 片区8 24.8 片区9 26.2 片区10 25.9 片区11 22.9 片区12 22.4 片区13 24.1 片区14 22.9 片区15 2
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社会经济统计学原理四川自考计算题众数中位数
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实验数据
Iris.csv
基站节能策略合理性预测数据

通过实验,要求同学在实验中解决以下问题,并递交完整的实验报告
1、使用Numpy,分析基站节能策略合理性预测训练集中每个属性的中心趋势以及散布(包括均值、众数、中位数、极差、四分数、四分位极差,合图)。
实验数据 Iris.csv 基站节能策略合理性预测数据 通过实验,要求同学在实验中解决以下问题,并递交完整的实验报告 1、使用Numpy,分析基站节能策略合理性预测训练集中每个属性的中心趋势以及散布(包括均值、众数、中位数、极差、四分数、四分位极差,合图)。
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一元线性回归实战
一、数据集:导入
#california_housing房价预测数据集
fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housing
housing=fetch_california_housing()
二、变量
特征变量:
。Medlnc:该街区住户的收入中位数
。HouseAge:该街区房屋使用年代的中位数
·AveRooms:该街区平均的房间数目
•AveBedrms:该街区平均的卧室数目
Population:街区人口
·AveO
一元线性回归实战 一、数据集:导入 #california_housing房价预测数据集 fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housing housing=fetch_california_housing() 二、变量 特征变量: 。Medlnc:该街区住户的收入中位数 。HouseAge:该街区房屋使用年代的中位数 ·AveRooms:该街区平均的房间数目 •AveBedrms:该街区平均的卧室数目 Population:街区人口 ·AveO
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