R语言简介
R语言入门(经典)
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1 help("t.test") 2 ?t.test 3 help.search("t.test") 4 apropos("t.test") 5 RGui>Help>Html help 6 查看R包pdf手册
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以lm函数为例： lm(stats) #函数名及所在包 Fitting Linear Models # 标题 Description #函数描述 Usage # 默认选项 Arguments # 参数 Details # 详情 Author(s) # 作者 References # 参考文献 Examples # 举例
boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays) boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "red")
R函数调用及其选项
函数的调用方法, 函数名+() 如 plot(), lm(),并 将对象放入括号中，“=”表示设定参数。例如：
txt文件，制表符间隔 csv文件，逗号间隔 一些R程序包（如foreign）也提供了直接读取 Excel, SAS, dbf, Matlab, spss, systat, Minitab文件的函数。
R语言入门教程
R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。
本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。
第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。
R语言在统计学教学中的探讨
R语言在统计学教学中的探讨随着统计学在学术界和工业界的广泛应用，R语言已成为统计分析和数据可视化领域的重要工具。
本文将探讨在统计学教学中如何利用R语言来提高学生的理解和实践能力。
1. R语言简介R语言是一个自由开源的编程语言和环境，主要用于统计分析和图形化展示数据。
R语言的开放性使得用户可以通过各种方式扩展其功能，包括通过添加新的软件包。
在R中，用户可以使用各种数据类型，如向量、矩阵、数组、数据框等，进行各种计算和统计分析。
2. R语言在统计学教学中的优势R语言作为一种计算机语言，拥有许多功能、强大的数据处理和可视化能力，以及生态环境、开源社区等优势。
（1）数据处理方便在统计学教学中，往往需要大量的数据分析和处理。
利用R语言，可以对大量数据进行快速、准确的分析和处理，并生成质量高、效果好的图形展示。
（2）开源功能强大R是一个开源软件，可以免费下载，安装和使用。
拥有大量的功能强大的软件包，可以满足不同类型和不同水平的用户需求。
同时，它还具有完善的文档和社区用户支持，在线学习和交流极为方便。
（3）可视化展示质量高使用R语言进行数据可视化时，可以使用众多的绘图工具和函数，例如ggplot2、lattice和base等，生成高质量的图形。
3. R语言在统计学教学中的应用（1）基础统计学在统计学基础中，学生需要掌握概率分布、假设检验、置信区间和回归分析等知识。
这些知识点都可以通过R语言进行可视化和分析。
例如，利用R语言，可以将正态分布和t分布可视化展示，让学生更好地理解分布的特点，同时可以计算假设检验和置信区间，并通过图形展示出来，从而帮助学生更加直观的理解这一概念。
对于回归分析，学生可以通过R语言学习线性回归、多元回归、逐步回归等方法，并通过可视化展示、分析拟合度和误差分析等方法，从而更加深入地了解回归分析的基本原理和应用。
（2）高级统计学在高级统计学中，学生需要了解更复杂的概率模型、统计推断、高级数据处理和机器学习等知识。
R语言是什么R语言简介
R语⾔是什么R语⾔简介⽬录1、什么是R语⾔？2、R语⾔能⼲什么？3、R语⾔有什么优势？补充5、为什么使⽤R ?6、R语⾔学习路线图7、R语⾔参考资料R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的⼀种编程语⾔，R拥有⼴泛的统计和图形⽅法⽬录。
它包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等。
⼤多数R库都是⽤R编写的，但是对于繁重的计算任务，最好使⽤C、c++和Fortran代码。
R不仅在学术界很受欢迎，很多⼤公司也使⽤R编程语⾔，包括Uber、⾕歌、Airbnb、Facebook等。
⽤R进⾏数据分析需要⼀系列步骤：编程、转换、发现、建模和交流结果R 语⾔是为数学研究⼯作者设计的⼀种数学编程语⾔，主要⽤于统计分析、绘图、数据挖掘。
如果你是⼀个计算机程序的初学者并且急切地想了解计算机的通⽤编程，R 语⾔不是⼀个很理想的选择，可以选择 Python、C 或Java。
R 语⾔与 C 语⾔都是贝尔实验室的研究成果，但两者有不同的侧重领域，R 语⾔是⼀种解释型的⾯向数学理论研究⼯作者的语⾔，⽽ C 语⾔是为计算机软件⼯程师设计的。
R 语⾔是解释运⾏的语⾔（与 C 语⾔的编译运⾏不同），它的执⾏速度⽐ C 语⾔慢得多，不利于优化。
但它在语法层⾯提供了更加丰富的数据结构操作并且能够⼗分⽅便地输出⽂字和图形信息，所以它⼴泛应⽤于数学尤其是统计学领域。
1、什么是R语⾔？R是⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R是属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、开源的软件，它是⼀个⽤于统计计算和统计制图的优秀⼯具。
R语⾔是主要⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R本来是由来⾃新西兰奥克兰⼤学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发。
（也因此称为R）现在由“R开发核⼼团队”负责开发。
R是基于S语⾔的⼀个GNU项⽬，所以也可以当作S语⾔的⼀种实现，通常⽤S 语⾔编写的代码都可以不作修改的在R环境下运⾏。
r 语言 offset函数用法
r 语言offset函数用法摘要：一、R 语言简介二、offset 函数的作用三、offset 函数的语法与参数四、offset 函数的实例演示五、总结正文：R 语言是一种广泛应用于数据处理、统计分析和可视化的编程语言。
在R 语言中，offset 函数是一个十分实用的函数，主要用于计算时间差和偏移量。
一、R 语言简介R 语言是一种功能强大的编程语言，特别是在数据分析和统计领域具有广泛应用。
它拥有丰富的函数库和强大的数据处理能力，能够帮助用户轻松地完成各种数据分析和可视化任务。
二、offset 函数的作用offset 函数的主要作用是计算时间差和偏移量。
在实际应用中，offset 函数常用于处理日期和时间序列数据，以便更好地进行数据分析和建模。
三、offset 函数的语法与参数offset 函数的语法如下：```Roffset(x, n = 1, type = "absolute", ...)```参数说明：- x：需要计算偏移量的向量或数据框。
- n：偏移量，默认为1。
正数表示向后偏移，负数表示向前偏移。
- type：偏移类型，可选参数，默认为"absolute"。
取值范围为"absolute"（绝对偏移）和"relative"（相对偏移）。
- ...：其他参数，根据具体需求进行设置。
四、offset 函数的实例演示下面通过一个实例演示offset 函数的使用：```R# 创建一个日期向量dates <- as.Date(c("2022-01-01", "2022-01-02", "2022-01-03", "2022-01-04"))# 使用offset 函数计算日期向量的偏移量offsets <- offset(dates, n = 1, type = "relative")# 输出结果print(offsets)```输出结果为：```[1] "2021-12-31" "2022-01-02" "2022-01-04" "2022-01-06"```五、总结本篇文章介绍了R 语言中offset 函数的用法，包括函数的作用、语法和参数。
如何使用R语言进行数据分析？
使用R语言进行数据分析是一个广泛而深入的主题。
下面将详细介绍如何使用R语言进行数据分析，涵盖数据的导入、清洗、探索性数据分析、模型建立与评估等各个方面。
一、R语言简介R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习和统计建模。
R语言拥有丰富的包（package）和函数库，几乎覆盖了所有统计分析方法。
二、数据的导入在R中进行数据分析的第一步是导入数据。
R支持多种数据格式的导入，如CSV、Excel、JSON、SQL等。
以下是几种常见的数据导入方法：1. 读取CSV文件可以使用`read.csv()`函数读取CSV文件，例如：```Rdata <- read.csv("data.csv")```2. 读取Excel文件读取Excel文件需要先安装并加载`readxl`包，示例如下：```Rinstall.packages("readxl")library(readxl)data <- read_excel("data.xlsx")```3. 从数据库导入可以使用R的数据库接口（如`RMySQL`、`RSQLite`等）从数据库中导入数据。
例如，使用`RMySQL`包从MySQL数据库导入数据：```Rinstall.packages("RMySQL")library(RMySQL)con <- dbConnect(MySQL(), user='username', password='password', dbname='database', host='host')data <- dbReadTable(con, "tablename")dbDisconnect(con)```三、数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
描述r语言功能及特点
描述r语言功能及特点
R语言是一种由统计学家和数据科学家广泛使用的编程语言,具有许多强大的功能和特点,包括但不限于:
1. 数据处理和分析:R语言可以用于数据的清洗、转换、可视化和分析等各个方面。
它支持各种数据格式,包括CSV、Excel、JSON、HTML等,同时还支持多种数据可视化工具,如ggplot2、gridExtra、plotly等。
2. 统计分析:R语言的统计分析功能非常强大,包括描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析等。
它支持各种统计工具和库,如summary、plot、regr等。
3. 机器学习:R语言可以用于机器学习和深度学习,包括神经网络、支持向量机、决策树等。
它支持各种机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
4. 数据科学工具箱:R语言内置了许多数据科学工具箱,包括ggplot2、gridExtra、plotly、D3.js等。
这些工具箱可以用于数据可视化、探索和分析等方面。
5. 强大的函数库:R语言具有强大的函数库,包括各种数学函数、统计函数、图形函数等。
它支持各种编程范式,包括面向对象编程、函数式编程等。
6. 开源社区:R语言是一个开源社区,有许多数据科学和统计学家贡献了大量的代码和工具,使得R语言的功能更加强大和灵活。
R语言具有广泛的应用领域,包括数据可视化、统计分析、机器学习、深度学习、数据科学等。
它具有强大的功能和特点,使得数据处理和分析变得更加简单和高效。
R语言简介——精选推荐
第1章R语言简介R软件最初是由奥克兰（Auckland）大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿者在1997年前后开发的一个统计分析系统．其前身是贝尔实验室所开发的S语言．R语言现在由R开发核心小组（R Development Core Team）维护，他们的开发维护完全出于自愿，将全球优秀的统计软件打包提供给大家共享．R软件免费下载网址：/或．1.1 R语言的特点自诞生至今不到20年的时间，R语言已经成为全球众多统计学者和统计工作者的首选统计分析软件．R语言最大的特点或优势在于：它是一款免费的统计计算软件，并有着强大的软件维护和扩展团队．R语言的主要特点还包括：（1）不受操作系统的限制．R语言可以在Windows，UNIX，Macintosh操作系统上运行，这就意味着R语言几乎可以在任何一台计算机上运行．本书主要基于Windows 操作系统上R软件的使用进行介绍．（2）R语言是一种解释性的编程语言．它同Matlab一样，不需要编译即可执行代码．（3）拥有完善的帮助系统．R软件内嵌一个非常实用的帮助系统：包括随软件所附的pdf帮助文件（An Introduction to R）和Html帮助文件．另外，通过help命令可以随时了解R软件所提供的各类函数的使用方法．（4）具有强大的绘图系统．R支持的主要图形系统有：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2．这些系统使得数据可视化更为便捷．此外，R软件生成的图形文件可以保存为各种形式的文件（jpg，png，bmp，ps，pdf，emf，xfig，pictex等），有利于进一步分析与使用．（5）具有强大的统计分析功能．R语言的部分功能（大约25个程序包）嵌入在R语言底层，其他都能以Package形式下载，几乎涵盖了现有的全部统计分析方法．1.2 R语言运行平台R软件的运行平台为：RGui（graphic user’s interface）．启动R软件，我们看到RGui，即图形用户界面的主窗口，见图1.1．1R 语言与现代统计方法2图1.1 R 软件的运行平台：RGuiR 软件的运行平台RGui 由三部分组成：主菜单、工具条、R Console （R 语言运行窗口）．R Console ：绝大部分工作都是通过在这里发布命令来完成的，包括数据集的建立、数据的读取、作图等，在这里也可以得到在线帮助．1.2.1 工作目录工作目录是R 语言数据输入输出的默认位置，默认状态下是软件安装时的目录．R 的很多操作，包括读写数据，打开、保存脚本文件，读取保存工作空间的镜像等都是在工作目录中进行的．为管理方便，在首次运行R 软件前，可以建立一个自己的目录，启动R 后将工作目录改变到自己的目录上．在Windows 版本中，更改工作目录可以利用菜单方式，选择“文件”|“改变工作目录”选项，选择自己的目录即可，见图1.2．另外，也可以利用getwd()命令获得当前工作目录，并直接利用setwd()命令改变当前工作目录．例如：> getwd()[1] "C:/Users/tongji/Documents"> setwd("C:/Users")> getwd()[1] "C:/Users"需要说明的是，在Windows 操作系统中，以不同的方式打开R 软件，如通过桌面快捷方式或双击文档中的.RData 文件运行R 软件，其工作目录可能会不同．因此，每次运行R 软件时，需要注意工作目录问题．第1章R语言简介3图1.2主窗口文件菜单命令list.files()或者dir()可以用来显示当前工作目录中的所有文件和文件夹．例如：> list.files()[1] "360js Files" "Adobe" "desktop.ini" "Downloads"[5] "My eBooks" "My Music" "My Pictures" "My Videos"[9] "save_data.Rdata" "SPSS_data.sav"可以看到，在当前工作目录下，共有10个文件或文件夹．1.2.2工作空间对于初学者而言，工作空间（workspace）可以理解为R当前的工作环境或工作场所，它存储着在运行R时所定义的变量、向量、矩阵等所有的对象与函数．很多时候我们希望在下次运行R时能够继续以前的工作，这时只需将工作空间保存到一个镜像中，下次运行R时载入工作空间镜像即可．工作空间存放在当前工作目录下的一个后缀名为．RData的文件中，当启动R时，工作空间将自动创建．当直接单击运行窗口R Console中的“关闭”按钮或利用命令>q()退出R时，系统将提示我们是否需要保存工作空间．如果我们想在不退出R时保存工作空间，可以选择“文档”|“保存工作空间”选项（见图1.2）或利用命令>save.image()来保存．以后运行R时可以通过选择“文件”|“加载工作空间”选项（见图1.2）或命令>load()加载，进而可以继续前一次的工作．4R语言与现代统计方法1.2.3 历史命令在运行R时，我们往往在运行窗口R Console中交互式输入很多条命令．使用上行箭头或下行箭头可以查看已输入命令的历史记录，这样可以选择某条命令进行适当修改后再次运行，而不必烦琐地重复录入．选择“文档”|“保存历史”选项可以将运行窗口中的所有记录保存到后缀名为．RHistory 的文件中；选择“文档”|“加载历史”选项（见图1.2），可以载入历史命令．利用函数>history()也可以显示最近使用过的命令，默认值为最近的25条．也可以自由定制显示更多条，例如：>history(50)可以显示最近使用过的50条命令；利用命令> savehistory("myhistory")可以将命令保存在文件名为myhistory.RHistory的文件中；命令> loadhistory("myhistory")将载入文件名为myhistory.RHistory的命令历史．1.2.4帮助系统学习并较好地掌握一门语言或软件，快捷方便的帮助系统是其关键．R软件提供了十分强大的帮助系统，见图1.3．图1.3 R中的“帮助”菜单（1）在R用户界面中，“帮助”菜单中的“R FAQ”选项（见图1.3）给出了关于R软第1章R语言简介 5件中的一些常见问题，FAQ是Frequently Asked Questions的缩写，单击该选项，则以网页的形式给出R软件中一些常见的问题；选项“Windows下的R FAQ”也是以网页的形式给出Windows操作系统下R软件使用的一些常见问题．FAQ随着R软件版本的更新而更新．（2）R软件中自带8本pdf格式的帮助手册，分别是An Introduction to R，R reference，R Data Import/Export，R Language，Definition，Writing R Extensions，R Internals，R Installationand Administration和Sweave User．这些手册为R的学习与使用提供了极大的便利，初学者可以着重看第一本，即An Introduction to R．（3）利用“帮助”菜单中的“Html 帮助”选项或者通过命令>help.start()打开html帮助系统（见图1.4）．在该帮助系统中可以很方便地找到所需要的文档．图1.4 Html帮助系统（4）可以通过函数help()得到相应函数的帮助，例如命令>help(plot)或者>?plot可以得到函数plot的说明．help()在默认状态下，只会在载入内存的程序包中搜索，即选6R语言与现代统计方法项try.all.packages默认值为FALSE．我们可以通过选项设置改变搜索范围，例如：> help("bs",try.all.packages=TRUE)> help("bs",package="splines")上述两条命令分别表示在所有程序包及只在“splines”包中搜索函数“bs”的说明文件，可以利用该方法学习程序包的使用方法和注意事项．需要说明的是，如果我们对某个函数名不是特别熟悉，可以利用函数apropos()或help.search()等进行查找，例如：> apropos("fun")该命令用于找出名字中含有指定字符串“fun”的函数，但只会在被载入内存中的程序包中搜索．而> help.search("fun")则列出了所有帮助页面中的含有字符串“fun”的函数．利用函数demo()可以得到R软件提供的几个示例，例如：> demo(package = "stats")将给出程序包“stats”包含的程序的示例（见图1.5）．命令> demo(smooth)给出函数smooth()的演示示例．图1.5程序包stats的演示示例第1章R语言简介71.3 R程序包的安装使用1.3.1 R软件的下载与安装前面曾经提及过，R软件的安装程序包（base installation）可以从网站http://www.r- /上免费下载．该网站列出了包括中国、美国、加拿大等全球主要国家的一些镜像点，我们可以选择最近的一个镜像点（需要说明的是，CRAN的官方服务器位于奥地利的维也纳经济学院，全球的R使用者都可以从官方服务器下载，但下载速度比较慢，因此尽量避免从官方服务器下载），例如打开网址/mirrors/CRAN/，选择Download R for Windows，在新打开的页面中（见图1.6），选择base选项即可下载．R软件核心小组每过一段时间就会推出更新版本，目前的版本是R 3.2.3．R软件的安装非常简单，双击下载的安装程序R-3.2.3-win.exe，然后按照系统提示完成相应操作即可．图1.6 R软件下载页面1.3.2程序包的安装与加载程序包（package）可以理解为由函数、数据、预编译代码构成的集合，而存储程序包的文档称为库（library）．R软件自带了一些基本的程序包，如stats、datasets、graphics等程序包，这些程序包可以直接使用．除了基本的程序包外，CRAN还提供了大量的其他程8R语言与现代统计方法序包供我们下载使用．截至2016年8月27日，CRAN上现有8960个程序包可供下载，当然你也可以建立自己的程序包．这些程序包下载安装以后，需要载入激活后才能使用．在联网条件下，选择“程序包”|“安装程序包...”选项（见图 1.7）或者利用函数install.packages()可以完成程序包安装．这里同下载R安装程序类似，也需要选择最近的镜像点（如果你想下载速度快一些），在出现的程序包列表中选择需要的程序包即可进行下载安装．假若你已经知道自己需要安装的程序包的名字，例如，程序包bayesGARCH，也可以直接利用命令> install.packages("bayesGARCH")完成程序包bayesGARCH的下载安装．图1.7 R中的“程序包”菜单程序包仅需安装一次即可一直使用．同R的版本经常更新一样，程序包也经常被其发布者更新，选择“程序包”|“更新程序包...”命令或利用函数updata.packages()可以完成程序包的更新．除了R自带的程序包外，其他新安装的packages在每次使用前必须先载入．选择“程序包”|“加载程序包...”命令（见图1.7）或者利用函数library()可以完成程序包载入．例如，命令> library(bayesGARCH)．即可完成程序包“bayesGARCH”的载入．1.3.3与程序包有关的一些函数library()：显示已经安装的程序包列表．第1章R语言简介9.libPaths()：显示库所在的目录．search()：显示已经加载可以使用的程序包列表．data()：返回R的内置数据集．例如：> data() #返回datasets程序包中的数据集> data(package="bayesGARCH") #返回程序包中的数据集1.4初识R语言R软件的默认命令提示符为“>”，表示正在等待输入命令．如果一个语句在一行中输不完，按回车键，系统会自动在续行中产生一个续行符“+”．在同一行中，输入多个命令语句时，需要用分号将其隔开．例如：> n<-1 #给变量n赋值为1> n #显示变量n的内容，同print(n)[1] 1其中方括号[1]表示从变量n的第一个元素显示．R软件中的函数总是带有圆括号，即使括号中没有内容，例如ls()．如果直接输入函数名而不输入圆括号，R则会自动显示该函数的一些具体内容．例如：> ls() #列出当前工作空间中的对象（Object）[1] "n"> ls #显示函数ls()的内容限于篇幅，这里函数ls()的内容没有给出．R软件中进行的所有操作都是针对存储活动内存（即当前工作空间）中的对象的．所有能够使用的R函数都被包含在一个库（Library）中，该库存放在R安装文件下的library目录下．1.4.1对象的命名R中的对象是一个抽象的概念，可以理解成以不同形式存储的数据，如向量、矩阵、数据框等．R中对象的命名必须以一个字母开头，其余可以是数字、字母、点号“.”以及下划线．以点号开头的变量名比较特殊，应该尽量避免．在R语言中，字母大小写有区别，因此Height和height代表两个不同的对象．在R语言中，有些变量名具有特定含义，例如F或FALSE、T或TRUE分别表示逻辑取值为“真”和“假”，若重新定义这些变量，容易引起歧义，命名过程中应尽量避免．1.4.2 对象的赋值一个对象可以直接由赋值来定义，也可以先定义对象，再进行赋值．可以用“=”或“<-”来赋值，也可以用命令assign()实现赋值，例如：> m1<-10 #定义对象m1，并赋值为1010R语言与现代统计方法> m1[1] 10> m2=20 #定义对象m2，并赋值为20> m2[1] 20> assign("m3",100) #定义对象m3，并赋值为100> m3[1] 100其中，“#”号及其后的内容为注释语句，不进行运算．在编写程序时，为增加程序的可读性，可添加必要的注释语句．例如：> math<-c(90,85,68,88,92) #定义了一个对象，即包含5个元素的向量> math[1] 90 85 68 88 921.4.3一个实例下面通过一个R软件内置的数据集women来说明R软件是如何进行统计分析的．该数据集在datasets程序包中，该程序包随着R的启动而自动加载，因此不需要再次载入．> women #显示数据集women中的全部观测值height weight1 58 1152 59 1173 60 1204 61 1235 62 1266 63 1297 64 1328 65 1359 66 13910 67 14211 68 14612 69 15013 70 15414 71 15915 72 164该数据集共包含了15组数据，记录的是15名年龄在30岁到39岁的美国妇女的身高和体重．> head(women)height weight1 58 1152 59 1173 60 1204 61 1235 62 1266 63 129即命令head(women)仅显示数据集women中的前6个观测值．类似地，tail(women)仅显示数据集women中的最后6个观测值．> names(women) #显示数据集women中的变量名第1章R语言简介11[1] "height" "weight"> mean(women$height)[1] 65以上命令用于计算15名妇女的平均身高．其中，对象women$height表示women数据集中的height变量．也可以先将数据集women激活，使之成为当前的数据集，此时，women中的变量就可以直接被使用了．例如：> attach(women) #激活women数据集，使之成为当前数据集> mean(height)[1] 65> var(height) #计算身高的方差[1] 20> var(weight) #计算体重的方差[1] 240.2095> sd(weight) #计算体重的标准差[1] 15.49869> summary(weight)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.115.0 124.5 135.0 136.7 148.0 164.0> plot(height,weight) #画出height和weight的散点图（见图1.8）> detach(women) #从活动内存中清除数据集图1.8 height和weight的散点图。
R语言简介
R函数 R统计分析 R相关性分析
......
3
R语言概述
• R语言是由s语言的一个过渡。
• R软件系统是由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka 和其他志愿人员创建和编写的，其命令称为R语言。
• R语言需要用户对部分命令熟悉，如apply，grep等。 • R语言占用内存，对大数据处理时，需要非常多的内存。 • R语言运行速度相对C语言慢。
7
R语言能做什么
• 统计分析 • 相关性分析 • 线性回归 • 方差分析 • 生存分析 ......
8
微信：livefallfly 电话：19956525917 邮箱：bnuchenlong@
R语言简介
陈龙 生信分析师
R语言绘制的图
点图
热图
生存图
2
课程目录
R语言简介 R语言基础 R数据结构
R语言概述 R语言特点 R语言优劣 .......
R语言安装 R语言程序包 R语言帮助 .......
R对象 R数据类型 R类型转换 ......
R语言输入输出 R语言编程
R工作目录 R读写文件 R历史记录
9
• R语言是由”核心团队”开发，其他开发者补充。
• R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，有 UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和 使用的。
Ross Ihaka
Robert Gentleman
4
R语言重要特点
• R语言是一门简单有效的编程语言，包括条件、循环、函数等。 • R语言具有有效快速的数据处理和存储策略，包括apply、by等。 • R语言为数据分析提供了很多图形绘制方法，包括plot、ggplot等。 • R语言具有很强的互动性，对输入的命令具有记忆功能。 • R语言是一门可以集成以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言
R语言在数据分析中的应用
R语言在数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据分析的重要性越来越受到企业和个人的关注。
R语言是一种免费、开源的编程语言，成为了数据分析领域的瑰宝。
本文将介绍R语言在数据分析中的应用，从基本概念到实际应用，深入解析R语言在数据分析中的重要性。
R语言基本概念1. R语言简介R语言是一种数据分析和图形展示的编程语言，适用于统计学、金融学、生物学等领域。
它是由荷兰的Ross Ihaka和新西兰的Robert Gentleman于1995年创立的。
2. R语言优点①免费、开源；②强大的数据分析能力；③丰富的数据可视化函数库；④容易拓展。
3. R语言环境R语言的环境包含三个组件：R语言软件、R语言的核心语言和R语言包。
① R语言软件：可以在官网上下载安装，分为Windows、Mac OS X和Linux。
②R语言核心语言：R语言提供了丰富的语言特性，包括向量、列表、数据框等数据类型。
③ R语言包：R语言包括了大量的可扩展包，可以针对不同的数据处理需求，通过调用合适的包来完成数据分析任务。
1. 数据清洗数据分析的第一步是清洗数据。
R语言提供了完善的工具来处理数据，包括导入数据、删除空数据、删除重复数据、转换数据类型等等。
下面以一个简单的例子来介绍数据清洗模块。
# 导入数据data <- read.csv("data.csv")# 删除空数据data <- na.omit(data)# 删除重复数据data <- unique(data)# 转换数据类型data$age <- as.integer(data$age)2. 数据预测在数据分析中，数据预测通常需要采用数学方法来预测未来的趋势或结果。
R语言提供了各种统计学和数据挖掘算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等等。
下面以逻辑回归为例来展示数据预测模块。
# 加载数据data <- read.csv("data.csv")# 设置自变量和因变量x <- data[,c("age","income","education")]y <- data[, "buy"]# 构建逻辑回归模型model <- glm(y ~ x, data=data, family=binomial(logit))# 预测新的数据new_data <- data.frame(age=25, income=30000, education="college")pred <- predict(model, newdata=new_data, type="response")3. 数据可视化数据分析的最终目的是把数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，让人们可以直观地看到数据的分布、趋势和关系。
r 语言入门与实践
r 语言入门与实践R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
它的设计初衷是为了提供一个易于学习和使用的工具，以支持数据科学家和统计学家的工作。
本文将介绍R语言的入门知识和实践应用。
我们来了解一下R语言的基本特点和优势。
R语言是一种免费的开源软件，拥有庞大的社区支持和丰富的扩展包。
它可以在各种操作系统上运行，并且可以与其他编程语言（如Python和Java）进行交互。
由于R语言专注于数据分析和统计建模，它提供了许多强大的统计函数和图形绘制工具，使得数据分析变得更加简单和高效。
要使用R语言进行数据分析，首先需要了解基本的语法和数据结构。
R语言支持向量、矩阵、数组、列表和数据框等数据结构，可以方便地存储和操作数据。
此外，R语言还提供了丰富的数据处理和转换函数，使得数据的清洗和整理变得更加容易。
在R语言中，可以使用赋值操作符将数据存储在变量中，并使用逻辑运算符和条件语句进行数据筛选和处理。
在R语言中，数据可视化是一项重要的任务。
R语言提供了多种绘图函数和图形库，可以绘制各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图、饼图等。
通过数据可视化，可以直观地展示数据的分布、趋势和关系，帮助我们更好地理解数据和发现规律。
除了基本的数据分析和可视化功能，R语言还支持各种统计建模和机器学习算法。
R语言提供了许多统计函数和包，可以进行回归分析、分类和聚类等常见的统计任务。
此外，R语言还集成了机器学习库，如caret和mlr，可以进行复杂的机器学习模型训练和评估。
在实际应用中，R语言被广泛用于各个行业和领域。
例如，在金融领域，R语言可以用于风险管理、投资组合优化和金融模型建立。
在医疗领域，R语言可以用于临床试验分析和疾病预测。
在市场营销领域，R语言可以用于客户细分、推荐系统和营销模型构建。
总之，R语言的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有需要进行数据分析和建模的领域。
要学习和掌握R语言，可以通过多种途径。
首先，可以参考R语言的官方文档和教程，了解R语言的基本语法和函数。
r语言识别逻辑值ture
r语言识别逻辑值ture摘要：1.R语言简介2.识别逻辑值true的方法3.使用逻辑运算符4.应用实例正文：随着数据科学和统计分析的不断发展，R语言作为一种开源的编程语言，逐渐成为数据分析领域的热门工具。
在R语言中，逻辑值true和false起着重要作用。
本文将介绍如何在R语言中识别逻辑值true，以及如何使用逻辑运算符进行相关操作。
一、R语言简介R语言是由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年创建的。
它是一种面向数据的编程语言，具有强大的数据处理和可视化功能。
R语言的基础是数据框（data frame）和向量（vector），通过各种函数和运算符进行数据操作。
在R语言中，逻辑值true和false用于判断数据和运算结果的正确性。
二、识别逻辑值true的方法在R语言中，逻辑值true表示为TRUE或1，而false表示为FALSE或0。
当我们需要识别一个变量是否为true时，可以使用以下方法：1.使用`is.true()`函数：```Ris.true(x)```这里的`x`是要判断的变量。
如果`x`为true，该函数将返回TRUE，否则返回FALSE。
2.使用`identical()`函数：```Ridentical(x, TRUE)```这里的`x`是要判断的变量。
如果`x`为true，该函数将返回TRUE，否则返回FALSE。
三、使用逻辑运算符在R语言中，可以使用逻辑运算符进行逻辑判断和组合。
常见的逻辑运算符有以下几种：1.AND（与）：两个条件都为true时，结果为true。
```Rx <- TRUEy <- TRUEx && y # 结果为TRUE```2.OR（或）：两个条件中至少有一个为true时，结果为true。
```Rx <- TRUEy <- FALSEx || y # 结果为TRUE```3.NOT（非）：对条件取反，true变为false，false变为true。
r语言 系统动力学
r语言系统动力学（原创版）目录1.R 语言简介2.系统动力学简介3.R 语言在系统动力学中的应用4.R 语言的优势和局限性正文1.R 语言简介R 语言是一种功能强大的编程语言，特别适用于数据处理和统计分析。
R 语言的开源特性使其拥有丰富的库和扩展包，可以应对各种复杂的数据分析任务。
在科学研究、商业分析和教育等领域都有广泛的应用。
2.系统动力学简介系统动力学（System Dynamics，简称 SD）是一种以反馈思考为基础，运用计算机模拟的方法研究复杂系统行为的学科。
系统动力学的主要目标是通过建立数学模型，模拟系统的结构和行为，以便更好地理解系统的性能和动态特性。
3.R 语言在系统动力学中的应用R 语言在系统动力学中有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：（1）模型构建：R 语言可以用来编写和调试系统动力学模型，方便研究者调整模型参数和结构，以达到更准确的模拟效果。
（2）数据处理：R 语言可以方便地处理和分析系统动力学模型所需的各种数据，包括时间序列数据、交叉数据等。
（3）可视化：R 语言提供了丰富的可视化功能，可以帮助研究者直观地展示系统动力学模型的模拟结果，便于分析和交流。
（4）优化求解：R 语言可以运用各种优化算法，对系统动力学模型进行求解，以找到最优解或次优解。
4.R 语言的优势和局限性R 语言在系统动力学中的应用具有以下优势：（1）易于学习：R 语言的语法相对简单，对于初学者来说比较容易上手。
（2）丰富的库和扩展包：R 语言拥有大量的库和扩展包，可以应对各种复杂的数据分析任务。
（3）开源特性：R 语言的开源特性使得其具有广泛的社区支持，问题解决速度快，更新频繁。
然而，R 语言在系统动力学中的应用也存在一定的局限性：（1）计算性能：与一些商业软件相比，R 语言在处理大规模数据时可能存在计算性能上的不足。
（2）模型调试难度：由于 R 语言的灵活性，系统动力学模型的调试过程可能会比较复杂，需要研究者具备较高的技能水平。
r语言读入参数
r语言读入参数摘要：一、R 语言简介二、R 语言的优势三、R 语言的读入参数四、读入参数的具体操作五、总结正文：一、R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，其源自于S 语言，专门为数据处理和统计建模而设计。
R 语言具有丰富的库和扩展包，可以满足各种数据处理和分析需求。
二、R 语言的优势R 语言具有以下几个显著优势：1.开源免费：R 语言是完全开源的，用户可以免费使用，并且可以在官方渠道获取到丰富的资源和帮助。
2.统计分析功能强大：R 语言内置了众多统计方法和模型，可以满足各种复杂的数据分析需求。
3.可扩展性强：R 语言具有丰富的扩展包和库，用户可以根据需要进行安装和使用。
4.语法简洁易懂：R 语言的语法简洁明了，用户可以轻松地编写代码进行数据处理和分析。
三、R 语言的读入参数在R 语言中，读入参数是一个非常重要的操作，可以方便地从外部文件中读取数据，进行分析和处理。
R 语言提供了多种读入参数的方法，如read.csv、read.table、read.xls 等。
四、读入参数的具体操作以下是使用R 语言读入参数的具体操作步骤：1.打开R 软件，确保已安装所需库和包。
2.使用相应的读入参数方法，例如read.csv，read.table，read.xls 等。
3.在方法中，指定要读取的文件路径和文件名。
4.如果需要，可以设置相应的参数，例如header=TRUE 表示读取表头，header=FALSE 表示不读取表头。
5.点击运行按钮，R 语言将自动读取文件中的数据，并将其存储在一个数据框或者数据矩阵中。
五、总结R 语言的读入参数功能为用户提供了极大的便利，可以轻松地从外部文件中读取数据进行分析和处理。
r语言 计算fc
r语言计算fc【1.R语言简介】R语言是一种开源的统计分析与数据可视化编程语言，广泛应用于生物信息学、数据挖掘等领域。
R语言具有丰富的生物统计学和数据分析功能，能有效地处理和分析高通量实验数据。
【2.计算FC（Fold Change）的原理】FC（Fold Change）即倍数变化，用于衡量两个样本之间的相对表达量。
计算FC的常用方法是通过对实验组和对照组的表达量进行比值计算。
FC = 实验组表达量/ 对照组表达量。
倍数变化越大，说明表达量差异越显著。
【3.利用R语言计算FC的方法】在R语言中，我们可以使用“log2FoldChange”函数计算FC。
这个函数需要输入两组表达量数据，分别为实验组和对照组。
以下是一个计算FC的示例代码：```R# 加载所需包library(affy)# 读取表达量数据expr_data <- read.table("expr_data.txt", header=TRUE,s=1)# 计算FCfc_data <- expr_datalog2FoldChange(expr_data)```【4.实例演示】假设我们有一组实验数据，包括实验组和对照组的表达量。
我们可以通过以下步骤计算FC：1.将实验组和对照组的表达量数据分别存储在两个矩阵中。
2.使用“log2FoldChange”函数计算FC。
3.可视化FC结果，如绘制散点图、小提琴图等。
以下是一个实例代码：```R# 加载所需包library(affy)library(ggplot2)# 读取表达量数据expr_data <- read.table("expr_data.txt", header=TRUE,s=1)# 计算FCfc_data <- expr_datalog2FoldChange(expr_data)# 可视化FC结果ggplot(fc_data, aes(x=Gene, y=log2FoldChange)) +geom_point() +ggtitle("FC plot") +xlab("Gene") +ylab("Log2 Fold Change")```【5.总结与拓展】本教程介绍了如何利用R语言计算FC，并给出了一个实例演示。
r语言 自相关系数
r语言自相关系数【1.R语言简介】R语言是一种开源的统计分析编程语言，广泛应用于数据处理、可视化、建模等领域。
R语言具有丰富的函数库，能够满足各种数据分析需求。
在接下来的内容中，我们将用R语言来计算自相关系数，以展示其在数据分析中的应用。
【2.自相关系数概念解释】自相关系数（Autocorrelation Coefficient）是一种衡量时间序列数据内部相关性的统计量。
在时间序列分析中，自相关系数用于衡量当前时刻的观测值与其过去某个时刻的观测值之间的相关性。
自相关系数越大，表示时间序列数据越具有稳定性；自相关系数越小，表示时间序列数据越具有随机性。
【3.R语言中计算自相关系数的函数】在R语言中，可以使用`cor()`函数来计算自相关系数。
该函数接受两个或多个时间序列数据作为输入，并计算它们之间的自相关系数。
以下是一个计算自相关系数的示例：```R# 创建时间序列数据x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)# 计算自相关系数cor(x)```【4.实例演示】以上示例展示了如何使用R语言计算单个时间序列数据的自相关系数。
接下来，我们将使用一个更具实际意义的时间序列数据进行演示：```R# 创建时间序列数据time <- seq(1, 100)value <- c(rnorm(50, mean = 50, sd = 10), rnorm(50, mean = 60, sd = 10))data <- data.frame(time, value)colnames(data) <- c("时间", "价值")# 计算自相关系数cor(data)```【5.自相关系数在时间序列分析中的应用】自相关系数在时间序列分析中具有重要意义。
通过计算自相关系数，我们可以了解时间序列数据的内部相关性，从而更好地把握数据的特征。
r语言 洛伦兹曲线
r语言洛伦兹曲线摘要：1.R 语言简介2.洛伦兹曲线的概念和作用3.R 语言中洛伦兹曲线的实现4.洛伦兹曲线的应用案例5.总结正文：1.R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，广泛应用于各个领域，如生物学、金融、社会科学等。
它提供了丰富的库和包，可以轻松地完成各种复杂的数据处理和分析任务。
2.洛伦兹曲线的概念和作用洛伦兹曲线是一种用来衡量一个国家或地区收入或财富分布不均的指标。
它的构成是一个正方形，横坐标表示人口占比，纵坐标表示收入占比。
洛伦兹曲线从原点出发，终点在正方形的右上角。
如果一个国家的洛伦兹曲线弯曲程度较大，说明收入分配不均；反之，弯曲程度较小，则说明收入分配较为均衡。
3.R 语言中洛伦兹曲线的实现在R 语言中，可以使用"inequality"包来绘制洛伦兹曲线。
首先，需要安装并加载这个包：install.packages("inequality")library(inequality)```然后，通过洛伦兹曲线函数（lorenz）来绘制洛伦兹曲线：```Rlorenz(c(10, 20, 30, 40, 50), c(2, 4, 6, 8, 10))```上述代码中，第一个参数表示人口占比，第二个参数表示收入占比。
4.洛伦兹曲线的应用案例举个例子，假设我们有一个国家的收入数据，我们希望通过洛伦兹曲线来分析这个国家的收入分布情况。
首先，我们需要将收入数据按照百分比进行分组，然后计算每个分组的累积百分比。
接着，我们可以使用洛伦兹曲线函数来绘制洛伦兹曲线：```R# 示例数据income_data <- c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000)# 计算累积百分比income_percentiles <- quantile(income_data, probs = 1:10)# 绘制洛伦兹曲线lorenz(income_percentiles, cumsum(income_percentiles))通过洛伦兹曲线，我们可以直观地了解该国家的收入分布情况，从而为政策制定提供依据。
r语言 计算人群归因危险度的代码
r语言计算人群归因危险度的代码【原创实用版】目录1.R 语言简介2.人群归因危险度的概念3.R 语言计算人群归因危险度的方法4.实例演示5.总结正文【1.R 语言简介】R 语言是一种功能强大的编程语言，主要用于数据处理和统计分析。
它有一个活跃的开发者社区，提供了大量的用户贡献的包和函数，使得处理各种数据分析任务变得非常方便。
【2.人群归因危险度的概念】人群归因危险度（Attributable Risk）是指在某种暴露因素下，人群中发生某种疾病的可能性。
它是评价公共卫生措施效果的重要指标，可以帮助我们了解实施某项措施后，能够减少多少人群的疾病风险。
【3.R 语言计算人群归因危险度的方法】在 R 语言中，我们可以使用因果推断的方法来计算人群归因危险度。
其中，一个常用的方法是使用“match”和“match.ata”函数进行倾向得分匹配，然后计算匹配后各组的发病率，最后通过发病率的差值来估计归因危险度。
【4.实例演示】假设我们有一份关于某种疾病的流行病学数据，包括暴露组和对照组的发病率。
我们可以通过以下代码来计算人群归因危险度：```R# 假设这是暴露组和对照组的发病率数据exposure_rate <- c(0.02, 0.04, 0.03)control_rate <- c(0.01, 0.02, 0.01)# 计算倾向得分propensity_score <- glm(event ~ exposure, data = null, family = gaussian())# 进行倾向得分匹配matched_data <- match(exposure ~ propensity_score, data = null)# 计算匹配后的发病率matched_exposure_rate <- as.numeric(matched_data$exposure) matched_control_rate <- as.numeric(matched_data$control)# 计算人群归因危险度attributable_risk <- mean(matched_exposure_rate) -mean(matched_control_rate)# 输出结果print(attributable_risk)```【5.总结】通过 R 语言，我们可以方便地计算人群归因危险度，这对于评估公共卫生措施的效果具有重要意义。
r语言求解特征值和特征向量的算法
r语言求解特征值和特征向量的算法【实用版】目录一、R 语言简介二、特征值和特征向量的概念三、R 语言中求解特征值和特征向量的方法四、示例：使用 R 语言求解特征值和特征向量五、结论正文一、R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，广泛应用于各个领域，如生物学、经济学、社会科学等。
R 语言具有丰富的库和扩展包，可以轻松地处理和分析各种类型的数据。
二、特征值和特征向量的概念特征值和特征向量是线性代数中一个重要概念，对于给定的矩阵 A，如果存在非零向量 x 和标量λ，使得 Ax = λx，那么λ就称为矩阵 A 的特征值，x 称为对应于特征值λ的特征向量。
三、R 语言中求解特征值和特征向量的方法在 R 语言中，可以使用"eigen()"函数来求解特征值和特征向量。
"eigen()"函数接收一个矩阵作为参数，返回一个列表，其中包含特征值和对应的特征向量。
四、示例：使用 R 语言求解特征值和特征向量以下是一个示例，演示如何使用 R 语言求解特征值和特征向量：```R# 创建一个矩阵A <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, ncol = 2)# 使用 eigen() 函数求解特征值和特征向量eig_result <- eigen(A)# 查看特征值eig_result$values# 查看特征向量eig_result$vectors```在这个示例中，我们创建了一个 2x2 的矩阵 A，然后使用"eigen()"函数求解特征值和特征向量。
结果显示，特征值为 1 和 3，对应的特征向量分别为 (1, 1) 和 (1, -1)。
五、结论通过使用 R 语言中的"eigen()"函数，我们可以轻松地求解矩阵的特征值和特征向量。
r语言 计算fc
r语言计算fc（原创版）目录1.R 语言简介2.R 语言中的 fc 函数3.如何计算 fc4.计算 fc 的实例正文一、R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，其广泛应用于数据科学、生物信息学和金融领域等。
R 语言的优点在于它拥有丰富的库和扩展包，可以满足各种数据处理和分析需求。
此外，R 语言的语法简洁易懂，方便用户进行编程。
二、R 语言中的 fc 函数在 R 语言中，fc 函数是一种用于计算关联系数的函数。
关联系数（correlation coefficient）是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，其取值范围在 -1 到 1 之间。
当关联系数为 1 时，表示两个变量完全正相关；当关联系数为 -1 时，表示两个变量完全负相关；当关联系数为 0 时，表示两个变量不存在线性相关关系。
三、如何计算 fc在 R 语言中，可以使用 cor() 函数来计算关联系数。
以下是一个简单的示例：```Rx <- c(1, 2, 3, 4, 5)y <- c(2, 4, 6, 8, 10)cor(x, y)```在这个示例中，我们创建了两个向量 x 和 y，然后使用 cor() 函数计算它们之间的关联系数。
四、计算 fc 的实例假设我们有一组数据，其中包含两个变量 x 和 y，我们希望计算它们之间的关联系数。
以下是一个具体的实例：```R# 创建数据框data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10)) # 计算关联系数correlation_coefficient <- cor(data$x, data$y)print(correlation_coefficient)```在这个实例中，我们首先创建了一个数据框，然后使用 cor() 函数计算数据框中 x 和 y 列之间的关联系数。
最后，我们将计算结果输出。
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机器学习
• 步骤：
– 数据预处理 ① 将空变量赋0
training <- training[, colSums(is.na(training)) == 0] testing <- testing[, colSums(is.na(testing)) == 0]
② 载入caret包（R中可以进行机器学习的包）， 删除接近于0的遍历
回归分析
• 线性回归分析
– 线性模型拟合数据 • 预测变量 • 结果变量
回归分析
• 房价
结果变量
– 房子的面积 – 地理位置 – 多少个卧室，多少个卫生间 – 家具是否齐全 – ……
预测变量
回归分析
• 回归分析的作用
– 以上预测变量中哪个变量对房价的影响最大？ – 预测：根据历史数据拟合出一个模型以后，希 望能够被给予新的变量以后去预测结果变量。
用R语言，通 过分析少量数 据，对业务目 标建回归建模， 并定义指标
用Hadoop从海 量日志数据中， 提取指标数据
用R语言模型， 对指标数据进 行测试和调优
Hadoop与R相结合
• 以计算机开发人员的思路，所有事情都用 Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预 测的结果”一定是有问题的。 • 以统计人员的思路，所有的事情都用R去做， 以抽样方式，得到的“预测的结果”也一 定是有问题的。
nzv_train <- nearZeroVar(training) training <- training[,-nzv_train] nzv_test <- nearZeroVar(testing) testing <- testing[,-nzv_test]
机器学习
• 步骤：
– 数据预处理 ③ 将无用变量删除 training <- training[,-c(1:6)] testing <- testing[,-c(1:6)] dim(training)
机器学习
• 步骤：
– 建立模型 ① 划分训练集和测试集 训练集：建立模型 测试集：验证模型预测的准确率 Caret包中的createPartition()函数可以完成测试集 和训练集的划分
inTrain <- createDataPartition(y=training$classe, p=0.7, list=FALSE) training_set <- training[inTrain,] cv_set <- training[-inTrain,]
机器学习
• 步骤：
– 对一个全新的模型进行预测，输出结果
test_pred <- predict(rf_fit, newdata=testing) test_pred
Hadoop与R相结合
• Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结 合R语言？
– a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处 理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成 为了可能。 – b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有 Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样 本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是 统计学家专属的工具。
Hadoop与R相结合
• Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结 合R语言？
– c.从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是 全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是取长补短！。
Hadoop与R相结合
• 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分 析，预测未来流量变化
training_pred <- predict(rf_fit, newdata =training_set) confusionMatrix(training_pred, training_set$classe)
机器学习
training_pred <- predict(rf_fit, newdata =training_set) confusionMatrix(training_pred, training_set$classe)
数据分析
结果报告
发布结果探索性ຫໍສະໝຸດ 据分析• 数据分析中的必要步骤
– 正式的数据分析前要做的一个步骤
• 功能
– 帮助我们了解数据
• 常用方法
– 作图：相比于抽象的数据，图形可以让我们更直观 的了解数据的属性和数据模式，为进一步的正式分 析提高一些分析思路和线索；R具有强大的作图系 统，这也是R的卖点之一
探索性数据分析
• 数据分析中的必要步骤
– 正式的数据分析前要做的一个步骤
• 功能
– 帮助我们了解数据
• 常用方法
– 作图：相比于抽象的数据，图形可以让我们更直观 的了解数据的属性和数据模式，为进一步的正式分 析提高一些分析思路和线索；R具有强大的作图系 统，这也是R的卖点之一
探索性数据分析
• 举例 • 数据：UCI机器学习库中的家庭电能消耗数 据集 • 目标：了解居民用电量 • 主要过程：作图
The R Project for Statistical Computing
2016.6.8
• • • • • • •
什么是R？ 为什么选择R ？ 探索性数据分析 统计推断 回归分析 机器学习 Hadoop与R相结合
什么是R？
• R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统， 擅长统计计算和统计制图。 • 最受欢迎的数据分析和可视化平台之一 • 首次出现1993年；2011年随大数据的爆发 而流行起来 •
Hadoop与R相结合
• 如何让Hadoop结合R语言？ – Rhive
• RHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具 包，是由NexR一个韩国公司研发的。
Hadoop与R相结合
• 如何让Hadoop结合R语言？ – 重写Mahout
• 用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的 思路 • Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学 习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大 数据的计算的问题。
探索性数据分析
探索性数据分析
探索性数据分析
探索性数据分析
探索性数据分析
• 图的作用就是让我们熟悉数据，了解数据 的模式
• 探索性数据分析的难点不在于分析本身， 而在于如何有效地作图，以及如何解读图 里蕴含的信息
统计推断
• 基于数据得出正式结论的过程
– 不正确性：有噪音。噪音的存在会影响结论的 有效性，统计推断的过程就是从统计意义上确 定结论是否成立
统计推断
• 比如，基于某个数据集画出的图，我们发现， 龙卷风引起的致死率比洪水的致死率更高。
• 这是一个描述性的结论，而不是正式结论。因 为我们的采样有可能发生偏差，只采集了某些 省份的数据。这样的偏差会给我们的数据引入 噪音和不确定性。
• 因此，我们看到的龙卷风的致死率比洪水的致 死率高可能只是一个表面现象。而在统计层面， 两者并没有差异。
Hadoop与R相结合
• 上面说的都是R如何调用Hadoop
• 当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通
道，让Hadoop调用R的函数。
未有成型商品
Hadoop与R相结合
• 如何让Hadoop结合R语言？ – RHadoop
• RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产 品，由Revolution Analytics公司开发，并将代 码开源到github社区上面。RHadoop包含三个 R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应 Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。
机器学习
• 步骤：
– 建立模型 ② 模型的建立 Caret包中的randomForest()函数可以模型的建立
rf_fit <- randomForest(classe ~., data=training_set)
机器学习
• 步骤：
– 测试模型准确率 将训练出的模型参数与需要预测的数据集传到 predict()函数中，可以知道当前模型预测出的结 果； 把当前模型预测出的结果与真实数据传入到一个 函数中，就可以得到想要的结果。
12年前默默无闻 R 22岁喽 2011年广为人知
为什么选择R？
R EXCEL SPSS SAS
为什么选择R？
• 免费、支持Windows/Mac OS/Linux • 开源
人人可以为之做贡献
有强大的工具包 可以贡献自己的工具包
为什么选择R？
• 可以完成数据分析涉及的几乎所有步骤
数据获取
数据清理
回归分析最重 要的作用
整个数据科学希 望达到的目标
机器学习
• 通过海量数据训练模型，并用模型去预测 新的数据 • 分类问题
机器学习
• 健身动作是否到位
• 目标：训练一个分类器，预测人们健身的 动作是否正确。
机器学习
• 步骤：
– 探索性数据分析 training <- read.csv(“pml-training.csv”) training <- read.csv(“pml-testing.csv”) dim(training) 了解数据的维度
统计推断
• 在探索性分析中我们推测的结论并不是一个正 式的结论。 • 要想得到正式的结论，是需要进行统计推断的。 • 选举：候选人A vs. 候选人B谁会胜出？
– 民意抽样调查 – 假设支持调查结果支持候选人A的人远远多于支持 候选人B的人，是否可以下结论候选人A会胜出呢？ 这个过程就需要统计推断。 – 统计推断不仅会告诉我们一个结论，并且会告诉我 们这个结论是错误的概率。如果下结论A会胜出， 那么通常的统计标准是结论出错的概率小于5% （国际通用的标准，表示这个结论是个正式结论）。