在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率...，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析： ?...在进行这些的人效指标的之前，我们要先了解公司的财务信息，因为人效的指标分析很多都是建立在公司的财务数据上，所以你要了解一年公司的营业收入，成本，净利润，人力成本，工资成本等这些数据，所以我们开头说人效成本一般是人力高层进行分析的...，因为这次财务数据都是公司的机密信息，没在获得财务数据以后，我们就可以从3个维度进行数据分分析。...1、首先我们要了解总的人效数据，我要知道一年人力成本多少钱，公司成本多少钱钱，我工资花了多少钱，这些是做下面人效分析的基础 2、第二个维度我我们要去分析各项人力成本的占比，我们要了解人力成本在公司总的成本的占比
人效的数据分析是所有模块数据分析里最有价值也是最难的一部分，在年底的时候很多同学开始做人效的数据分析，但是不知道如何做分析，今天我们就通过一个案例给大家梳理下人效数据分析的思路。...一、财务数据分析 因为人效数据分析是和财务数据紧密相关联，所以我们在做人效分析的时候，首先需要对财务数据进行分析，如果你们是上市公司，财务数据来源于财务报表，在财务报表里通过三张报表获得财务数据。...二、人力成本效能指标分析 对人效的关键指标进行数据分析，我们选择了 人力成本效能，人力成本利润效能，人均劳动生产率等指标来分析，在分析这些关键指标的同时，也对这些指标的相关字段进行趋势的分析，最后我们得出的分析结论如下...所以在2017年，我们还是需要继续扩招人员，支持一线的零售店面，同时控制人力成本和营收的固定系数值，以更加高效的管理推动业务发展。”...通过这样的一个人效数据分析，我们就全面的对公司人力成本效能做了一个分析报告，结合财务数据，进行了数据的描述和诊断，这才是老板要的人效数据分析报告。
在进行Meta分析 时必须做出的选择是固定效应和随机效应之间的选择。在这篇文章中，我们将看看这种选择的一些后果，实际上研究正在测量不同的效果。...我个人认为，这个决定应该基于对成分研究的了解，而不是基于实际查看点估计。 两种方法之间的另一个明显差异是，固定效应荟萃分析的计算标准误差小于随机效应荟萃分析的计算标准误差。...这可能会使研究人员相信固定效应估计更精确。 R中的模拟研究 为了进行模拟研究，我们将模拟30项研究的重复荟萃分析。 然后，我们执行固定效应和随机效应荟萃分析。...，固定效应方法仍然是无偏的，即使数据是基于随机效应模型进行模拟的。...对这种明显矛盾的解释是，当实际存在研究异质性之间时，由固定效应方法计算的标准误差是无效的。
2.面板向量自回归 我们考虑具有特定面板固定效应的阶数 -变量面板 VAR，由以下线性方程组表示： 其中， 是因变量的（1）向量； 是外生协变量的（1）向量； 以及 分别是因变量特定的固定效应和特异性误差的...2.2.模型选择 面板 VAR 分析的前提是在面板 VAR 规范和矩条件中选择最佳滞后阶数。...我们通过分析年工作时间和小时收入之间的关系来说明pvar使用，Holtz-Eakin、Newey和Rosen（1988）曾在他们关于面板向量自回归的开创性论文中分析过这种关系。...---- 点击标题查阅往期内容 R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 4.2.投资、收入和消费数据 我们使用投资、收入和消费数据时间序列数据进行比较...VAR/面板 VAR 点估计总结为下表。根据计算的点估计和标准误差，请注意每个系数的 95% 置信区间，即点估计两侧的大约两个标准误差，在估计量之间重叠。
2.面板向量自回归 我们考虑具有特定面板固定效应的阶数 -变量面板 VAR，由以下线性方程组表示： 其中， 是因变量的（1）向量； 是外生协变量的（1）向量； 以及 分别是因变量特定的固定效应和特异性误差的...2.2.模型选择 面板 VAR 分析的前提是在面板 VAR 规范和矩条件中选择最佳滞后阶数。...例子 我们通过分析年工作时间和小时收入之间的关系来说明 pvar使用，Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen（1988）之前在他们关于面板向量自回归的开创性论文中对此进行了分析。...我们通过分析年工作时间和小时收入之间的关系来说明pvar使用，Holtz-Eakin、Newey和Rosen（1988）曾在他们关于面板向量自回归的开创性论文中分析过这种关系。...VAR/面板 VAR 点估计总结为下表。根据计算的点估计和标准误差，请注意每个系数的 95% 置信区间，即点估计两侧的大约两个标准误差，在估计量之间重叠。
model 应使用的模型类型："默认"、"随机 "或 "固定"。...随机效应模型（"random"）是一种乘法随机效应模型，允许加权线性回归中的过度分散（残差标准误差不固定为 1，但不允许取低于 1 的值）。固定效应模型（"fixed"）将残差标准误差设为 1。...robust 表示该方法是否应使用 robustbase 软件包中的 lmrob() 函数进行稳健回归，而不是使用标准线性回归（lm）。...如果使用 "simple"（简单）（默认选项），则 IVW 估计值等同于根据比率估计值方差的最简单表达式（delta 扩展的一阶项--与结果相关性的标准误差除以与暴露相关性），使用逆方差权重对每个变异的比率估计值进行元分析...代码中的那一串标签代表的大脑区域共同组成了brain structure，这里的示例分析相当于把它当成了结局，也就是a的分析过程。当我们把b和c都跑完，这篇文献的思路就明了了。
miRNA测序数据分析流程图 我最近在生信技能树分享了几个miRNA的靶向基因的查询工具，分别是： microRNAs靶基因数据库哪家强 使用miRNAtap数据源提取miRNA的预测靶基因结果 对miRNA...进行go和kegg等功能数据库数据库注释 但是在回看自己五年前的 一篇文章学会miRNA-seq分析 ，发现反而是上游分析并不具备固定的流程，如果上游分析都有疑问，意味着拿到的miRNA表达矩阵本来是有问题的...interacting RNA (piRNA) and microRNAs (miRNAs) 需要区分开来哦，我们现在说的是miRNAs相关的 测序数据分析。...但是绝大部分人在处理miRNA测序数据的时候，并不会有那个时间来仔细琢磨这个数据处理流程。所以，如果你仔细看流程，会发现千奇百怪的数据处理。...如果大家有趁手的miRNA上游分析流程 欢迎共享哦，比如大家可以看到的tcga数据库的mRNA Analysis Pipeline ，详细代码： https://docs.gdc.cancer.gov
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...library(lme4) # 加载lme4包，用于线性混合效应模型的分析 # 第一个案例：简单的线性混合效应模型，从10个组中模拟100个数据点，具有一个连续的固定效应变量...= 20)) # 生成一个新的数据框newdat，其中x是从0到10的等差序列，长度为20 这段代码是继续上面的线性混合效应模型（LMM）分析的，它计算了预测值、预测区间和置信区间，...接下来，我会逐步解释这段代码的内容： # 生成新数据框newdat的模型矩阵 mm <- model.matrix(~x, newdat) # 根据固定效应计算新数据框的预测值...： 使用模型矩阵和固定效应系数来计算新数据点的预测值。
固定效应逻辑回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应和/或数据中的非独立性。固定效应的probit回归在这种情况下是有限的，因为它可能忽略了必要的随机效应或数据中的非独立性。...有聚类稳健标准差的Logistic回归。这些可以调整非独立性，但不允许有随机效应。有聚类稳健标准差的Probit回归。这些可以调整非独立性，但不允许有随机效应。...在我们的案例中，这包括病人（8,525）和医生（407）的总数。最后一节是固定效应估计值的表格。这些估计值代表回归系数。这些是未标准化的，而且是在对数尺度上。估计值后面是它们的标准误差（SE）。...在这种情况下，医生之间和医院之间的截距（在对数赔率尺度上）的变化。还显示了标准差（只是方差的平方根，而不是估计方差的标准误差）。我们还得到了每个层次上的单位的数量。最后是固定效应。...语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
默认情况下，这将使用 1000 个非参数引导样本重新估计参数估计的标准误差。...5.2 典型 CFA 输出默认情况下，第一个指标具有 1 的固定负载以缩放基础因子（“单位负载标识”）。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。...summary(filr, fit.measures=TRUE)我们现在有一列“稳健”的全局拟合指数，并注意标准误差是使用 Huber-White 估计器估计的（对非正态性和聚类稳健）。...最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson
id= 第一部分：Eviews软件特点 易于使用：EViews提供了友好的用户界面和易于使用的命令语言，可以方便地导入数据、执行分析和生成报告。...统计分析：EViews提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、时间序列分析、面板数据分析等，可以帮助用户对数据进行深入分析和理解。...数据可视化：EViews提供了多种数据可视化功能，如图表、热力图、地图等，可以帮助用户更直观地理解数据分析结果。...模型建立：EViews支持多种模型建立方法，包括线性回归、非线性回归、时间序列模型等，可以帮助用户构建适合于自己数据的模型，并进行预测和分析。...第二部分：Eviews如何做面板数据的主成分分析？ 可以做，但是有一说一俺并没有完全弄清楚原理。
一、作业要求（数据文件homework.dta） 画出ln_wage和tenure的散点图以及拟合曲线。...以ln_wage为被解释变量，以age、race、msp、grade、south、union为解释变量，做描述性统计分析，给出变量之间的相关性水平，做普通最小二乘回归（报告估计系数、t统计值、F值、R2...），T统计量（保留两位小数） outreg2 [Result] using Result.xsl, replace tstat e(r2,F) bdec(3) tdec(2) *3.1告诉stata该数据为面板数据...以ln_wage为被解释变量，以age、race、msp、grade、south、union为解释变量，做描述性统计分析，给出变量之间的相关性水平，做普通最小二乘回归(报告估计系数、t统计值、F值、R2...*3.1告诉stata该数据为面板数据（工资ln_wage和年份year）* xtset idcode year *3.2个体固定效应回归（在idcode层面做聚类稳健标准误）* xtreg ln_wage
一些游客不钓鱼，但没有关于一个人是否钓鱼的数据。一些钓鱼的游客没有钓到任何鱼，因此数据中存在多余的零，因为人们没有钓鱼。 数据说明 我们有 250 个去公园的团体的数据。...summary(zib) ## 直方图的X轴为对数10标 ggplot(znb, aes(ount)) ---- 您可能会考虑的分析方法 以下是您可能遇到的一些分析方法的列表。...OLS 回归——您可以尝试使用 OLS 回归分析这些数据。然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。...也就是说，第一行具有我们模型的第一个参数估计值。第二个具有第一个参数的标准误差。第三列包含自举的标准误差。 现在我们可以得到所有参数的置信区间。我们从原始比例开始，使用百分位数和偏差调整的 CI。...使用稳健标准误差时，自举 CI 与来自 Stata 的 CI 更加一致。 现在我们可以估计泊松模型的事件风险比 (IRR) 和逻辑（零通胀）模型的优势比 (OR)。
我们在公共数据集上测试了所提出的系统，并将其与许多最新的VIO系统进行了比较。实验结果表明，我们提出的系统不仅能够产生准确的跟踪结果，而且能够以更为稳健的方式实现。...在这种情况下，使用相同的捆集调整，但将固定关键帧和这些关键帧中观察到的地标。这样，只有在最后一个子帧窗口中观察到的新地标以及这些子帧的状态会被优化。...同时固定关键帧姿势和旧地标。然后进行整体优化，以稳定子帧姿势，并通过最小化IMU运动误差来更好地优化IMU偏差。 R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。...关于动态异常值去除策略，我们定性比较和分析了IMU-PARSAC算法与其他算法。为了解决由纯旋转引起的系统状态估计退化问题，我们研究了纯旋转的检测性能以及相机静止时系统的稳定性。...在EuRoC和ADVIO数据集上取得了明显更好的结果，这证明了我们系统的有效性，我们的算法在计算成本上也表现良好，可以实时在移动设备上运行，iPhone X上的AR演示进一步展示了算法在挑战性场景中的稳健性
数据说明 我们有 250 个去公园的团体的数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 。...summary(zib) ## 直方图的X轴为对数10标 ggplot(znb, aes(ount)) 01 02 03 04 您可能会考虑的分析方法 以下是您可能遇到的一些分析方法的列表...OLS 回归——您可以尝试使用 OLS 回归分析这些数据。然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。...也就是说，第一行具有我们模型的第一个参数估计值。第二个具有第一个参数的标准误差。第三列包含自举的标准误差。 现在我们可以得到所有参数的置信区间。我们从原始比例开始，使用百分位数和偏差调整的 CI。...使用稳健标准误差时，自举 CI 与来自 Stata 的 CI 更加一致。 现在我们可以估计泊松模型的事件风险比 (IRR) 和逻辑（零通胀）模型的优势比 (OR)。
分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示，PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低，PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。...值得注意的是，分段长度不仅影响平均的FC值，而且较短的分段相比较长的分段的FC图更不清晰(更模糊)(图2，上面板)。 图1 电极(左)和源分析(右)的PLI和AEC平均值。误差棒是指平均的标准误差。...白盒和黑盒分别表示PLI和AEC的稳定区。 图2 电极(上面板)和源(下面板)分析的PLI和AEC在不同分段长度下的FC模式。...表2 基于源水平的PLI和AEC网络测量的统计数据，报告了Friedman的主效应。 表3 标准误差和分段长度的线性回归分析。...源分析：线性回归 对于电极分析的AEC而言，在大多数测量中，分段长度与平均值的标准误差之间存在显著的正相关关系，意味着标准误差随分段长度的增加而增加(见表3)。
它使用 IEU GWAS 数据库自动获取数据，并使用多种方法进行分析。...，就是所谓的工具变量时需要我们去设定的，没有固定的标准。...一旦暴露和结果数据得到统一，我们就可以得到暴露和结果性状中每个工具 SNP 的效应和标准误差。...", "mr_ivw"))#可以选择自己想要的方法 敏感性分析 mr_heterogeneity(dat) 水平多效性 mr_pleiotropy_test(dat) 单SNP分析 返回一个与 mr...MR.RAPS（Robust Adjusted Profile Score）是最近提出的一种方法，它考虑了 SNP 暴露效应的测量误差，在存在许多（如数百个）弱工具变量时无偏倚，并对系统性和特异性多效性具有鲁棒性
> fit = ugarchfit(spec = spec) 拟合诊断 稳健标准误差基于 White (1982) 的方法，该方法通过计算参数 (θ) 的协方差 (V) 来生成渐近有效的置信区间：...稳健标准误差是 V 的对角线的平方根。...视频 时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 ** 拓端 ，赞22 最后，一些信息图可以交互绘制（which = 'ask'），单独绘制（which = 1:12），或者一次全部绘制（...如果是具有固定参数的规范，首先使用提供的数据集进行过滤，然后从过滤后的对象中提取标准化残差。...提供了一种方法（ugarchdistribution），用于从预先指定的模型、不同大小的数据进行模拟，将模型拟合到数据，并推断参数的分布以及作为数据长度的 RMSE 变化率增加。
此比较仅对完全嵌套的数据有效（不适用于交叉或其他设计的数据，可以使用混合模型进行分析）。尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...如果数据完全平衡（即每个班级的学生人数相同），则无条件模型的结果将与方差分析程序的结果相同。 SAS结果 需要“ covtest”选项来报告方差分量估计的标准误差。...在此数据的实际应用中，Extrav应该具有固定的效果而不是随机的效果是没有意义的，因为学生外向性的水平应随班级而变化。...对于内部MODEL规范，我们必须使用“ ON”选项，以告知Mplus Extrav是固定的1级因子。 可以看到由于使用ML估计而不是REML，许多估计和估计的标准误差（以及t统计量）存在细微差异。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
