【最新】R语言与统计分析教案课件辅导PPT模板(获奖作品) 图文

合集下载

【最新】R语言数据可视化 PPT 课件教案讲义(获奖作品) 图文

中级图形
bubble plot
35
Toy ota Corolla Fiat 128
30 miles per gallon
Lotus Europa Honda Civ ic Fiat X1-9 Porsche 914-2 Merc 240D Datsun 710 Merc 230 Toy otaVolv Corona oHornet 142E 4 Driv e Mazda RX4 Wag Mazda RX4 Ferrari Dino Merc Pontiac 280 Firebird Hornet Sportabout Valiant Merc 280C Merc 450SL Merc 450SE Ford Pantera L Dodge Challenger AMC Merc Jav elin 450SLC Maserati Bora Duster 360 Camaro Z28
中级图形
分组散点图概念：以某个因子为条件绘制两个变量的散点图
> library(car) > library(ggplot2) > attach(mtcars) > scatterplot(mpg~wt|cyl)
> scatterplot(mpg~wt|cyl,data=mtcars,lwd=2,main="scatter plot of mpg vs. weight by # cylinders",xlab="height of car",ylab="miles per gallon",legend.plot=TRUE,id.method="identity",labels=s(mtcars),bo xplots="xy")

【最新】R语言北大多元统计分析 PPT课件教案讲义(附代码数据)图文

是对称非负定阵. 即 =´ , ´ ≥0 (为任给的p维常量).
7
北大数学学院
第二章多元正态分布及参数的估计
§2.1 随机向量—
(4) Σ=L2 ,其中L为非负定阵.
由于Σ≥0(非负定),利用线性代数中实对称阵的对角化定理，存在正交阵Γ,使
1 0 LL
2
北大数学学院
第二章多元正态分布及参数的估计
目
§2.1 随机向量
录
§2.2 多元正态分布的定义与基本性质
§2.3 条件分布和独立性
§2.4 随机矩阵的正态分布
§2.5 多元正态分布的参数估计
3
北大数学学院
第二章多元正态分布及参数的估计
§2.1 随机向
本课程所讨论的是多变量总体.把 p个随机变量放在一起得 X=(X1,X2,…,Xp)′ 为一个p维随机向量,如果同时对p维总体进行一次观测,得一个样品为 p 维数据.常把n个样品排成一个n×p 矩阵,称为样本资料阵.
12
北大数学学院
第二章多元正态分布及参数的估计
多元正态分布的性质1 在一元统计中,若X～N(μ,σ2),则X的特征函数为 §2.2σ2 /2］
当 X～N(0,1)时,φ(t)=exp［-t 2 /2］.
13
北大数学学院
第二章多元正态分布及参数的估计
§2.2
记Σ=AA′，则有以下定义。定义2.2.2 若p维随机向量X的特征函数 t ' t 为:
X (t ) exp[ it '
则称X服从 p 维正态分布,记为 X ～Np(μ,Σ) . 一元正态: (p=1) 2 2 2 t t t (t ) exp[ it ] exp[ it ] 2 2

R语言基础培训第二讲常用统计分析ppt课件

描述性统计主要包括反映数据集中趋势的特征值(比如平均数、中位数、众数、分位数)、数据离散程度的特征值(比如方差、标准差、值域、变异系数)和数据分布形态的特征值(比如偏度、峰度)。
3
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
真实均值样本均值
SE
标准差（std.dev）
当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
yield") 13
方差分析ANOVA
方差分析是一种在若干组能相互比较的试验数据中，把产生变异的原因加以区分的方法与技术，其主要用途是研究外界因素或试验条件的改变对试验结果影响是否显著。
类型：单因素方差分析(One-way ANOVA)、双因素方差分析(Two-way ANOVA) 。
方差分析的基本模型是线性模型，并假设随机变量是独立、正态和等方差的。
summary(tuk)
# standard display
tuk.cld <- cld(tuk) # letter-based display
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)
16
双因素（无重复）方差分析
17
多重比较
library(agricolae) # 对A因素在a = 0.05水平上进行多重比较 (duncan.test(fit, "A", alpha = 0.05)) # 对B因素进行多重比较 (duncan.test(fit, "B", alpha = 0.05))
24
成对双样本 t 检验
18个草地种在放牧和不放牧样方中的生物量（kg/m2）

《R语言数据分析》课程教案(全)

《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。

R统计分析课件.ppt

qnorm(0.95)#标准正态的下分位数 rnorm(10,0,2)#产生10个正态随机变量N(0,4) 其它分布类似.
ko
4
2、直方图、经验分布图和Q-Q图（1）直方图
hist(x,breaks=“Sturges”,freq=Null,
probability=!freq,col=Null,…) #break规定直方图的组距
计算数据w的各种统计量
二、数据的分布 1、分布函数 R中提供了一些常用的分布的分布函数计
算.
ko
2
分布名称二项分布泊松分布几何分布超几何分布负二项分布均匀分布指数分布正态分布 F分布 T分布卡方分布伽马分布柯西分布 Logistic分布贝塔分布
R中的名称 binom pois geom hyper nbinom unif exp norm f t chisq gamma cauchy logis beta
Y=sample(1:3,100,replace=T)
max(table(Y))
ko
1
假设有15名同学的体重如下， w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)
hist(w, breaks=c(30,40,50,60,70,80)) freq=T#频数图，freq=F#频率图 probability与freq相反（2）核密度估计
density(x, bw = "nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian", "epanechnikov", "rectangular", "triangular", "biweight", "cosine", "optcosine"), weights = NULL, window = kernel, width, give.Rkern = FALSE, n = 512, from, to, cut = 3, na.rm = FALSE, ...)

【精品推荐】R语言数据探索课件报告(获奖作品) 图文

近年来餐饮行业面临较为复杂的市场环境，与其他行业一样餐饮企业都遇到了原材料成本升高、
人力成本升高、房租成本升高等问题，这也使得整个行业的利润率急剧下降。人力成本和房租成本的上升是必然趋势，如何在保持产品质量同时提高企业效率，成为了T餐饮急需面对的问
题。
4
某餐饮企业的疑惑
从2000年开始，T餐饮通过加强信息化管理来提高效率，目前已上线的管理系统包括：
7
从餐饮服务到数据挖掘
以上经验从数据中获得有关产品和客户的特点以及能够产生价值的规律更多依赖于管理人员的个人经验。如果有一套工具或系统，能够从业务数据中自动或半自动地发现相关的知识和解决方案，这将极大地提高企业的决策水平和竞争能力。这种从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在
1.客户关系管理系统 2.前厅管理系统 3.后厨管理系统 4.财务管理系统 5.物资管理系统
通过以上信息化的建设，T餐饮已经积累了大量的历史数据，有没有一种方法可帮助企业从这些数据中洞察商机，提取价值？在同质化的市场竞争中，找到一些市场以前并不存在的“捡漏”和“补缺”？
5
餐饮如何盈利
企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客，也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客，究竟各种顾客各自的喜好是什么，在不同的时段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材应该采购多少„„
6
T餐饮服务之经验
T餐饮在经营过程中，通过分析历史数据，总结出一些行之有效的经验：
1. 在点餐过程中，由有经验的服务员根据顾客特点进行菜品推荐，一方面可提高菜品的销量，另外一方面可减少客户点餐的时间和频率，提高用户体验； 2. 根据菜品历史销售情况，综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素，对菜品销量进行预测，以便餐饮企业提前准备原材料； 3. 定期对菜品销售情况进行统计，分类统计出好评菜和差评菜，为促销活动和新菜品推出提供支持； 4. 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分，筛选出优质客户，定期回访和送去关怀。

统计建模与R语言PPT课件

+
sub = G == i)
+ res.mat[i, ] <- residuals(gene.aov)
+ coef.mat[i, ] <- coef(gene.aov)
+}
或
>for(i in 1:1522)
7 3 7 10
第4页/共23页
• 向量的下标(index)与向量子集(元素)的提取 • 正的下标提取向量中对应的元素 • 负的下标去掉向量中对应的元素 • 逻辑运算提出向量中元素的值满足条件的元素注：R中向量的下标从1开始，这与通常的统计或数学软件一致而象C语言等计算机高级语言的向量下标则从0开始！
> coef.mat = matrix(0, 1522, 4, byrow = TRUE)
> for(i in 1:1522) {
+ gene.aov = aov(Intensity ~ A + T + A * T,
+
sub = G == i)
+
res.mat[i, ] = residuals(gene.aov) # 保存ANOVA分
> ybar = data.frame(A = factor(a), G = factor(g),
+
T = factor(t), Intensity = y)
> attach(ybar)
> ybar[1:10,] # 查看ybar的前10行
> res.mat = matrix(0, 1522, 8, byrow = TRUE)
>x=c(42,7,64,9)
>length(x)

【最新】R语言相关分析 PPT 课件教案讲义(获奖作品) 图文

Sales Performance: •Sales Growth •Sales Profitability •New Account Sales
Test Scores as a Measure of Intelligence •Creativity •Mechanical Reasoning •Abstract Reasoning •Mathematics
max
u1 a1X v1 b1Y
covu1,v1
canonical correlation analysis
The second pair of canonical variables
u2 a2 X v2 b2Y
max 2 covu2,v2
cor u1,u2 0 corv1, v2 0
canonical correlation analysis
$scores$xscores [,1] [,2] [,3]
[1,] 0.97838292 -0.362539552 0.81938141 [2,] 1.40651588 -0.410239408 0.05351720 [3,] 0.66973709 0.044672581 0.66847466 [4,] -0.40689705 -2.063089470 -0.30840196 [5,] -0.23688307 -0.310765017 0.99852234 [6,] 0.65494914 -0.844131320 1.14501451 [7,] 0.65528867 -0.236093843 0.93986313 [8,] -2.04552806 -1.334870222 -1.86845037 [9,] -0.35985473 -0.519574441 0.94175512 ……

《统计软件R入门》课件

2. R语言的特点
1 灵活性
R语言提供了丰富的数据处理和分析函数，可以满足各种统计需求。
2 可视化能力
R语言支持生成高质量的图表和可视化效果，帮助用户更好地理解数据。
3 社区支持
R语言拥有活跃的社区和众多的用户，用户可以分享代码、解决问题，互相学习和交流。
3. 基本语法和数据类型
变量与赋值
通过赋值语句，将数据存储到变量中。
数据类型
R语言支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑等。
向量和矩阵
R语言中的向量和矩阵是常见的数据结构，可以进行向量化计算。
4. 数据处理与可视化
1
数据转换
2
对数据进行重塑、合并和拆分，以满足
分析需求。
3
数据清洗
清除无效数据、缺失值处理和异常值处理。
可视化展示
社区交流
加入R语言的社区，与其他用户交流经验、解决问题。
6. 实例演示
通过实例演示，带您一步一步掌握R语言的使用技巧，包括数据导入、数据清洗、可视化展示和统计分析方法的应用。
7. 学习资源和实践建议
在线教程
网上有许多优质的R语言教程，提供从入门到进阶的学习资对R语言的应用能力。
开源包
R语言拥有丰富的开源包，可以扩展功能并提高工作效率。
《统计软件R入门》PPT 课件
R语言是一种强大的统计软件，它具有丰富的功能和广泛的应用领域。本课程将带您逐步了解R语言的基础知识，为您提供使用R进行数据分析的基本能力。
1. R语言简介
R语言是一种自由开源的编程语言，专门用于数据处理和统计分析。它具有简洁优雅的语法和丰富的数据处理功能，成为了数据科学领域的必备工具。

R语言基础培训第二讲常用统计分析

方差分析可以分为独立样本和配对样本两种类型。独立样本是指各组样本之间相互独立，而配对样本是指各组样本之间存在一定的关联或匹配关系。
多重比较
在进行方差分析后，可能需要进行多重比较以确定哪些组之间的均值存在显著差异。在R语言中，可以使用 multcomp()函数进行多重比较。
03
相关与回归分析
相关分析
概念
非线性回归分析是研究非线性关系的统计方法。
模型
Y=f(X)hat{Y} = f(X)Y=f(X)
应用
用于描述非线性关系，例如曲线拟合、生长曲线模型等。
04
高级统计分析
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少数几个不相关的变量，这些不相关的变量被称为主成分。
聚类分析
总结词
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的对象分组在一起，使得同一组内的对象尽可能相似，不同组的对象尽可能不同。
详细描述
聚类分析的目的是发现数据的内在结构，将数据划分为具有相似性的组或簇。在R语言中，可以使用kmeans() 函数进行聚类分析。
感谢您的观看
THANKS
众数
出现次数最多的数据值，反映数据的普遍情况。
数据的离散程度
方差
各数值与其平均数之差的平方的平均数，衡量数据点与平均值之间的离散程度。
标准差
方差的平方根，与方差具有相同的量纲。
四分位距
上四分位数与下四分位数之差，用于衡量中位数对数据的代表性。
数据分布形状
偏度
描述数据分布的偏斜程度，大于0表示右偏，小于0表示左偏。
峰度
直方图和箱线图
通过图形展示数据分布的形状、集中趋势和离散程度，便于直观地了解数据特征。

R语言统计分析简介

observations=c(2,4.6,1,3.7,5.9,4.0,6.7,2.8,1.4,3.1)
C( )表示R中在括号中的数值是以向量形式输入的。
向量的运算与标量的一样，如：
2.54*observations
输出结果为向量中的每一个数值均乘以2.54，然后再以向量形式输出
利用R，通过定义成向量的形式，我们可以很方便的计算出上述一列数据的均质和方差，如：
company=read.table("company.txt", header=T) prc=prcomp(company[,-1], scale=T) summary(prc) prc$rotation prc$x[,1:2]
主成分分析R与SPSS比较
R输出结果
SPSS输出结果
因子分析
>dim(A) 函数dim能显示矩阵的二维数据 [1] 3 3
[3,] 3 6 9
3、矩阵的特征值与特征向量
4、矩ห้องสมุดไป่ตู้的合并
5、数据框
矩阵和向量一样，只能拥有一种数据类型，而数据框却能同时拥有多种。假设数据框内同时含有文字，当数据框被转化成矩阵时，所有元素都会被转化成文字。
利用指令as.frame，可将矩阵转化为数据框。例如：
数据框的引用
数据框数据的调用用attach命令
读写数据文件
1、读纯文本文件
相关分析
研究变量间密切程度的一种常用统计方法相关系数是描述变量间线形关系强弱和方向的统计量函数名：cor(x, method=c("pearson", "kendall",
"spearman")) 数据文件： highschool.sav 分析方法： Pearson 程序命令： library(foreign)