R语言笔记
R语言教程笔记
R 编程笔记2简介1.突出特点：【多领域的统计资源】目前在R 网站上约有2400个程序包，涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、空 间分析、系统发冇分析、生物信息学等诸多方而。
【免费】2.缺点:【占用内存】所有的数据处理在内存中进行，不适于处理超大规模的数据。
【运行速度稍慢】即时编译，约相当于C 语言的1/20。
3. CRAN :全称 The Comprehensive R Archive Networks由世界几十个镜像网站组成网络.提供F 载安装程序和相向软件包。
0镜像更新频率一般为天。
推荐镜像： 中国的镜像:数学所：即时更新的CRAN 源：界而下如下（版本）4.R 程序包（R packages ）什么是R 程序包R 程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。
每个程序包包含R 函数、数据、帮助文件、描述 文件等window 下是zip 形式，安装时不要解压缩，R 程序包是R 功能扩展，特定的分析功能，需要用相 应的程序包实现。
例如：系统发冇分析，常用到ape 程序包，群落生态学vegan 包等。
4.2常用R 程序包ade4 adephylo ape利用欧几里得方法进行生态学数据分析 系统进化数据挖掘与比较方法系统发育与进化分析apTreeshape boot cluster ecodist FD进化树分析Bootstrap 检验聚类分析生态学数据相异性分析 功能多样性分析geiger 物种形成速率f j 进化分析Graphics lattice 栅格图绘图maptools空间对象的读取和处理R Console7PJ2S1R version Z.L1.1 (2010-05-31)Copyrlght IC) 2010 The R FouDd^t-aon £oc C OBDU S DJTSE« 3-M0OSL-07-DD 是自由恢件，不带任何担佩・在菓些条件下你可以梓我口由散布.用'llcerwe |) *或，licenced *来希阪布的库融*件.P •是个合作tt 划，利许多入为NiS 出丁贡献・•contcibut.ora I)，来石合作吉的i#细用会警诉你如何在出版樹中正礎也引用卩戒口性序包・ffi'derrcO 1来着一些示范徑序，ffl* heLp (I •M 文件，戏用'lielp.atatcd '迪过时血列觅密隶薈？ft 助gf4. 用51 ■退出R ・(處来滋存的工隹空间已圧胆】> hlflLotry(|> rate<-c(2D z 22, 2今.26, 2B, 30, 32. 3" 36, 3B Z 40, 121> tmpMrLty <-c(0.4z 9・» 11.0z 10.^f 15.3, 14・6 13 2/ X4.7Z 15.4Z 10.5r 1D.9J > ploi | impxiif Lty^6ca| >rca<-(xnpurit ?-e)ceg<-1 tn (in pur it 产 rat e) J 1 -r.u ： M .；, • . •« c«r ■] 丈再施9（蔑他tfffsva 屯in-nix)rate<-c(ZD, ZZ, 2仇 ZC r Z0z 、0, 32, 3G Z 3 0z 今 impMtLCy <-C(8.4, 9・5, 11.8Z 10.13・3, L4・8, 13 plot | Uiputlty-totcl6LXlft(lornula - lrwpurlty - cate) JSecidMala:XlhiQ Ftedlan 如 Soxs\unrar7(recj) ^ve.m,gerFrVi^习筋料X 救梧井桁黃花宝典\\R 语专 hiatocycimgev mvpart nlme ouch pgirmessphangorn picante广义加性模型相关 多变量分解线性及非线性混合效应模型 系统发弃比较 生态学数据分析系统发育分析群落系统发育多样性分析raster ffi 格数据分析与处理 seqinrDNA 序列分析sp空间数据处理spatstat spla ncs stats SDMTools vegan CRAN Task Views空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析R 统计学包物种分布模型工具植物与植物群落的排序，生物多样性计算中有对程序包的分类介绍4.3 R 程序包安装1.用函数()，如果已经连接到互联网，在括号中输入要安装的程序包洛称，选择镜像后，程序将自动下载并安装程序 包。
R语言中分类算法-决策树算法（学习笔记）
R语⾔中分类算法-决策树算法（学习笔记）决策树算法⼀、信息增益信息增益（Kullback–Leibler divergence）⼜叫做information divergence，relative entropy或者KLIC。
在概率论和信息论中，信息增益是⾮对称的，⽤以度量两种概率分布P和Q的差异。
信息增益描述了当使⽤Q进⾏编码时，再使⽤P进⾏编码的差异。
通常P代表样本或观察值的分布，也有可能是精确计算的理论分布。
Q代表⼀种理论，模型，描述或者对P的近似。
P到Q的信息增益（注意，信息增益是要讲⽅向的，以下公式的计算是从P到Q的信息增益），公式定义为：在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。
对⼀个特征⽽⾔，系统有它和没它时信息量将发⽣变化，⽽前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。
所谓信息量，就是熵。
假如有变量X，其可能的取值有n种，每⼀种取到的概率为Pi，那么X的熵就定义为⼆、信息熵信息熵的概念来描述信源的不确定度。
⼀个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可信息熵的概念来描述信源的不确定度。
⼀以根据其出现的概率来度量。
概率⼤，出现机会多，不确定性⼩；反之就⼤。
的单调递降函数；两个独⽴符号所产⽣的不确定性应等于各⾃不不确定性函数f是概率P的单调递降函数；确定性之和，即f（P1，P2）=f（P1）+f（P2），这称为可加性。
同时满⾜这两个条件的函数f 。
是对数函数，即。
在信源中，考虑的不是某⼀单个符号发⽣的不确定性，⽽是要考虑这个信源所有可能发⽣情况的平均不确定性。
若信源符号有n种取值：U1…Ui…Un，对应概率为：P1…Pi…Pn，且各种符号的出现彼此独⽴。
这时，信源的平均不确定性应当为单个符号不确定性-logPi的统计平均值（E），可称为信息熵，即，式中对数⼀般取2为底，单位为⽐特。
但是，也可以取其它对数底，采⽤其它相应的单位，它们间可⽤换底公式换算。
【R语言学习笔记】7.将数据划分为训练集、验证集和测试集
【R语⾔学习笔记】7.将数据划分为训练集、验证集和测试集1. ⽬的：介绍将数据集划分为训练集、验证集和测试集的⽅法。
2. 数据来源：github3. 此博客主要介绍划分数据的⽅法，因此不对变量做过多介绍。
4. 划分⽅法4.1 将变量划分为训练集、验证集和测试集Method 1：## partitioning into training (50%), validation (30%), and test (20%) sets# randomly sample 50% of the row IDs for trainingtrain.rows <- sample(rownames(housing.df), dim(housing.df)[1]*0.5)# sample 30% of the row IDs into the validation set, drawing only from records not already in the training set# use setdiff() to find records not already in the training setvalid.rows <- sample(setdiff(rownames(housing.df), train.rows), dim(housing.df)[1]*0.3)# assign the remaining 20% row IDs serve as testtest.rows <- setdiff(rownames(housing.df), union(train.rows, valid.rows))# create the 3 data frames by collecting all columns from the appropriate rowshousing.train <- housing.df[train.rows, ]housing.valid <- housing.df[valid.rows, ]housing.test <- housing.df[test.rows, ]Method 2:## alternativetrain.rows <- sample(1:nrow(housing.df), dim(housing.df)[1]*0.5)housing.train <- housing.df[train.rows,]remain <- housing.df[-train.rows,]valid.rows <- sample(1:nrow(remain), dim(housing.df)[1]*0.3) #dim(housing.df)[1]*0.3 -> be careful!housing.valid <- remain[valid.rows,]housing.test <- remain[-valid.rows,]4.2 将数据划分为训练集和测试集Method 1:## partitioning into training (60%) and validation (40%)set.seed(1) ## to get the same sequence of numbers# randomly sample 60% of the row IDs for training; the remaining 40% serve as validation train.rows <- sample(rownames(housing.df), dim(housing.df)[1]*0.6)# collect all the columns with training row ID into training set:housing.train <- housing.df[train.rows, ]# assign row IDs that are not already in the training set, into validationvalid.rows <- setdiff(rownames(housing.df), train.rows)housing.valid <- housing.df[valid.rows, ]Method 2:## alternative 1# collect all the columns without training row ID into validation settrain.rows <- sample(1:nrow(housing.df), dim(housing.df)[1]*0.6)housing.train <- housing.df[train.rows, ]housing.valid <- housing.df[-train.rows, ]Method 3:## alternative 2: generate random numbersgp <- runif(nrow(housing.df)) # generate uniform random numbershousing.train <- housing.df[gp < 0.6,]housing.test <- housing.df[gp >=0.6,]Method 4:## alternative 3n_obs <- nrow(housing.df) # get the number of observationspermuted_rows <- sample(n_obs) # shuffle row indices: permuted_rowshousing_shuffled <- housing.df[permuted_rows,] # randomly order data: Sonarsplit <- round(n_obs * 0.6) # identify row to split on: splithousing.train <- housing_shuffled[1: split,] # create trainhousing.test <- housing_shuffled[(split+1):nrow(housing_shuffled),] # create test。
R语言菜鸟练习笔记8
选择题1、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为ˆ356 1.5YX =-，这说明（ D ）。
A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元B.产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元根据上表找出回归方程，并据此模型预报广告费用为6万元时销售额为B A ．63．6万元 B ．65．5万元 C ．67．7万元 D ．72．0万元3、某项存款利率为6%，每半年复利一次，其实际利率为（B ） Ａ3% Ｂ6.09% Ｃ6% Ｄ6.6%4、有一种债券面值2000元，票面利率为6%，每年支付一次利率，5年到期，同等风险投资的必要报酬率为10%，则该债券的价格在（ D ）元以下时才可以投资A 1600.57B 696.75C 1966.75D 1696.755、6年分期付款购物，每年年初付款500元，设银行利率为10%，该项分期付款相当于现在一次现金支付的购价是（A ）。
A.2395.50元 B.1895.50元 C.1934.50元 D.2177.50元6、学校准备设立科研基金，现在存入一笔现金，预计以后无期限地在每年年末支取利息40000元。
在存款年利率为8%的条件下，现在应存款（A ）元。
A ．500000 B ．40000 C ．432000 D ．4500007、企业采用融资租赁方式租入一台设备，价值100万元，租期5年，折现率为10%，则每年年初支付的等额租金是（C ）万元。
A ．20 B ．26.98 C ．23.98 D ．16.38判断题1、在利率和计息期数相同的条件下，复利现值系数与复利终值系数互为倒数；年金现值系数与年金终值系数互为倒数。
（F ）2、在本金和利率相同的情况下，若只有一个计息期，单利终值与复利终值是相同的。
（T ）3、复利现值就是为在未来一定时期获得一定的本利和而现在所需的年金。
R语言知识点汇总及课后题梳理档1
课后题主要以本书为例，内容重点各个版本的都整理在一块了，大家自行查阅。
从不同的角度出发，对而会有不同的描述。
从实用角度，而是一个有着统计分析功能强大及强大作图功能的软件。
从编程角度，r语言是面向对象的向量化编程语言。
从计算角度，而是一种胃统计计算和图形显示而设计的集成环境。
从开发角度，而是一种开源的数据操作计算和图形显示工具的整合包有各种方式可以进行编程调用。
从架构角度，而是为统计计算和图形展示而设计的一个系统，包括一种编程语言，高水平图形展示函数，其他语言的接口以及调试工具。
R语言的主要优势。
一，作图美观，二，完全免费，三，算法覆盖广，四，软件扩展易，五强大的社区支持6，非过程模式七交互性八统计学特性正确的数据思维观数学思维能够帮助我们摒弃主观的偏见与看法。
统计思维是通过统计学表达数据的分布特征，相比于数学，统计思维在日常生活中的应用要明显而又简单的多，日常生活中接触的求和平均值，中位数，最大值等其实都是统计学的部部分。
描述描述就是对事物或对象的客观印象。
描述使用的指标通常是如下统计量，平均数，众数，中位数，方差，极差和四分位点。
概括实行成概念的过程，把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来，并形成一种认知。
概括的意义在于用一两个简单的概念就能传递出大量的信息。
概括是在描述的基础上处理出来的概念。
分析就是将研究对象的整体分为各个部分，方面因素和层次。
描述获取数据的细节，概括得到数据的结构，分析得到想要的结论，分析区别与描述和概括一个非常重要的特征就是以目标为前提，以结果为导向。
分析是从描述与概括中抽离出能够实现目标的元素。
逻辑思维是人的理性认识阶段，使人运用概念，判断，推理等思维类型反映事物本质与规律的认识过程。
判断在前，推理在后，这是逻辑思维最重要的原则。
逻辑思维具体包括以下几点。
一上取/下钻思维。
下钻思维是显微镜原理。
2，求同/求异思维。
三，抽离/联合思维。
联合思维就是站在当事人的角度去思考和分析，这样才会理解人是何物。
R语言期末知识点汇总
R语言期末知识点汇总1.数据结构-向量：R语言中最基本的数据结构，可以存储数值、字符、逻辑值等类型的数据。
-列表：可以包含不同类型的数据对象，可以通过索引或名称来访问其中的元素。
-矩阵：由相同类型的元素组成的二维数据结构。
-数组：可以包含多维的数据结构。
-数据框：类似于表格，可以包含不同类型的数据。
-因子：用于表示分类变量，可以有多个水平。
2.数据导入和导出- 导入数据：可以使用read.table(、read.csv(等函数从文本文件中导入数据。
- 导出数据：可以使用write.table(、write.csv(等函数将数据保存为文本文件。
3.数据清洗和处理- 缺失值处理：可以使用is.na(函数判断是否为缺失值，使用na.omit(函数删除含有缺失值的行或列。
- 重复值处理：可以使用duplicated(函数判断是否为重复值，使用unique(函数去除重复值。
- 数据类型转换：可以使用as.character(、as.numeric(等函数将数据类型转换为字符型、数值型等。
- 数据排序和筛选：可以使用order(函数对数据进行排序，使用subset(函数对数据进行筛选。
- 数据合并：可以使用merge(或者c(函数将多个数据框进行合并。
4.数据可视化- 基本图形：可以使用plot(函数绘制散点图、折线图、柱状图等基本图形。
- 图例：可以使用legend(函数添加图例。
- 网格线：可以使用grid(函数添加网格线。
- 颜色和填充：可以使用col(和fill(函数设置颜色和填充。
5.统计分析- 描述统计：可以使用summary(函数计算均值、中位数、最大值、最小值等描述统计量。
- 假设检验：可以使用t.test(、wilcox.test(、chisq.test(等函数进行假设检验。
- 方差分析：可以使用aov(函数进行方差分析。
- 相关分析：可以使用cor.test(函数计算相关系数。
- 回归分析：可以使用lm(函数进行线性回归分析。
赖江山老师讲授R语言课程个人笔记
一、非对称分析（回归）做回归分析的前提条件：方差齐次性、独立、数据满足正态分布如果数据不正态，导致的后果平均值95%置信区间，两边不对称如果方差不等，某一边的标准差、置信区间大，有重叠回归Y定性时，整个式子叫做“分类排序”；X定性又定量时，整个方程叫“协方差分析”二、单因素方差分析（1）验证数据的正态性，零假设：均值相等，一组一组地验证：tapply(df$yield,df$Treat,shapiro.test)，正态分析函数（shapiro.test），当结果P>0.05，则是一种自然分布（2）合并检验正态性：shapiro.test(resid(lm(yield~Treat,df)))（3）方差齐性检验，零假设：方差相等：bartlett.test(yield~Treat,df)（4）方差分析：fit <- aov(yield ~ Treat, df) 【“~”表示回归，aov是单因素方差分析ANOVA函数】（5）小知识：范函数：[summary.] /[plot.]（6）P=1-pf(value组间方差-即组间变异幅度,Df-treat, Df-Residuals)Treat-Meansq/Treat-Value=Residuals-MeansqDf Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)Treat 4 301.2 75.30 11.18 0.000209 ***Residuals 15 101.0 6.73---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1（7）多重比较：安装赖老师的写的包（NEwR2），library(NEwR2)，LSD多重比较:Least Significance Difference;多个t检验Install.package(‘agricolae’)（8）（9）结果P值，犯“1类错误，拒接真的原假设”的概率，正常我们说的P=0.05，就是：我们可以接受犯这个错误的概率。
用R语言做非参数和半参数回归笔记
由詹鹏整理，仅供交流和学习根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！教材为：Luke Keele: Semiparametric Regression for the Social Sciences. John Wiley & Sons, Ltd. 2008.-------------------------------------------------------------------------第一章introduction: Global versus Local Statistic一、主要参考书目及说明1、Hardle(1994). Applied Nonparametic Regresstion. 较早的经典书2、Hardle etc (2004). Nonparametric and semiparametric models: an introduction. Springer. 结构清晰3、Li and Racine(2007). Nonparametric econometrics: Theory and Practice. Princeton. 较全面和深入的介绍，偏难4、Pagan and Ullah (1999). Nonparametric Econometrics. 经典5、Yatchew(2003). Semiparametric Regression for the Applied Econometrician. 例子不错6、高铁梅（2009）. 计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例（第二版）. 清华大学出版社. （P127/143）7、李雪松（2008）. 高级计量经济学. 中国社会科学出版社. （P45 ch3）8、陈强（2010）. 高级计量经济学及Stata应用. 高教出版社. （ch23/24）【其他参看原ppt第一章】二、内容简介方法：——移动平均（moving average）——核光滑（Kernel smoothing）——K近邻光滑（K-NN）——局部多项式回归（Local Polynormal）——Loesss and Lowess——样条光滑（Smoothing Spline）——B-spline——Friedman Supersmoother模型：——非参数密度估计——非参数回归模型——非参数回归模型——时间序列的半参数模型——Panel data 的半参数模型——Quantile Regression三、不同的模型形式1、线性模型linear models2、Nonlinear in variables3、Nonlinear in parameters四、数据转换Power transformation（对参数方法）In the GLM framework, models are equally prone(倾向于) to some misspecification（不规范）from an incorrect functional form.It would be prudent（谨慎的）to test that the effect of any independent variable of a model does not have a nonlinear effect. If it does have a nonlinear effect, analysts in the social science usually rely on Power Transformations to address nonlinearity.[ADD: 检验方法见Sanford Weisberg. Applied Linear Regression (Third Edition). A John Wiley & Sons, Inc., Publication.（本科的应用回归分析课教材）]----------------------------------------------------------------------------第二章 Nonparametric Density Estimation非参数密度估计一、三种方法1、直方图Hiatogram2、Kernel density estimate3、K nearest-neighbors estimate二、Histogram 对直方图的一个数值解释Suppose x1,…xN – f(x), the density function f(x) is unknown.One can use the following function to estimate f(x)【与x的距离小于h的所有点的个数】三、Kernel density estimateBandwidth: h; Window width: 2h.1、Kernel function的条件The kernel function K(.) is a continuous function, symmetric(对称的) around zero, that integrates(积分) to unity and satisfies additional bounded conditions:(1) K() is symmetric around 0 and is continuous;(2) ,,;(3) Either(a) K(z)=0 if |z|>=z0 for z0Or(b) |z|K(z) à0 as ;(4) , where is a constant.2、主要函数形式3、置信区间其中，4、窗宽的选择实际应用中，。
R语言笔记
3.1使用ggplot2可视化数据> #getting the library> library(ggplot2);head(diamonds);names(diamonds)> #starting a basic ggplot plot object> gg<-ggplot(diamonds,aes(price,carat))+geom_point(color="brown4")> gg> #adding a title or label to the graph> gg<-gg+ggtitle("Diamond Carat & Price")> gg> gg<-gg+labs("Diamond Carat & Price")> gg> #adding theme to the plot> gg<-gg+theme(plot.title= element_text(size = 20, face = "bold"))> gg> #adding labels to the graph> gg<-gg+labs(x="Price in Dollar", y="Carat")> gg#remove text and ticks from axis> gg<-gg+theme(axis.ticks.y=element_blank(),axis.text.y=element_blank()) > gg> gg<-gg+theme(axis.text.x=element_text(angle=50,size=10, vjust=0.5))> gg> gg<-gg+theme(axis.text.x=element_text(color = "chocolate", vjust=0.45), + axis.text.y=element_text(color = "brown1",vjust=0.45))> gg> #setting limits to both axis> gg<-gg + ylim(0,0.8)+xlim(250,1500)> gg> #how to set legends in a graph> gg<-ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=factor(cut)))+geom_point() > gg> gg<-ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=factor(color)))+geom_point() > gg> gg<-ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=factor(clarity)))+geom_point() > gg> gg<-gg+theme(legend.title=element_blank())> gg> gg<-gg+theme(legend.title = element_text(colour="darkblue",size=16, + face="bold"))+scale_color_discrete(name="By Different Grids of Clarity") > #change the backgroup boxes in legend> gg<-gg+theme(legend.key=element_rect(fill='dodgerblue1'))> gg> #change the size of the symbols used in legend> gg<-gg+guides(colour=guide_legend(override.aes = list(size=4)))> gg> #adding line to the data points> gg<-gg+geom_line(color="darkcyan")> gg> #chagne the background of an image> gg<-gg+theme(panel.background = element_rect(fill = 'chocolate3'))> gg> #change blot background> gg<-gg+theme(plot.background = element_rect(fill = 'skyblue'))> gg> table(diamonds$cut);table(diamonds$clarity);table(diamonds$color)> #add a multi-variable cut to the graph> gg<-gg+facet_wrap(~cut, nrow=4)> gg> #adding two variables as cut to display the relationship> gg<-gg+facet_wrap(~cut+clarity,nrow=4)> gg> #scale free graphs in multi-panels> gg<-gg+facet_wrap(~color,ncol=2,scales="free")> gg> #bi-variate plotting using ggplot2> gg<-gg+facet_grid(color~cut)> gg> #changing discrete category colors> ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=factor(cut)))++ geom_point()++ scale_color_brewer(palette="Set1")> #Using tableau colors> library(ggthemes)> ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=factor(cut)))++ geom_point()++ scale_color_tableau()> #using color gradient> ggplot(diamonds,aes(price,carat))++ geom_point()++ scale_color_gradient(low = "blue",high = "red")#ploting a distribution on a graph#> mid<-mean(diamonds$price)> ggplot(diamonds,aes(price,carat,color=depth))+geom_point()+ + scale_color_gradient2(midpoint=mid,+ low="blue",mid="white",high="red")3.11 条状图首选> #creating bar chart> barplot <- ggplot(Cars93,aes(Type))++ geom_bar(width = 0.5,fill="royablue4",color="red")++ ggtitle("Vehicle Count by Category")> barplot3.1.2 盒装图离群点很容易识别> #creating boxplot> boxplot <- ggplot(Cars93,aes(Type,Price))++ geom_boxplot(width = 0.5,fill="firebrick",color="cadetblue2", + outlier.colour = "purple",outlier.shape = 2)++ ggtitle("Boxplot of Price by Car Type")> boxplot3.1.3 气泡图需要显示三个定量变量时的首选> #creatting Bubble chart> bubble<-ggplot(Cars93,aes(x=EngineSize,y=MPG.city))++ geom_point(aes(size=Price,color="red"))++ scale_size_continuous(range=c(2,15)) ++ theme(legend.position = "bottom")> bubble3.1.4 甜甜圈图分类超过5个，可以用此代替饼图> #creating Donut charts> ggplot(Cars93)+geom_rect(aes(fill=Cylinders,ymax=Max.Price, + ymin=Min.Price,xmax=4,xmin=3))++ coord_polar(theta="y")+xlim(c(0,4))3.1.5地理绘图基于google和网页，不可用#> install.packages("googleVis")> library(googleVis)> head(state.x77)> states <- data.frame(,state.x77)> gmap <- gvisGeoMap(states,"","Area",+ options=list(region="US",dataMode="regions",+ width=900,height=600))> plot(gmap)3.1.6 直方图最简单绘图> #creating histograms> histog<-ggplot(Cars93,aes(RPM))++ geom_histogram(fill="firebrick",color="cadetblue2",bins=20)+ + ggtitle("Histogram")> histog3.1.7 折线图显示变化> #create line charts> linechart<-ggplot(Cars93,aes(RPM,Price))++ geom_line(color="cadetblue4")++ ggtitle("Line Charts")> linechart3.1.8 饼图分类变量少于10，超过10，建议直方图或者条状图> #creating pie charts> pp <- ggplot(Cars93,aes(x=factor(1),fill=factor(Type)))++ geom_bar(width=1)> pp+coord_polar(theta="y")> #3d Pie Chart from data frame> install.packages("plotrix")> library(plotrix)> pct <- paste(names(t),"\n",t,sep="")> pie(t,labels = pct,main="Pie Chart of Type of cars")> pie3D(t,labels=pct,main="Pie Chart of Type of cars")3.1.9 散点图二元关系> install.packages("gridExtra")> library(gridExtra)> sp <- ggplot(Cars93,aes(Horsepower,MPG.highway))++ geom_point(color="dodgerblue",size=5)+ggtitle("Basic Scatterplot")+ + theme(plot.title= element_text(size=12,face="bold"))> sp> #adding a cantinuous variable length to scale thee scatterplot points > sp2<-sp+geom_point(aes(color=Length),size=5)++ ggtitle("Scatterplot:Adding Length Variale")++ theme(plot.title= element_text(size=12,face="bold"))> sp2> grid.arrange(sp,sp2,nrow=1)> #adding a factor variale Origin to scale the scatterplot points> sp3<-sp+geom_point(aes(color=factor(Origin)),size=5)++ ggtitle("Scatterplot:Adding Origin Variable")++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold"))> sp3> #adding custom color to the scatterplot> sp4<-sp+geom_point(aes(color=factor(Origin)),size=5)++ scale_color_manual(values=c("red","blue"))++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold"))> sp4> grid.arrange(sp3,sp4,nrow=1)> sp5<-sp+geom_point(color="blue",size=5)+geom_line()++ ggtitle("Adding Regression Lines")++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold"))> sp5> sp6<-sp+geom_point(color="firebrick",size=5)++ geom_smooth(method="lm",se=T)++ geom_smooth(method="rlm",se=T)++ ggtitle("Adding Regression Lines")++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold"))> sp6> sp7<-sp+geom_point(color="firebrick",size=5)++ geom_smooth(method="auto",se=T)++ geom_smooth(method="glm",se=T)++ ggtitle("Adding Regression Lines")++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold")) > sp6> sp7`geom_smooth()` using method = 'loess'> sp8<-sp+geom_point(color="firebrick",size=5)++ geom_smooth(method="gam",se=T)++ ggtitle("Adding Regression Lines")++ geom_smooth(method="loess",se=T)++ theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold")) > sp8`geom_smooth()` using method = 'loess'3D散点图library(scatterplot3d);library(Rcmdr)scatter3d(MPG.highway~Length+Width|Origin,data=Cars93,fit="linear",residuals=TRUE,parallel= FALSE,bg="black",axis.scales=TRUE,grid=TRUE,ellipsoid=FALSE)3.1.10 堆叠柱形图> qplot(factor(Type),data=Cars93,geom="bar",fill=factor(Origin))> #or> ggplot(Cars93,aes(Type,fill=Origin))+geom_bar()3.2 使用plotly 3.2.1 气泡图。
R语言学习笔记（数据的读取与保存）
R语⾔学习笔记（数据的读取与保存）library(MASS)#载⼊package MASSdata(package="MASS") #查看MASS中的数据集data(SP500,package="MASS") #载⼊MASS中的SP500数据集data(SP500) #简化写法getwd() #返回当前⼯作⽬录setwd("d:/r/r-data") #将当前⼯作路径修改为data=read.table("d:/r/r-data/salary.txt",header=T)data #没有设置⼯作⽬录setwd("d:/r/r-data")data1=read.table("salary.txt",header=T)data1 #设定⼯作⽬录data2=read.csv("salary.csv",header=T)data2 #读⼊CSV⽂件data3=scan("salary.txt",skip=1,what=list(City="",Work=0,Price=0,Salary=0))data3 #不存在header参数，skip=1说明读取时跳过表⽰名称的第⼀⾏mode(data) #显⽰对象的类型names(data) #显⽰对象中的标签dim(data) #显⽰对象的维度data$Salary #通过$符号来选择字段attach(data)Salarydetach(data) #attach（）可以直接通过变量名称来获取变量信息，detach()⽤来撤销data.fwf=read.fwf("d:/r/r-data/fwf.txt",widths=c(2,4,4,3),=c("w","x","y","z"))data.fwf #widths⽤来指定4个变量的宽度，s指定4个变量的名称data.excel=read.delim("clipboard") #clipboard即剪贴板data.excel #通过剪贴板的⽅式来读取excel中的内容install.packages("RODBC")library(RODBC)channel=odbcConnectExcel2007("Salary.xlsx") #通过RODBC包来连接EXCEL⽂件sqlTables(channel) #列出Excel中的表格data.excel12=sqlFetch(channel,"Sheet1") #读取sheet1data.excel12=sqlQuery(channel,"select * from[Sheet1$]") #在channel中使⽤sqlclose(channel) #关闭channel的连接mode(data.excel12);dim(data.excel12)library(RMySQL)con=dbConnect(MySQL(),user="root",password="xjs123",dbname="mysql")#打开⼀个MySQL的连接s=dbListTables(con) #将数据库中的表名存⼊ss=dbListField(con,"event")dbReadTable(con,"event") #获取全表query=dbSendQuery(con,"select *from event")fetch(query) #显⽰SQL的结果dbRemoveTable(con,"event") #删除表dbDisconnect(con) #关闭连接load("d:/r/r-data/Salary.Rdata") #读⼊R格式⽂件head(data,5) #显⽰数据集前五⾏cat(c("AB","C"),c("E","F"),"n",sep="")#cat()可以连接字符串、数字向量等i=1:5cat("i=",i,"n",sep=",") #sep=“，”是以逗号为分隔符cat(c("AB","C"),c("E","F"),file="d:/r/r-data/cat.txt",sep=".")readLines("d:/r/r-data/cat.txt") #以⾏的形式读取⽂本cat(i,file="d:/r/r-data/cat.txt",append=TRUE)readLines("d:/r/r-data/cat.txt") #append=TRUE表⽰追加内容，不覆盖之前内容a=file("d:/r/r-data/cat.txt") #通过file先打开⼀个连接cat("1 2 3 4 ","2 3 5 7","11 13 15 17", file=a, sep="\n") #\n表⽰换⾏read.table(a)data1=read.table("d:/r/r-data/salary.txt",header=T)write.table(data1,file="d:/r/r-data/salary1.txt",s=T,quote=F)#写⼊数据write.csv(data1,file="d:/r/r-data/salary1.csv",s=F,quote=F)data.csv=read.csv("d:/r/r-data/salary1.csv")dim(data.csv)#写⼊CSV⽂件save(data,file="d:/r/r-data/salary1.Rdata") #保存R⽂件load("d:/r/r-data/salary1.Rdata") #读⼊R⽂件head(data,5)。
【RNotebook】R学习笔记
【RNotebook】R学习笔记IntroR为数据分析提供了⽅便的统计功能，可⽤于创建⾼级数据可视化。
查看这些资源以了解有关 R 的更多信息：：下载 R、⽂档和帮助的⽹站：R 核⼼团队⼿册的链接，包括介绍、管理和帮助：R 的编码教程集合：帮助您在 R 中处理数据、图形和统计数据Python是⼀种通⽤语⾔，可⽤于创建数据分析所需的内容。
以下是开始学习 Python 的⼀些资源：：⼀个⽹站，提供帮助您⼊门的指南：来⾃ PSF 站点的 Python 3 教程：Python 的编码教程合集RStudio: This web page explains some of the reasons why RStudio is many analysts’ preferred choice for interfacing with R. You’ll learn about the advantages of using RStudio for data analysis, from ease of use to accessibility of graphics and more.: This online introduction to data analysis and R programming is a good starting point for R and RStudio users. It also includes a list of detailed explanations about the advantages of using R and RStudio. You’ll also find a helpful guide for getting set up with RStudio. Online communitiesOnline communities allow you to connect with other R users no matter where you live. This list includes forums and discussion channels where you can join the conversation. It also includes social media tags you can use on your existing social media platforms to connect with other data analysts.The RStudio Community forum is a great place to get help and find solutions to challenges you have with R–and maybe helpsomeone else out, too!: The R language subreddit is an active online community on the social media platform Reddit, where R users go to discuss R, ask questions, and share tips.: rOpenSci has a community forum where R users can ask questions and search for solutions. It also includes links to their Best Practices guide and support pages.This is a community with another Slack channel where R learners and mentors can gather and connect. This is a great place to chat about using R for data science.: If you use Twitter, you can connect with other R users using the hashtag #rstats; a lot of R developers and analysts are active on Twitter.Use Kaggle to ask a questionCheck out websites like R for Data Science Online Learning Community and RStudio Community.let's talk about some specific situations when you might use it for data analysis. Here's three scenarios: reproducing your analysis, processing lots of data, and creating data visualizations.Basic计算Addition: +Subtraction: -Multiplication: *Division: /Exponentiation: ^Modulo: %%Notice from the last expression that R is case sensitive: "R" is not equal to "r".数据类型Decimal values like 4.5 are called numerics.Whole numbers like 4 are called integers. Integers are also numerics.To create a vector of integers using the c() function, you must place an L directly after each number. c(1L, 5L, 15L)Boolean values (TRUE or FALSE) are called logical.Text (or string) values are called characters.The most common data structures in the R programming language include:VectorsData framesMatricesArraysYou can determine what type of vector you are working with by using the typeof() function.typeof(c(“a” , “b”))#> [1] "character"R语⾔中=和<-功能基本相同，有时候=会出错，所以⽤<-。
r语言基础知识点汇总
r语言基础知识点汇总
以下是R语言基础知识点汇总：
1. 数据类型：R语言中主要有六种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、复数型、日期型和时间型。
2. 数据结构：R语言中常见的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
3. 变量命名规则：在R语言中，变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头，且不能包含空格。
4. 函数：R语言中有大量的内置函数，用于执行各种任务，如数学计算、数据处理和图形绘制等。
5. 控制流语句：R语言中的控制流语句包括if语句、for循环和while循环等，用于控制程序的执行流程。
6. 读取和写入文件：R语言提供了读取和写入文件的功能，如读取CSV文件、Excel文件等，以及将数据写入文件。
7. 安装和加载包：R语言中有许多第三方包可以扩展其功能，可以通过安装和加载包来使用这些功能。
8. 调试代码：R语言中的错误和警告信息可以帮助开发者定位问题，通过调试代码可以解决运行时出现的问题。
9. 向量化运算：R语言中的向量化运算可以提高代码的执行效率，通过向量化运算可以避免重复的循环操作。
10. 参数和选项：许多R函数都有参数和选项可以设置，通过了
解和使用这些参数和选项，可以更灵活地控制函数的行为。
R语言学习笔记——C#中如何使用R语言setwd（）函数
R语⾔学习笔记——C#中如何使⽤R语⾔setwd（）函数在R语⾔编译器中，设置当前⼯作⽂件夹可以⽤setwd()函数。
> setwd("e://桌⾯//")> setwd("e:\桌⾯\")> setwd("e:/桌⾯/")这三种结构都是可以编译通过的，但是在VS C#中却不⾏，只有⼀种能运⾏成功。
（PS：R语⾔在VS中运⾏要先配置环境，还没配置的童鞋先要配置好，才可运⾏，如有问题可看我前⾯的随笔。
）就是这种结构，engine.Evaluate("setwd('e:/桌⾯/')");我调试了很多次，确实只有这样写才能设置它的⼯作⽂件夹，但是必须保证⽂件夹存在。
下⾯贴上完整代码，我是在winform中调试的，然后⽤PictuerBox显⽰图⽚。
//配置R语⾔环境private void LoadRPath(string RVersion = "R-3.4.1")//默认R-3.4.1{string dlldir = @"C:\Program Files\R\" + RVersion + @"\bin\x64";//默认64位bool r_located = false;var rPath = System.Environment.Is64BitProcess ?string.Format(@"C:\Program Files\R\" + RVersion + @"\bin\x64") :string.Format(@"C:\Program Files\R\" + RVersion + @"\bin\i386");dlldir = rPath;while (r_located == false){try{REngine.SetEnvironmentVariables(dlldir);r_located = true;}catch{if (System.Environment.Is64BitProcess){MessageBox.Show(@"找不到R运⾏环境：\R\" + RVersion + @"\bin\x64 " + " \n请⼿动添加⽂件夹⽬录");}else{MessageBox.Show(@"找不到R运⾏环境：\R\" + RVersion + @"\bin\i386" + " \n请⼿动添加⽂件夹⽬录");}FolderBrowserDialog folderBrowserDialog1 = new FolderBrowserDialog();if (folderBrowserDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK){dlldir = @folderBrowserDialog1.SelectedPath;}}}}private void CalculateHist(){//避免产⽣相同名称⽂件string rnd = System.Guid.NewGuid().ToString().Replace("-", "");string fileName = "i" + rnd + "_Hist.png";//拿到程序运⾏⽬录string sysPath = Application.StartupPath;string dir = sysPath + "\\RImage\\Hist\\";string fullDir = dir + fileName;//创建⽂件夹Directory.CreateDirectory(Path.GetDirectoryName(dir));//替换dir = dir.Replace("\\", "/");//设置⼯作⽂件夹engine.Evaluate("setwd('" + dir + "')");engine.Evaluate(string.Format("png(file='{0}',bg ='transparent',width={1},height={2})", fileName, this.ptbHist.Width, this.ptbHist.Height)); // string Rcode = @"library('scatterplot3d')// z <- seq(-10, 10, 0.01)// x <- cos(z)// y <- sin(z)// scatterplot3d(x, y, z, highlight.3d=TRUE, col.axis='blue', col.grid='lightblue',main='3d绘图',pch=20)// ";engine.Evaluate(@"x <- (0:12) * pi / 12y <- cos(x)plot(x,y);");//engine.Evaluate(Rcode);engine.Evaluate("dev.off()");//var x = engine.Evaluate("x <- rnorm(100, mean=50, sd=10)").AsNumeric();//engine.Evaluate("hist(x)");//var x = engine.Evaluate("x <- 1:100").AsNumeric();//var y = engine.Evaluate("y <- 5:105").AsNumeric();//engine.Evaluate("model = function (a, b){23.86+5.525*b-2.5725*a-6.6413*b^2-5.1862*a^2}"); //evaluate function//engine.Evaluate("z = outer(x, y ,model)");//engine.Evaluate("contour(x,y,z, nlevels = 10)");//string path = System.IO.Path.GetFullPath(fileName);Bitmap image = new Bitmap(fullDir);ptbHist.Image = image;} 欢迎⼤家交流学习~~~~~~~~。
R语言学习笔记之lm函数详解
R语⾔学习笔记之lm函数详解
在使⽤lm函数做⼀元线性回归时，发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是⼀致的，⼀直没找到两者之间的区别，经过⼤神们的讨论和测试，才发现其中的差别，测试如下：
-------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------
结果可以发现，两者的结果是⼀样的，并⽆区别，但是若改为lm(y~x-1)就能看出+1和-1的差别在哪了，测试结果如下：
说明：coefficients()函数是输出模型的参数估计值，
Intercept是指的截距，x对应的便是系数，对于⼀元线性回归⽅程y=ax+b来说，2.251599便是b的值，1.980810便是a的值。
此时再看lm(y~x)、lm(y~x+1)、lm(y~-1)三者的区别便可发现：
+1表⽰有截距项与-1相对应，
-1指没有截距项，
⽽x表⽰默认有截距项。
到此这篇关于R语⾔学习笔记之lm函数详解的⽂章就介绍到这了,更多相关R语⾔lm函数内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
R语言学习笔记—K近邻算法
R语⾔学习笔记—K近邻算法K近邻算法（KNN)是指⼀个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
即每个样本都可以⽤它最接近的k个邻居来代表。
KNN算法适合分类，也适合回归。
KNN算法⼴泛应⽤在推荐系统、语义搜索、异常检测。
KNN算法分类原理图：图中绿⾊的圆点是归属在红⾊三⾓还是蓝⾊⽅块⼀类？如果K=5（离绿⾊圆点最近的5个邻居，虚线圈内），则有3个蓝⾊⽅块是绿⾊圆点的“最近邻居”，⽐例为3/5，因此绿⾊圆点应当划归到蓝⾊⽅块⼀类；如果K=3（离绿⾊圆点最近的3个邻居，实线圈内），则有两个红⾊三⾓是绿⾊圆点的“最近邻居”，⽐例为2/3，那么绿⾊圆点应当划归到红⾊三⾓⼀类。
由上看出，该⽅法在定类决策上只依据最邻近的⼀个或者⼏个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN算法实现步骤：1. 数据预处理2. 构建训练集与测试集数据3. 设定参数，如K值（K⼀般选取样本数据量的平⽅根即可，3~10）4. 维护⼀个⼤⼩为K的的按距离（欧⽒距离）由⼤到⼩的优先级队列，⽤于存储最近邻训练元组。
随机从训练元组中选取K个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这K个元组的距离将训练元组标号和距离存⼊优先级队列5. 遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离L，将所得距离L与优先级队列中的最⼤距离Lmax6. 进⾏⽐较。
若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下⼀个元组。
若L < Lmax，删除优先级队列中最⼤距离的元组，将当前训练元组存⼊优先级队列7. 遍历完毕，计算优先级队列中K个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别8. 测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的K值重新进⾏训练，最后取误差率最⼩的K值。
R语⾔实现过程：R语⾔中进⾏K近邻算法分析的函数包有class包中的knn函数、caret包中的train函数和kknn包中的kknn函数knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE, use.all = TRUE)参数含义：train：含有训练集的矩阵或数据框test：含有测试集的矩阵或数据框cl：对训练集进⾏分类的因⼦变量k：邻居个数l：有限决策的最⼩投票数prob：是否计算预测组别的概率use.all：控制节点的处理办法，即如果有多个第K近的点与待判样本点的距离相等，默认情况下将这些点都作为判别样本点；当该参数设置为FALSE时，则随机选择⼀个点作为第K近的判别点。
R语言学习笔记缺失数据的Bootstrap与Jackknife方法
R语⾔学习笔记缺失数据的Bootstrap与Jackknife⽅法⽬录⼀、题⽬⼆、解答a）Bootstrap与Jackknife进⾏估计b）均值与变异系数（⼤样本）的标准差解析式推导与计算c）缺失插补前的Bootstrap与Jackknifed）⽐较各种⽅式的90%置信区间情况（重复100次实验）填补之前进⾏Bootstrap或Jackknife填补之后进⾏Bootstrap或Jackknife⼀、题⽬下⾯再加⼊缺失的情况来继续深⼊探讨，同样还是如习题1.6的构造⽅式来加⼊缺失值，其中a=2， b = 0我们将进⾏如下⼏种操作：⼆、解答a）Bootstrap与Jackknife进⾏估计⾸先构建⽣成数据函数。
# ⽣成数据# ⽣成数据GenerateData <- function(a = 0, b = 0) {y <- matrix(nrow = 3, ncol = 100)z <- matrix(rnorm(300), nrow = 3)y[1, ] <- 1 + z[1, ]y[2, ] <- 5 + 2 * z[1, ] + z[2, ]u <- a * (y[1, ] - 1) + b * (y[2, ] - 5) + z[3, ]# m2 <- 1 * (u < 0)y[3, ] <- y[2, ]y[3, u < 0] <- NAdat_comp <- data.frame(y1 = y[1, ], y2 = y[2, ])dat_incomp <- data.frame(y1 = y[1, ], y2 = y[3, ])# dat_incomp <- na.omit(dat_incomp)return(list(dat_comp = dat_comp, dat_incomp = dat_incomp))}Bootstrap与Jackknife的函数：Bootstrap1 <- function(Y, B = 200, fun) {Y_len <- length(Y)mat_boots <- matrix(sample(Y, Y_len * B, replace = T), nrow = B, ncol = Y_len)statis_boots <- apply(mat_boots, 1, fun)boots_mean <- mean(statis_boots)boots_sd <- sd(statis_boots)return(list(mean = boots_mean, sd = boots_sd))}Jackknife1 <- function(Y, fun) {Y_len <- length(Y)mat_jack <- sapply(1:Y_len, function(i) Y[-i])redu_samp <- apply(mat_jack, 2, fun)jack_mean <- mean(redu_samp)jack_sd <- sqrt(((Y_len - 1) ^ 2 / Y_len) * var(redu_samp))return(list(mean = jack_mean, sd = jack_sd))}进⾏重复试验所需的函数：RepSimulation <- function(seed = 2018, fun) {set.seed(seed)dat <- GenerateData()dat_comp_y2 <- dat$dat_comp$y2boots_sd <- Bootstrap1(dat_comp_y2, B = 200, fun)$sdjack_sd <- Jackknife1(dat_comp_y2, fun)$sdreturn(c(boots_sd = boots_sd, jack_sd = jack_sd))}下⾯重复100次实验进⾏ Y2的均值与变异系数标准差的估计：nrep <- 100## 均值fun = meanmat_boots_jack <- sapply(1:nrep, RepSimulation, fun)apply(mat_boots_jack, 1, function(x) paste(round(mean(x), 3), '±', round(sd(x), 3)))## 变异系数fun = function(x) sd(x) / mean(x)mat_boots_jack <- sapply(1:nrep, RepSimulation, fun)apply(mat_boots_jack, 1, function(x) paste(round(mean(x), 3), '±', round(sd(x), 3)))从上⾯可以发现，Bootstrap与Jackknife两者估计结果较为相近，其中对均值标准差的估计，Jackknife的⽅差更⼩。
【数据分析R语言实战】学习笔记第十一章对应分析
【数据分析R语⾔实战】学习笔记第⼗⼀章对应分析11.2对应分析在很多情况下，我们所关⼼的不仅仅是⾏或列变量本⾝，⽽是⾏变量和列变量的相互关系，这就是因⼦分析等⽅法⽆法解释的了。
1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因⼦分析，其是⼀种多元相依变量统计分析技术。
它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭⽰同⼀变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是⼀种⾮常好的分析调查问卷的⼿段。
对应分析是⼀种视觉化的数据分析⽅法，其基⽊思想是将⼀个联列表的⾏和列中各元素的⽐例结构以点的形式在较低维的空间中表⽰出来，优点在于能够将⼏组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来，使⽤起来直观、简单、⽅便，因此⼴泛应⽤于市场细分、产品定位、地质研究以及计算机⼯程等领域。
11.2.1理论基础对应分析是寻求样⽊(⾏)与指标(列)之间联系的低维图⽰法，其关键是利⽤⼀种数据变换⽅法，使含有n个样本观测值和m个变量的原始数据矩阵x变成另⼀个矩阵z, z是⼀个过渡知阵，在接下来的计算中使⽤。
通过z将样本和变量结合起来。
11.2.2 R语⾔实现R中的程序包MASS提供了两个函数，corresp()⽤于做简单⼀的对应分析，mca()⽤于计算多重对应分析，通常使⽤前者，其调⽤格式为corresp(x,nf=1,……)x是数据矩阵:nf表⽰因⼦分析中计算因⼦的个数，通常取2.【例】> ch=data.frame(A=c(47,22,10),B=c(31,32,11),C=c(2,21,25),D=c(1,10,20))> rownames(ch)=c("Pure-Chinese","Semi-Chinese","Pure-English")> library(MASS)> ch.ca=corresp(ch,nf=2)> options(digits=4)> ch.caFirst canonical correlation(s): 0.5521 0.1409Row scores:[,1] [,2]Pure-Chinese 1.2069 0.6383Semi-Chinese -0.1368 -1.3079Pure-English -1.3051 0.9010Column scores:[,1] [,2]A 0.9325 0.9196B 0.4573 -1.1655C -1.2486 -0.5417D -1.5346 1.2773分析结果给出了两个因⼦对应⾏变量、列变量的载荷系数。
【R笔记】R语言利器之ddply
统计每个api的请求数
ddply(apache,.(api),summarize,number=length(api)) api number
ggplot(b,aes(x=reorde,fill=factor(httpCode))) + geom_bar() + scale_y_continuous(labels = percent_format()) + coord_flip() +
1 index 3
2 logout 1
3 show 2
统计每个api的各个httpCode的请求数：
a <- ddply(apache,.(api,httpCode),summarize,number=length(api)) api httpCode number
1 index 200 2
2 index 500 1
您好这个数据在建模处理时进行了对数转换那么预测的时候还是用对数的数据预测的趋势图就不一样了啊
【 R笔记】 R语言利器之 ddply
ddply()函数位于plyr包，用于对data.frame进行分组统计，与tapply有些类似 准备数据
# 使用stringsAsFactors=F来防止data.frame把向量转为factor apache = data.frame(httpCode=c(200,200,200,404,404,500),
【R笔记】R语言中的字符串处理函数
【R 笔记】R 语⾔中的字符串处理函数尽管R 是⼀门以数值向量和矩阵为核⼼的统计语⾔，但字符串同样极为重要。
从医疗研究数据⾥的出⽣⽇期到⽂本挖掘的应⽤，字符串数据在R 程序中使⽤的频率⾮常⾼。
R 语⾔提供了很多字符串操作函数，本⽂仅简要以下⼏种常⽤的字符串函数。
字符串分割函数：strsplit( )字符串连接函数：paste( )计算字符串长度：nchar( )字符串截取函数：substr( )及substring( )字符串替换函数：chartr( )⼤⼩写转换函数：toupper( )、tolower( )及casefold( )strsplit( )函数⽤于字符串分割，其中split 是分割参数。
所得结果以默认以list形式展⽰。
主要参数：paste(..., sep = " ", collapse = NULL)paste( )函数⽤于字符串连接，其中sep 负责两组字符串间的连接；collapse负责⼀组字符串内部的连接。
nchar( )返回字符串的长度。
substr( )函数和substring( )函数是截取字符串最常⽤的函数，两个函数功能⽅⾯是⼀样的，只是其中参数设置不同。
字符串分割函数：strsplit( )字符串连接函数：paste( )计算字符串长度：nchar( )字符串截取函数：substr( )；substring( )substr( )函数：必须设置参数start 和stop ，如果缺少将出错。
substring( )函数：可以只设置first 参数，last 参数若不设置，则默认为1000000L ，通常是指字符串的最⼤长度。
例⼦如下：chartr( )函数：将原有字符串中特定字符替换成所需要的字符。
其中参数old 表⽰原有字符串中内容；new表⽰替换后的字符内容。
toupper( )函数：将字符串统⼀转换为⼤写。
tolower( )函数：将字符串统⼀转换为⼩写。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
rm(list=ls(all=TRUE)) #清除所用变量
mydata =read.table('clipboard',T)#由键盘复制读取数据
mydata <-read.csv(file.choose()) #读取csv数据到mydata
attach(mydata) #加载mydata数据到内存，之后就可以用里面的变量了，不让就要用mydata$变量名
summary (mydata) #概述数据状况
edit (mydata) #编辑mydata数据
plot(SA, AGBw)#画散点图
abline(lm(AGBw~SA)) #在上述散点图之上画拟合线
m0<-lm(AGBw~SA) #简单线性拟合
summary(m0) #总结拟合结果
anova(m0) #线性拟合的anova分析
plot(resid(m0)) #画残差散点图
AIC(m0) #Akaikai Information Criterion for model selection，信息度量
hist(resid(m0), breaks=50) #残差的频率分布
qqnorm(resid(m0)) #残差qq图
shapiro.test(resid(m0)) #large datasets almost always violate normality assumption，正态检验
mydata$logSA<-log(mydata$SA) #对mydata数据框加logSA变量，这个变量是通过logSA而来，对数变换
mydata$SA2<-mydata$SA*mydata$SA #平方
mydata$SA3<-mydata$SA*mydata$SA*mydata$SA #立方
m01<-lm(AGBw~logSA, data=mydata) #线性回归
m02<-lm(AGBw~SA+SA2, data=mydata) #线性回归
m03<-lm(AGBw~SA+SA2+SA3, data=mydata) #线性回归
AIC(m0) #比较信息度
AIC(m01)
AIC(m02)
AIC(m03)
boxplot(AGBw~ForestType) #画箱线图
mST<-lm(AGBw~ForestType, data=mydata)#线性模型
summary(mST)
anova(mST)
mST1<-lm(AGBw~ForestType-1, data=mydata)
coplot(AGBw ~ mydata$SA | ForestType)#画下面这种图
m1<-lm(AGBw~SA*ForestType, data=mydata)#算是一种广义线性模型m10<-lm(AGBw~SA:ForestType, data=mydata)
m11<-lm(AGBw~logSA*ForestType, data=mydata)
AIC(m1)
AIC(m11)
install.packages(“lme4”) #线性混合模型
library(lme4)
install.packages(“lmerTest”) #to allow P values to be associated with t library(lmerTest)
Ma1<-lmer(AGBw~SA*Year+(1|Plotnumber), data=mydata) summary(Ma1); anova(Ma1)
AIC(Ma)
hist(resid(Ma), breaks=50)
qqnorm(resid(Ma))
shapiro.test(resid(Ma))
以上根据陈汉讲座文件夹的PPT和数据整理。