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想知道分析这些数据怎么样？DEA分析DEA分析基于R语言方法的结果/步骤1 。输入原始数据，r软件meta 分析如何解读结果做Meta分析时，有OR、RR、RD等效果指标可供选择，用于统计数据，2.分析效率，如何用R语言做线性相关回归分析可以直接用corrcoef(x 。

1、如何用R语言做线性相关回归分析可以直接使用corrcoef(x ， y)函数。比如求已知x，y向量的相关系数矩阵R ，输入rcorcoef (x，y)然后调用max(max(R)，就可以求出最大值。Cor()函数可以提供两个变量之间的相关系数，散点图矩阵可以由散点图矩阵()函数生成，但是R语言并没有直接给出偏相关函数。如果要做，先调用cor.test()对变量做Pearson相关分析得到简单相关系数，再做t检验判断显著性。

2、R语言进行相关性分析correlation分析指分析对于两个或两个以上具有相关性的变量元素，以此来衡量两个变量之间的相关程度。相关性分析旨在研究两个或多个随机变量之间相互依赖的方向和紧密程度。一般来说，研究对象(样本或处理组)之间的距离为分析，而元素(物种或环境因子)之间的相关性为分析。两个变量之间的相关性可以用简单的相关系数(如皮尔逊相关系数等)来表示。).相关系数越接近1，两个元素之间的相关性越大，相关系数越接近0，两个元素越独立。
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符号表示相关的方向，正号表示正相关，负号表示负相关。适用于两个正态分布的连续变量。用两个变量的秩大小来进行分析是非参数统计方法。适用于不满足皮尔逊相关系数正态分布要求的连续变量。它还可以用来衡量有序分类变量之间的相关性。肯德尔状态相关系数是一种非参数检验，适用于两个有序分类变量。除此之外，还有计量两个变量之间关系的方法:卡方检验、Fisher精确检验等。

3、R语言基本数据分析 4、R语言之实战分析编辑自DataMiningWithR2.1，几乎每个变量都有一个异常值，大多是异常大的值。2.2.变量之间的相关性。2.3.从上面可以看出oPO4和PO4的相关性很高，达到了0.912.4 。观察单个变量的数据分布，左图可以清晰判断异常值的存在。右图可以显示不同范围内数据的分布集中度。3.1了解缺失值的基本分布。3.2直接删除缺失值。当缺失值占较小比例时，使用3.3根据一定的规则填充缺失值。4.1数据准备和聚类预览的初步判断。可分为四组:4.2级聚类，4.3 k表示均值聚类(1)，4.3k表示均值聚类(2)，4.1 。用cap法设定数据的上下限，用上限代替上限，用下限代替下限。4.2.在处理异常值之后，再现数据的分布。