精编【复旦大学】R统计软件使用方法资料

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『原创』统计建模与R软件-第二章R软件的使用

『原创』统计建模与R软件-第⼆章R软件的使⽤统计建模与R软件-第⼆章2.1 建⽴⼀个R⽂件，在⽂件中输⼊变量x=(1,2,3)T, y=(4,5,6)T，并作以下运算。

（1）计算z=2x+y+e，其中e=(1,1,1)T；（2）计算x与y的内积；（3）计算x与y的外积。

x <- c(1, 2, 3)y <- c(4, 5, 6)e <- c(1, 1, 1)2 * x + y + e## [1] 7 10 13crossprod(x, y) #内积## [,1]## [1,] 32tcrossprod(x, y) #外积## [,1] [,2] [,3]## [1,] 4 5 6## [2,] 8 10 12## [3,] 12 15 182.2 将1,2,....,20构成两个4×5阶的矩阵，其中矩阵A是按列输⼊，矩阵B是按⾏输⼊，并作如下运算。

（1）C=A+B（2）D=AB（3）E=(e ij)n×n，其中e ij=a ij.b ij（4）F是由A的前3⾏和前3列构成的矩阵（5）G是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列。

A <- matrix(1:20, nrow = 4, byrow = FALSE) #按列输⼊B <- matrix(1:20, nrow = 4, byrow = TRUE) #按⾏输⼊A## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 1 5 9 13 17## [2,] 2 6 10 14 18## [3,] 3 7 11 15 19## [4,] 4 8 12 16 20B## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 1 2 3 4 5## [2,] 6 7 8 9 10## [3,] 11 12 13 14 15## [4,] 16 17 18 19 20C <- A + BC## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 2 7 12 17 22## [2,] 8 13 18 23 28## [3,] 14 19 24 29 34## [4,] 20 25 30 35 40D <- A %*% B## Error: ⾮整合参数D## function (expr, name)## .Internal(D(expr, name))## <bytecode: 0x04cb6d4c>## <environment: namespace:stats>E <- A * BE## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 1 10 27 52 85## [2,] 12 42 80 126 180## [3,] 33 84 143 210 285## [4,] 64 136 216 304 400F <- A[1:3, 1:3]F## [,1] [,2] [,3]## [1,] 1 5 9## [2,] 2 6 10## [3,] 3 7 11G <- B[, -3]G## [,1] [,2] [,3] [,4]## [1,] 1 2 4 5## [2,] 6 7 9 10## [3,] 11 12 14 15## [4,] 16 17 19 202.3 构造⼀个向量x，向量是由5个1，3个2，4个3和2个4 构成，注意⽤到rep()函数c(rep(1, 5), rep(2, 3), rep(3, 4), rep(4, 2))## [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 4 42.4 ⽣成⼀个5阶的Hilbert矩阵，H=(h ij)n×n,h ij=1i+j−1,i,j=1,2,…,n.（1）计算Hilbert矩阵H的⾏列式（2）求H的逆矩阵（3）求H的特征值和特征向量n <- 5H <- array(0, dim = c(n, n))for (i in 1:n) {for (j in 1:n) {H[i, j] <- 1/(i + j - 1)}}H## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 1.0000 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000## [2,] 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667## [3,] 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429## [4,] 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 0.1250## [5,] 0.2000 0.1667 0.1429 0.1250 0.1111det(H) #⾏列式值## [1] 3.749e-12solve(H) #逆矩阵## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 25 -300 1050 -1400 630## [2,] -300 4800 -18900 26880 -12600## [3,] 1050 -18900 79380 -117600 56700## [4,] -1400 26880 -117600 179200 -88200## [5,] 630 -12600 56700 -88200 44100eigen(H) #特征值和特征向量## $values## [1] 1.567e+00 2.085e-01 1.141e-02 3.059e-04 3.288e-06 #### $vectors## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.7679 0.6019 -0.2142 0.04716 0.006174## [2,] 0.4458 -0.2759 0.7241 -0.43267 -0.116693## [3,] 0.3216 -0.4249 0.1205 0.66735 0.506164## [4,] 0.2534 -0.4439 -0.3096 0.23302 -0.767191## [5,] 0.2098 -0.4290 -0.5652 -0.55760 0.3762462.5 已知有5名学⽣的数据，如表2.3所⽰，⽤数据框的形式读⼊数据。

R语言大数据分析中的统计方法及应用

R语言大数据分析中的统计方法及应用在R语言大数据分析中，统计方法是非常重要的工具。

统计方法可以
帮助我们理解和描述数据，发现数据中的模式和关系，并做出可靠的预测。

本文将介绍R语言中常用的统计方法及其应用。

一、描述统计方法
1.中心趋势测量：包括均值、中位数和众数等，用于表示数据的集中
程度。

2.变异性测量：包括标准差、方差和极差等，用于表示数据的离散程度。

3.分布形态测量：包括偏态和峰态等，用于描述数据的分布形状。

在R语言中，可以使用mean(函数计算均值，median(函数计算中位数，sd(函数计算标准差，var(函数计算方差，range(函数计算极差。

二、推断统计方法
1.参数估计：用于根据样本数据估计总体的参数，包括均值、方差和
比例等。

2.假设检验：用于根据样本数据判断总体是否符合其中一种假设，包
括t检验、方差分析和卡方检验等。

3.置信区间：用于估计总体参数的不确定性范围。

在R语言中，可以使用t.test(函数进行双样本均值差异检验，chisq.test(函数进行卡方检验，lm(函数进行回归分析，confint(函数计
算参数的置信区间。

三、相关分析方法
1.相关系数：用于衡量两个变量之间的线性相关程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。

2.回归分析：用于建立变量之间的线性关系，并通过拟合直线预测响应变量的值。

3.方差分析：用于比较多个组的均值是否存在显著差异。

在R语言中，可以使用cor(函数计算相关系数，lm(函数进行回归分析，anova(函数进行方差分析。

四、时间序列分析方法。

【复旦大学】R统计软件使用方法-PPT资料52页

– A flexible data exchange mechanism accessing relational databases -ODBC, PostgreSQL, MySQL and so on.
——小偷与强盗的谈判
R and Statistics
• Most packages deal with statistics and data analysis. • Powerful statistical graphics. • Well crosstalking with other statistical softwares. • Most R user are statistical experts. You can learn more
How do I get R?
• The informational web site /
• CRAN - the Comprehensive R Archive Network.
– The primary site is / .Mirror sites are available for many countries.
– Exclusively licensed by AT&T/Lucent to Insightful Corporation, Seattle WA. Product name: “S-plus”. My father is S, mother is Scheme, but why my name is “R”?
– CRAN sites have binary distributions for Windows 95, 98, ME, NT4, 2000 and XP on Intel, for the Macintosh (System 8.6 to 9.1 and MacOS X), and for several Linux distributions.

快速学会使用R软件进行数据分析

快速学会使用R软件进行数据分析R是一种流行的统计分析和数据可视化软件，在数据科学和统计建模领域被广泛使用。

通过全球开源社区的贡献，R拥有众多强大且广泛应用的软件包，可以执行各种数据分析任务。

以下是一个快速学习使用R进行数据分析的指南。

2.了解R基本语法：R语言的基本语法与其他编程语言类似。

学习基本的R语法，如变量创建、数据类型和基本运算符等。

3. 数据导入：使用R导入数据是数据分析的第一步。

R可以导入各种格式的数据，包括CSV、Excel、文本文件和数据库等。

使用相关的函数和软件包将数据加载到R工作区中。

4.数据概览和预处理：在进行分析之前，对数据进行初步概览和清理是很重要的。

使用R中的函数和技术来检查数据的结构、缺失值和异常值等问题，并进行数据清洗和预处理。

5.描述性统计分析：使用R计算数据的统计指标，如均值、中位数、标准差和频率分布等。

通过使用R软件包中的函数，可以轻松进行描述性统计分析。

6. 数据可视化：R是一个功能强大的数据可视化工具。

学习使用R 中的函数和软件包，如ggplot2，可以创建各种类型的图表，如直方图、散点图和箱线图等。

数据可视化有助于理解数据的分布和关系。

7.统计分析：R是一个强大的统计分析工具。

学习使用R中的函数和包进行常见的统计分析，如假设检验、线性回归和方差分析等。

掌握基本的统计方法，可以解释数据之间的关系。

8. 机器学习和数据挖掘：使用R进行机器学习和数据挖掘是R的一个重要应用领域。

学习使用R中的软件包，如caret和randomForest，可以进行分类、回归和聚类等机器学习任务。

9.高级分析和建模：当您对基本的统计分析和机器学习技术感到舒适时，您可以学习更高级的数据分析和建模技术。

使用R软件包进行时间序列分析、因子分析和结构方程建模等。

10.解决问题和求助：在学习和使用R过程中，您可能会遇到问题。

R 拥有庞大的用户社区和丰富的文档资源。

您可以通过在R网络论坛和社交媒体上寻求帮助，来解决您遇到的问题。

统计软件R基本操作及简单画图

灵活的编程语言
R语言是一种解释型语言，语法简洁，易于学习和掌握。
R软件的应用领域
数据挖掘与机器学习
R软件广泛应用于数据挖掘、机器学习和人工智能领域。
生物信息学
在生物信息学领域，R软件被广泛用于基因组学、蛋白质组学等数据分析。
金融
R软件在金融领域中用于风险评估、投资组合优化等方面。
社会科学
在社会科学研究中，R软件常用于调查数据分析、经济建模等。
统计软件R基本操作及简单画图
• R软件简介 • R语言基础 • R语言基本操作 • R语言简单画图
01
R软件简介
R软件的发展历程
起源
R软件起源于1993年，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和 Robert Gentleman共同开发。
成长
随着R软件的开源性质，越来越多的开发者为其贡献代码和功能，使其成为统计分析领域的强大工具。
除法
使用“/”进行除法运算。例如，`x / y`将x除以y。
逻辑运算符和比较运算符
逻辑运算符
使用“&”表示逻辑与，使用“|”表示逻辑或。例如，`x > y & x < z`表示x 大于y并且x小于z。
比较运算符
使用“>”、“<”、“>=”、“<=”等比较运算符进行比较。例如，`x > y` 表示x大于y。
总结词：用于展示数据的分布、中位数、四分位数等统计指标。
boxplot(data$income) ```
饼图
总结词
用于展示各部分在总体中所占的比例。
详细描述
在R中，可以使用`pie()`函数来创建饼图。例如，要绘制一个饼图展示各年龄段人口比例，可以使用以下代码

使用R语言进行统计分析的入门教程

使用R语言进行统计分析的入门教程第一章：R语言简介R语言是一种强大的统计分析和图形化工具，广泛应用于数据分析、机器学习和数据可视化领域。

本章将介绍一些基本概念和R语言的特点。

1.1 R语言的发展历程1.2 R语言的优势和适用场景1.3 安装R语言和RStudio第二章：R语言的基本操作在开始进行统计分析之前，我们需要了解R语言的基础操作。

本章将介绍R语言的变量定义、数据结构、数据导入和导出等基本操作。

2.1 变量定义和赋值2.2 基本数据结构：向量、矩阵、数组2.3 数据导入和导出2.4 数据的基本统计描述第三章：数据清洗和预处理在进行实际的统计分析之前，我们通常需要进行数据的清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。

本章将介绍一些常用的数据清洗和预处理技术。

3.1 缺失值处理3.2 异常值处理3.3 数据变换和标准化3.4 数据筛选和子集提取第四章：统计分析基础在本章中，我们将学习一些常用的统计分析方法，并使用R语言进行实际操作。

这些方法包括描述统计、推断统计和相关性分析等。

4.1 描述统计分析4.1.1 频数分析4.1.2 中心位置和离散程度4.1.3 分布特征和偏度峰度4.2 推断统计分析4.2.1 参数估计和假设检验4.2.2 方差分析和线性回归4.3 相关性分析4.3.1 相关系数和散点图4.3.2 线性相关和非线性相关第五章：数据可视化数据可视化是统计分析中非常重要的一部分，它可以帮助我们更好地理解数据和发现数据中的规律性。

本章将介绍R语言中常用的数据可视化方法。

5.1 基本图形绘制5.1.1 散点图和折线图5.1.2 饼图和柱状图5.1.3 箱线图和直方图5.2 高级图形绘制5.2.1 热力图和雷达图5.2.2 树状图和网络图5.2.3 散点矩阵和平行坐标图第六章：实例分析在本章中，我们将通过一个实例来演示如何使用R语言进行完整的统计分析流程。

通过实际操作，我们将巩固之前学习的知识，并了解如何将不同的分析方法结合起来进行综合分析。

如何使用R进行数据分析和统计建模

如何使用R进行数据分析和统计建模R语言是一种强大的开源编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模领域。

它提供了丰富的函数和包，可以帮助研究人员和数据分析师处理和分析各种类型的数据。

本文将介绍如何使用R进行数据分析和统计建模的基本步骤和技巧。

一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要准备好数据。

数据可以来自各种渠道，如Excel表格、数据库、文本文件等。

在R中，可以使用read.csv()、read.table()等函数将数据导入到R中。

导入数据后，可以使用head()函数查看数据的前几行，以确保数据导入正确。

二、数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤之一。

在清洗数据时，需要处理缺失值、异常值、重复值等问题。

R提供了一系列函数和包，如na.omit()、complete.cases()、duplicated()等，可以帮助我们进行数据清洗。

例如，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的观测，使用duplicated()函数删除重复的观测。

三、数据探索数据探索是了解数据的基本特征和分布的过程。

在R中，可以使用summary()函数查看数据的基本统计信息，如均值、中位数、最小值、最大值等。

另外，可以使用hist()、boxplot()等函数绘制直方图、箱线图等图形，帮助我们更直观地了解数据的分布和异常值。

四、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程，可以帮助我们更好地理解数据。

R提供了丰富的绘图函数和包，如ggplot2、lattice等。

使用这些函数和包，可以绘制各种类型的图形，如散点图、折线图、饼图等。

通过数据可视化，我们可以发现数据中的模式、趋势和关系，为后续的统计建模提供参考。

五、统计建模统计建模是根据数据进行模型构建和预测的过程。

R提供了多种统计建模的函数和包，如lm()、glm()、randomForest等。

在进行统计建模时，需要选择合适的模型和变量，并进行模型拟合和评估。

通过模型拟合，我们可以了解变量之间的关系和影响，通过模型评估，我们可以判断模型的拟合优度和预测能力。

4、统计软件使用说明

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------4、统计软件使用说明统计软件使用说明统计软件系统填报注意事项：1．录入完毕，请核实数据的完整性和正确性，注意一旦审核通过后数据不能再修改，请慎重审核。

2. 按顺序全部填写完成后才能提交，如有红色边框的文本框，说明该项填报的数据有误，请重新正确填写，如果该项暂时没有数据，请在该项处填写为 0，否则不能进行数据上报；3. 附加表的填报妇联工作情况表（一）指标代码 33 和 34 项是从附加表家政服务实体中统计出来的，填报流程：首先应对附加表进行维护，单击旁边的红色详细信息链接，可查看历年填写的数据，应对这些记录进行修改和删除操作以更新数据；单击旁边的红色点击录入链接进行新增本年家政服务实体，维护完成后点下面的获取总数按钮即可自动计算出指标代码 33 和 34 项处填报数据。

妇联工作情况表（二）指标代码 1 项是从附加表公开发行的报纸中统计得出，填报流程：首先应对附加表进行维护，单击旁边的红色明细管理链接，可查看历年填写的数据，应对这些记录进行添加、修改和删除操作以更新数据；完成后点旁边的获取种树按钮即可自动计算出指标代码 1项出的填报数据。

妇联工作情况表（三）指标代码 3 项是从附加表法律或1 / 5者公共政策数统计得出，填报流程：首先应对附加表进行维护，单击旁边的红色明细管理链接，可查看历年填写的数据，应对这些记录进行添加、修改和删除操作以更新数据；完成后点旁边的获取数值按钮即可自动计算出指标代码 3项出的填报数据。

指标代码 12 和 13 项是从附加表维权服务机构中统计出来的，填报流程：首先应对附加表进行维护，单击旁边的红色详细信息链接，可查看历年填写的数据，应对这些记录进行修改和删除操作以更新数据；单击旁边的红色点击录入链接进行新增本年维权服务机构，维护完成后点下面的获取总数按钮即可自动计算出指标代码 12 和 13 项处填报数据。

R软件实用功能与高效使用技巧

R软件实用功能与高效使用技巧第一章：介绍R软件R软件是一种用于统计分析和图形化展示的开源软件，它提供了丰富的功能和高效的使用技巧，对数据处理、可视化和建模等方面都具有很强的专业性。

第二章：数据处理功能R软件具有强大的数据处理功能，可以对数据进行清洗、转换和整合等操作。

例如，可以使用R软件读取各种格式的数据文件，并对数据进行筛选、排序和合并等操作。

此外，R软件还提供了丰富的数据处理函数和方法，支持数据分组、透视和汇总等功能。

第三章：统计分析功能R软件是一种非常强大的统计分析工具，支持各种常见的统计方法和模型。

例如，可以使用R软件进行描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析等。

此外，R软件还提供了大量的统计函数和包，可以处理复杂的统计问题，例如时间序列分析、生存分析和高级抽样方法等。

第四章：图形化展示功能R软件具有丰富的图形化展示功能，可以绘制各种类型的图表，并支持高度定制化。

例如，可以使用R软件绘制散点图、柱状图、线图和饼图等常见的图表。

此外，R软件还支持二维和三维绘图、图像处理和动画展示等高级功能。

第五章：数据挖掘和建模功能R软件不仅可以进行基本的统计分析，还可以进行数据挖掘和建模。

例如，可以使用R软件进行聚类分析、关联分析和分类预测等。

此外，R软件支持各种常见的机器学习算法和模型，例如决策树、支持向量机和神经网络等。

第六章：高效使用技巧为了更高效地使用R软件，可以采用一些技巧和工具。

首先，可以使用RStudio等集成开发环境，提供了丰富的功能和界面优化，方便编写和运行R代码。

其次，可以使用RMarkdown等文档化工具，支持将R代码和分析结果整合到一起，并生成美观的报告和幻灯片。

此外，还可以利用R的扩展包和第三方工具，提高工作效率和功能扩展。

结语：R软件作为一种专业的统计分析和数据可视化工具，在数据科学和统计学领域有着广泛的应用。

本文介绍了R软件的实用功能和高效使用技巧，希望能够帮助读者更好地掌握和应用R软件。

如何使用R进行统计分析

如何使用R进行统计分析在现代数据分析和统计中，R语言是一种广泛使用的工具。

R 语言是一个开源编程语言和环境，用于统计计算和绘图。

它提供了一系列的包和函数，可以进行各种统计分析和数据可视化。

本文将介绍如何使用R进行统计分析。

第一章：安装和配置R环境在使用R进行统计分析之前，首先需要安装R软件和配置相关环境。

可以从R官方网站上下载最新版本的R软件，并按照安装向导进行安装。

安装完成后，还可以选择安装RStudio，这是一个流行的集成开发环境，可以方便地编写和运行R代码。

第二章：数据导入和处理在进行统计分析之前，我们通常需要将数据导入到R中进行处理。

R提供了多种方式来导入和读取数据，如读取CSV文件、Excel文件和数据库中的数据等。

一旦数据导入到R中，我们可以使用R的数据处理函数进行数据清洗、变量选择和数据转换等操作。

第三章：常用的统计分析方法R提供了丰富的统计分析方法，可以满足各种需求。

在这一章节中，我们将介绍一些常用的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。

我们将通过具体的例子来演示如何使用R进行这些统计分析，并给出相应的代码和结果解释。

第四章：数据可视化数据可视化是统计分析中非常重要的一环。

R提供了强大的数据可视化功能，可以用于绘制各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图、饼图等。

在这一章节中，我们将介绍如何使用R进行数据可视化，包括如何选择合适的图表类型、设置图表样式和添加标签等。

第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，R还提供了许多高级的统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等。

这些方法可以帮助我们进行更深入的数据探索和模型构建。

在这一章节中，我们将简要介绍这些高级统计分析方法，并给出相应的应用示例。

第六章：编写自定义函数和包R具有很强的扩展性，可以编写自定义的函数和包来满足特定的分析需求。

在这一章节中，我们将介绍如何编写自定义函数和包，并给出一些开发和调试的技巧。

统计软件使用说明

统计软件使用说明一、中心登录与中心注册中心登录：访问地址：（建议使用IE浏览器）用户名为各中心ID，密码请联系省生产力促进中心。

输入验证码后，点击“登录”，进入统计数据上报系统。

中心注册：首次进行数据上报的中心需要进行注册。

首先点击首页中的“注册”按钮，然后选择中心类型为“生产力促进中心”，填写各项信息，完成之后点击左上角的“注册”按钮，等待上级中心审核，审核通过之后可以登陆。

二、用户管理点击左侧系统管理中的“用户管理”，点击“新增用户”按钮，填写新增用户信息，之后保存，即可添加一个新用户，便于多用户填写报表数据。

也可点击用户信息列表中的“编辑”和“删除”链接，实现某个用户信息的编辑或删除。

三、旧版软件数据导入（适用于下级中心用户，汇总单位不需要使用此功能）如果需要导入往年上报的信息，请点击左侧基础数据管理中的“数据导入”，选择要导入的数据年度，点击“浏览”选择旧版上报软件的数据源文件（后缀为gay的文件），然后点击“导入”按钮，系统自动导入，导入完成后在导入说明中会详细说明各个数据表的导入情况。

四、中心情况表填写点击左侧基础数据管理中的“中心情况表”，在页面右侧显示基本情况表的具体信息，打红色星号的项为必填项，各项信息填写完成以后，点击左上角“保存”按钮。

五、其他表格填写人员表：点击左侧基础数据管理中的“人员表”，在页面右侧显示人员信息列表，可以点击“导入”按钮，选择以往的某个年份，选中需要导入的记录，然后点击“确定”按钮，完成人员信息的导入；可以点击“新增人员”按钮，出现新增人员信息表，各项信息填写完成以后，点击“保存”按钮，完成人员的添加；也可以通过点击人员记录后面的“编辑”和“删除”链接对已有人员信息进行编辑或删除。

职工培训情况表：点击左侧基础数据管理中的“职工培训情况表”，在页面右侧显示职工培训信息列表，可以点击“新增职工培训情况”按钮，填完各项信息后点击“保存”，完成职工培训信息添加；也可通过点击某条培训信息记录后面的“编辑”和“删除”链接对已有培训信息进行编辑或删除。

统计软件R 基本操作及简单画图

2013-9-17
1
TIPS
一些需要注意的点
函数：f(x): 名字(变元) getwd()； setwd(dir = “g:/2011stat”) #或setwd(" g:/2011stat ") getwd() x=rnorm(100) ls() ?rnorm#或help(rnorm) apropos(“norm“) apropos() returns a character vector giving the names of all objects in the search list matching what. find() is a different user interface to the same task. # ctrl +l 清空控制台 # ctrl +R 运行控制台语句大小写敏感英文半角输入状态
2013-9-17
3
赋值和运算

round, floor, ceiling gamma , lgamma, digamma and trigamma. sum, prod, cumsum, cumprod max, min, cummax, cummin, pmax, pmin, range mean, length, var, duplicated, unique union, intersect, setdiff >, >=, <, <=, &, |, !

2013-9-17
12
一些基本运算例子
#直方图 (条形图的不同,定性) x <- rnorm(200) hist(x, col = "light blue") rug(x) #茎叶图 stem(x) #散点图 N <- 500 x <- rnorm(N) y <- x + rnorm(N) plot(y ~ x) a=lm(y~x) abline(a,col="red")#或者abline(lm(y~x),col="red") print("Hello World!") paste("x 的最小值= ", min(x)) paste("这个题目的结果是 ", min(x)) #cat("\\end{document}\n", file="RESULT.tex", append=TRUE) demo(graphics)#演示画图

【复旦大学】R统计软件使用方法--资料

– CRAN sites have binary distributions for Windows 95, 98, ME, NT4, 2000 and XP on Intel, for the Macintosh (System 8.6 to 9.1 and MacOS X), and for several Linux distributions.
• The R package system
CRAN (the Comprehensive R Archive Network )

The characters of R
• R is “GNU S” — A language and environment for data manipula-tion, calculat– A flexible data exchange mechanism accessing relational databases -ODBC, PostgreSQL, MySQL and so on.
——小偷与强盗的谈判
R and Statistics
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Using Precompiled Binary Distributions
Installing R
• Double click “rw1091.exe” using your mouse. That is

【复旦大学】R统计软件使用方法共52页

Quit R
• Command
– q()
Terminate an R Session
How does R work?
Basic R Structure and data manipulation
Basic R working flow(Object orientation)
package
-- R for Beginners. Emmanuel Paradis
• Scheme’s underlying semantics + S’syntax = R
“ We have named our language R –in part to acknowledge the influence of S and in part to celebrate our own efforts.”
• New releases occur frequently
– about every 3 months. Be prepared to re-install
Down it! It is about 20.6Min siBiblioteka e.frequently.
• Also you can get it
from your friends, teachers, etc.
Run your R codes
• Object
Load/save workspace
• Session
Load/save History
• Console Change your working directory
-- Ihaka R. & Gentleman R., 2019
Add a new package

R语言操作指南

zz <- “China”
#数值型转换逻辑类型规则为非 0 值转为真值
zz
#此处引号为英文状态下的符号，切勿输入中文输入法
#下的引号，R 中不识别中文相关的符号
as.numeric(zz)
2.8 数据对象
R 语言中，数据处理能力灵活，功能丰富。其中共有 7 种数据对象，分别为：向量(vector)，矩阵(matrix)，数组(array)，列表(list)，数据框(data frame)，因子(factor)和时间序列(time series)。其中最为基础的是向量操作，R 语言的精髓在于向量操作，可以说学会了向量操作，R 才算真正入门，然后在掌握向量的基础上，学习和操作矩阵、数据框等更为高级和统计分析常用的数据对象的生成方法和运算规则。
转换(as) as.character() plex() as.double() as.integer() as.logical() \ as.numeric()
例 2.6
x <- 5
is.integer(x) # R 中默认为双精度类型
is.numeric(x)
is.double(x)
2.8.1. 向量
• 向量的生成和属性常用的命令如下： – c( ) #连接命令 combine – seq( ) #序列命令 sequence – rep( ) #重复命令 replicate – length( ) #长度 – mode( ) #属性
• 向量的运算包括算术运算以及 R 向量化操作的子集运算。
例 2.2
year<- 1998:2006 #year 年份向量存储了从 1998 到 2006 年的时间信息
ls()
#查看当前系统的数据对象

如何使用R语言进行统计分析

如何使用R语言进行统计分析R语言是一种广泛使用的统计分析软件，它是一种免费的开源软件，一直被广泛应用于各种统计学和数据挖掘领域。

R语言支持许多不同的统计方法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等等。

在进行统计分析时，R语言的强大功能和灵活性足以满足最苛刻的需求，因此它被认为是一种无可替代的工具。

以下是如何使用R语言进行统计分析的一些步骤：1. 安装R首先，您需要在您的电脑上安装R语言。

您可以从官方网站上下载安装文件，也可以通过包管理器来安装R语言。

安装完成后，您需要打开R控制台窗口。

2. 安装R包R包是一种为R语言提供额外功能模块的库。

R语言中有数千个R包可供下载和使用。

安装R包是使用R语言进行统计分析的一个重要步骤。

包括tidyverse和ggplot2等一些最流行的包进行安装，以获取更多的数据清洗和可视化处理功能。

在R控制台中输入以下命令即可安装tidyverse包：install.packages("tidyverse")在R控制台中输入以下命令即可安装ggplot2包：install.packages("ggplot2")3. 导入数据使用R语言进行统计分析的一项基本任务是导入数据。

R支持多种不同类型的数据源，包括文本文件、Excel文件、SQL数据库和其他统计软件输出的文件格式等。

如果想要从文本文件中导入数据，使用以下命令：data <- read.csv("filename.csv")此命令将读取名为“filename.csv”的CSV文件，并将结果储存在名为“data”的变量中。

如果使用Excel文件，则遵循相同的方案，只需使用read_excel命令而不是read.csv命令即可。

4. 数据清洗在导入数据后，您需要对它进行清洗。

清洗的过程包括去除缺失值、处理异常值和标准化数据等。

清洗数据是数据分析的重要步骤，因为数据中的任何错误都可能导致分析结果出错。