GPA is performed in the package Fac

GPA is performed in the package FactoMineR, which has to be loaded
library(FactoMineR)
# The first step is to load data into R from the clipboard. The data matrix
for data analysis should be constructed for all consumers by placing next to
each other the individual matrixes shown in Figure 7.3. The global matrix
should be copied from Excel into the clipboard and imported into R using
the following command.
Dataset

Kết quả (Việt) 1:

GPA được thực hiện trong gói FactoMineR, đã được nạpLibrary(FactoMineR)# Bước đầu tiên là để tải dữ liệu vào R từ clipboard. Ma trận dữ liệudữ liệu phân tích cần được xây dựng cho tất cả người tiêu dùng bằng cách đặt bên cạnhnhau khuôn nổi cá nhân thể hiện trong hình 7.3. Ma trận toàn cầunên được sao chép từ Excel vào bảng tạm và được nhập vào bằng cách sử dụng Rlệnh sau.Số liệu <-read.table ("tạm", tiêu đề = TRUE, chín = "t", na.strings = "NA", dec = ".", strip.white = TRUE)# Lệnh sau đây chỉ ra rằng tên của các mẫubao gồm trong các cột được xác định là sản phẩm:Row.Names(dataset) <-as.character(Dataset$Product)Bộ dữ liệu$ sản phẩm < - NULL# Bước tiếp theo là thực hiện GPA trên tập hợp dữ liệu nhập khẩu. Nó là impor-ý để đưa vào tài khoản mà chức năng GPA cần cấu trúc nhómcác dữ liệu. Số lượng các thuộc tính được sử dụng bởi mỗi panelist để đánh giámẫu nên được bao gồm trong nhóm đối số. Năm sau,Các lệnh cho việc phân tích dữ liệu từ panelists 20 người sử dụng 9, 5, 4, 3,...,6 các thuộc tính để đánh giá các mẫu được hiển thị:GPAresob <-GPA (bộ dữ liệu, nhóm = c (9,5,4,3,7,3,7,8,9,12, 14,5,7,8,9,7,3,7,5,6))# Các lệnh sau đây cung cấp tọa độ của sự đồng thuận vàCác cấu phần. Chức năng GPA của FactoMineR hiện không chuyên nghiệp-vide chiếu của các thuộc tính.GPAresob$ đồng thuậnGPAresob$ XfinTÀI LIỆU THAM KHẢO

Kết quả (Việt) 2:

Điểm trung bình được thực hiện trong FactoMineR gói, trong đó phải được nạp
thư viện (FactoMineR)
# Bước đầu tiên là để tải dữ liệu vào R từ clipboard. Ma trận dữ liệu
để phân tích dữ liệu cần được xây dựng cho tất cả người tiêu dùng bằng cách đặt cạnh
nhau những ma trận cá nhân thể hiện trong hình 7.3. Các ma trận toàn cầu
nên được sao chép từ Excel vào clipboard và nhập khẩu vào R sử dụng
lệnh sau đây.
Dataset <- read.table ( "clipboard", header = TRUE, tháng chín =
"t", na.strings = "NA", tháng mười hai "." =, strip.white = TRUE)
# các lệnh sau đây chỉ ra rằng tên của các mẫu được
bao gồm trong các cột được xác định là sản phẩm:
row.names (Dataset) <- as.character (Dataset $ Sản phẩm)
Dataset $ sản phẩm <- NULL
# bước tiếp theo là thực hiện GPA trên tập dữ liệu nhập khẩu. Đó là trọng
quan để đưa vào tài khoản mà các chức năng GPA cần cấu trúc nhóm
của dữ liệu. Các số thuộc tính được sử dụng bởi mỗi panelist để đánh giá
mẫu nên được bao gồm trong nhóm đối số. Sau đây,
các lệnh để phân tích dữ liệu từ 20 ủy viên, người sử dụng 9, 5, 4, 3, ...,
6 thuộc tính để đánh giá các mẫu được hiển thị:
GPAresob <-GPA (Dataset, = nhóm c (9,5,4, 3,7,3,7,8,9,12,
14,5,7,8,9,7,3,7,5,6))
# các lệnh sau đây cung cấp tọa độ của sự đồng thuận và
các cấu hình phần. GPA chức năng của FactoMineR không cung
vide chiếu của các thuộc tính.
GPAresob $ đồng thuận
GPAresob $ Xfin
THAM KHẢO