R语言基础培训第二讲常用统计分析
R语言基础培训第二讲常用统计分析
R语言基础培训第二讲常用统计分析在R语言中进行统计分析是其强大功能之一、R语言提供了许多常用的统计分析函数和包，可以帮助我们进行数据的描述、分布分析、相关分析等。
一、描述统计分析描述统计分析主要是对数据进行整理和总结，常用的统计描述指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。
在R中，常用的函数有mean、median、mode、sd、var、quantile等。
下面以一个实例进行说明：数据：x<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)1. 均值：mean(x)，结果为5.52. 中位数：median(x)，结果为5.53. 众数：由于R语言没有内建的众数函数，可以使用table函数统计各值出现的频数，再选出频数最高的值，实现代码如下：table_result <- table(x)mode_value <- as.numeric(names(table_result)[table_result == max(table_result)])结果为54. 标准差：sd(x)，结果为3.035. 方差：var(x)，结果为9.176. 四分位数：quantile(x)，结果为1, 3.25, 5.5,7.75, 10二、分布分析分布分析主要是对数据的分布情况进行分析，包括概率分布、频数分布等。
R语言提供了多种分布函数和绘图函数，可以帮助我们进行分布分析。
1. 正态分布：R中的dnorm函数用于计算正态分布的概率密度函数值，pnorm函数用于计算正态分布的累积分布函数值，qnorm函数用于计算正态分布的分位数值，rnorm函数用于生成服从正态分布的随机数。
下面以均值为0，标准差为1的正态分布为例进行说明：x <- seq(-3, 3, 0.01)y <- dnorm(x, mean = 0, sd = 1)plot(x, y, type = "n", xlab = "x", ylab = "Probability Density", main = "Normal Distribution")lines(x, y, col = "blue", lwd = 2)结果为一条钟形曲线，表示正态分布的概率密度函数。
R语言数据分析与统计建模教程
R语言数据分析与统计建模教程第一章：介绍R语言是一种常用的统计计算和数据分析软件，由于其开源免费和强大的功能，已经成为数据科学家和统计学家们的首选工具。
本教程旨在介绍R语言的基本知识和数据分析与统计建模的常用方法，帮助读者快速上手和应用。
第二章：R语言基础本章将对R语言的基本语法和常用操作进行介绍。
涵盖数据类型、变量命名、向量操作、条件语句、循环结构等内容。
通过学习本章，读者可以掌握R语言的基本编程技巧和常用函数的使用方法。
第三章：数据读取与清洗在进行数据分析前，我们需要将原始数据导入R语言并进行清洗和转换，以便后续的统计分析和建模工作。
本章将介绍常见的数据读取方法，包括读取CSV、Excel、数据库等不同格式的数据。
同时还将介绍数据清洗的常用技巧，如缺失值处理、异常值检测和数据类型转换等。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析中不可或缺的环节，它能直观地展示数据的特征和趋势，帮助我们发现数据中的规律和潜在关系。
本章将介绍R语言中常用的数据可视化工具和技术，包括基础图表绘制、多变量关系展示、交互式可视化等。
第五章：统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一，它通过统计学方法从数据中提取有关总体特征的信息，为我们理解数据背后的规律和机制提供依据。
本章将介绍R语言中常用的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等，帮助读者从统计学的角度来理解和解释数据。
第六章：机器学习与数据挖掘机器学习和数据挖掘是当前热门的领域，它们往往能帮助我们从大量复杂的数据中发现隐含的规律和模式，并构建预测模型和分类器。
本章将介绍R语言中常用的机器学习和数据挖掘算法，如决策树、聚类、支持向量机等，并通过实例演示其应用。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间连续观测所得数据的统计方法，广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域。
本章将介绍R语言中常用的时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关与偏自相关函数、ARMA模型、ARIMA模型等，并通过实例进行分析和模型拟合。
如何用R语言进行统计分析
如何用R语言进行统计分析R语言是一种流行的统计编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模。
它具有强大的数据处理和可视化功能，使得统计分析变得更加高效和准确。
本文将介绍如何使用R语言进行统计分析，包括数据导入与清洗、描述性统计分析、统计推断和模型构建等方面。
一、数据导入与清洗在进行统计分析之前，首先需要将数据导入R语言的工作环境中，并进行数据清洗以保证数据的质量和可靠性。
R语言提供了多种导入数据的函数，可以根据数据的格式选择适合的导入方式。
常见的数据格式包括CSV、Excel、SPSS等，可以使用read.csv、read_excel、read.spss等函数进行导入。
在导入数据后，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
可以使用is.na、complete.cases、outliers等函数进行缺失值、完整观测和异常值的判断和处理，使用duplicated函数判断和处理重复值。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和总结的过程，旨在提供对数据集的基本了解。
常见的描述性统计分析方法包括计数、求和、均值、中位数、众数、标准差、方差、分位数、频数统计、交叉表和直方图等。
R语言中，可以使用summary、mean、median、sd、var、quantile、table、hist等函数进行常见的描述性统计分析。
这些函数可以对整个数据集或者指定的变量进行统计分析，并输出结果或者绘制图形。
三、统计推断统计推断是根据样本数据对总体特征进行估计和推断的过程。
常见的统计推断方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
在R语言中，可以使用t.test、chisq.test、cor.test等函数进行常见的假设检验。
这些函数可以根据数据类型和问题需求选择适当的统计方法，并输出检验结果。
四、模型构建在进行统计分析时，经常需要构建数学模型以描述变量之间的关系。
R语言提供了多种模型构建的函数和包，包括线性回归、逻辑回归、时间序列模型、聚类分析和因子分析等。
R语言统计分析简介
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)
使用R语言进行统计分析
使用R语言进行统计分析近年来，随着大数据的兴起和人工智能的快速发展，数据分析成为各行各业不可或缺的一环。
其中，统计分析是数据科学中的重要组成部分，为我们提供了对数据的深入理解和洞见。
而R语言作为一种功能强大且广泛应用的统计分析软件工具，被越来越多的研究者和从业者所接受和喜爱。
R语言有着一系列强大的数据分析和统计建模函数，人们可以使用这些函数对任意规模和复杂度的数据进行处理和分析。
无论是简单的描述统计分析还是复杂的回归分析模型，R语言都能提供一整套完善的工具和方法。
在使用R语言进行统计分析时，首先需要了解数据的基本情况。
通常，我们会通过R语言的读取数据函数将数据导入R环境中。
R语言支持的数据格式包括各种常见的文本文件、Excel文件以及数据库等。
读取数据后，我们可以使用一系列基本的函数来查看数据的结构、缺失值情况以及基本统计特征等。
这些信息对于我们后续的统计分析和建模过程至关重要。
接下来，我们可以使用R语言的可视化函数来对数据进行初步分析。
R语言提供了丰富的绘图函数，包括散点图、直方图、箱线图等，能够直观地展示数据的分布情况和相关性。
通过这些图形，我们可以观察到数据中的规律、异常值以及可能存在的关联关系。
这些信息有助于我们进一步深入分析和解释数据。
在对数据进行探索性分析后，我们可以使用R语言进行更加深入的统计分析。
比如，我们可以使用R语言中的假设检验函数来验证某种假设是否成立。
在实际应用中，假设检验是非常重要的一环，它能帮助我们判断样本数据是否具有统计学意义，并对研究问题提供有力的证据支持。
R语言提供了多种假设检验的函数，包括t检验、方差分析、卡方检验等，方便我们根据实际情况选择合适的方法进行分析。
此外，在进行R语言统计分析时，线性回归模型是一个常见且重要的分析工具。
通过建立线性回归模型，我们可以研究自变量与因变量之间的关系，并通过模型拟合和预测来获得有关数据的更多信息。
R语言提供了灵活而强大的回归分析函数，可以帮助我们进行参数估计、假设检验以及模型诊断等。
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。
R语言中的五种常用统计分析方法
R语⾔中的五种常⽤统计分析⽅法1、分组分析aggregation根据分组字段，将分析对象划分为不同的部分，以进⾏对⽐分析各组之间差异性的⼀种分析⽅法。
常⽤统计指标：计数 length求和 sum平均值 mean标准差 var⽅差 sd分组统计函数aggregate(分组表达式，data=需要分组的数据框，function=统计函数）参数说明formula：分组表达式，格式：统计列~分组列1+分组列2+...data=需要分组的数据框function：统计函数aggregate(name ~ class, data=data, FUN=length);#求和aggregate(score ~ class, data=data, FUN=sum);#均值aggregate(score ~ class, data=data, FUN=mean);#⽅差aggregate(score ~ class, data=data, FUN=var);#标准差aggregate(score ~ class, data=data, FUN=sd)2、分布分析cut根据分析⽬的，将数据(定量数据）进⾏等距或者不等距的分组，进⾏研究各组分布规律的⼀种分析⽅法。
分组函数cut(data,breaks,labels,right)参数说明data=需要分组的⼀列数据breaks=分组条件，如果是⼀个数字，那么将平均分组；如果是⼀个数组，那么将按照指定范围分组labels：分组标签right：指定范围是否右闭合，默认为右闭合，right参数为TRUE⽤户明细 <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors=FALSE)head(⽤户明细)breaks <- c(min(⽤户明细$年龄)-1, 20, 30, 40, max(⽤户明细$年龄)+1)年龄分组 <- cut(⽤户明细$年龄, breaks = breaks)⽤户明细[, '年龄分组1'] <- 年龄分组年龄分组 <- cut(⽤户明细$年龄, breaks = breaks, right = FALSE)⽤户明细[, '年龄分组2'] <- 年龄分组labels <- c('20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上');年龄分组 <- cut(⽤户明细$年龄, breaks = breaks, labels = labels)⽤户明细[, '年龄分组'] <- 年龄分组head(⽤户明细)aggregate(formula=⽤户ID ~ 年龄分组, data=⽤户明细, FUN=length)3、交叉分析tapply（相当于excel⾥的数据透视表）通常⽤于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进⾏变量间关系的对⽐分析；交叉分析的原理就是从数据的不同维度，综合进⾏分组细分，以进⼀步了解数据的构成、分布特征。
R语言基本统计分析方法(包及函数)
R语言基本统计分析方法（包及函数）R语言是一种非常强大的统计分析工具，它提供了丰富的包和函数来进行各种统计分析。
下面是一些常用的R语言基本统计分析方法、包和函数：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据集中的变量进行总结和概括的过程。
R语言中一些常用的描述性统计方法包括：求和（sum），均值（mean），中位数（median），最小值（min），最大值（max），方差（var），标准差（sd），频数（table）等。
这些函数都是基本的内置函数，无需额外加载包。
2.t检验：t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
R语言中可以使用t.test(函数进行t检验。
该函数接受两个向量作为输入，分别表示两个样本的数据，然后返回t值、自由度、p值和置信区间等结果。
3.方差分析：方差分析（ANOVA）是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。
在R语言中，可以使用aov(函数进行方差分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回方差分析的统计结果。
4.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在R语言中，可以使用cor.test(函数进行相关分析。
该函数接受两个向量作为输入，然后返回相关系数、p值和置信区间等结果。
5.线性回归分析：线性回归分析用于建立一个线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用lm(函数进行线性回归分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回回归模型的统计结果。
6.非线性回归分析：非线性回归分析用于建立一个非线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用nls(函数进行非线性回归分析。
该函数接受一个公式和初始参数作为输入，然后返回拟合的非线性模型。
7.生存分析：生存分析用于研究时间数据和生存率之间的关系。
在R语言中，可以使用survival包进行生存分析。
survival包提供了一系列生存分析的函数，如生存曲线绘制、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等。
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。
R语言基础培训第二讲常用统计分析
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。
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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。
基础篇下篇(二)常用数据分析工具R语言介绍PPT
政府部门及事 北京市统计局、北京质量协会、国家减灾中心、国家知识产权局专利局等。 业单位
行业分析师、市 场研究员、咨询 师、政府服务人 员、公务员、医 药统计分析师、 算法工程师、软 件工程师等等
R基础介绍
• 学习资源
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
下载
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学习资源
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
• 网络资源
– – – – 官方网站() /R/R-doc/ /~gwding/R/R-Learn/
• 1998, S honored by ACM Software System Award( ) • 2011-07-18, R 2.13.1 (Release new version about every 3 months)
make,Java,The Apache Group,Tcl/Tk,NCSA Mosaic,World Wide Web,Remote Procedure Call,TCP/IP,PostScript,TeX,UNIX
/ – /bin/windows/base/
• 基本包
• 扩展包
– /web/packages/<*>/index.html
安装
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
注：若数据集很大(如1,000,000观测x200变量)，则可由 ODBC联接由数据库读入.
R的语法与数据结构
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
• 若你在R中建立了一些向量并试图想由它们生成框架，则可以使用 data.frame()，但需要同时cbind(). 例子： >x=c(42,7,64,9) >y=1:4 >z.df=data.frame(cbind(INDEX = y, VALUE = x)) >z.df INDEX VALUE 1 1 42 2 2 7 3 3 64 4 4 9 注 .df 只是为了提醒自己z.df是一个数据框架 INDEX和VALUE是重新命名的向量名字
R语言基础-数据分析及常见数据分析方法
R语⾔基础-数据分析及常见数据分析⽅法R表达式中常⽤的符号残差（Residuals）残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越⼩模型越精确系数项与截距项（Coefficients & Intercept）和P值指标残差标准误（Residual standard error）残差的标准误差，越⼩越好R⽅判定系数模型拟合的质量判定指标，取值在0-1之间，值越⼤越好Multiple R-squared: 0.991 表⽰该模型能解释99.1%的数据。
F统计量（F-statistic）说明模型是否显著，值越⼩越好，说明模型越显著判断模型是否适合的⼀般规则先看F统计量是否⼩于0.05，如果⼩于0.05，再看R⽅判定系数。
*线性回归（解决⼀元多次）回归（regression），通常指那些⽤⼀个或多个预测变量，也称⾃变量或解释变量来预测响应变量，也称为因变量、校标变量或结果变量的⽅法。
1.回归分析类型2.普通最⼩⼆乘法使⽤women内置数据集得出体重与⾝⾼之间的关系使⽤plot(fit)绘制出四幅图（残差拟合图、正态QQ图、⽅差假设指标图、残差影响图）使⽤ par(mfrow = c(2,2)) 可以将四幅图显⽰在⼀个窗⼝中线性拟合常⽤函数*多元线性回归⼀、变量是相互独⽴的情况将state.x77数据集转化为数据框得出结果意为在控制⼈⼝数量，收⼊，霜冻天数不变的情况下，⽂盲率上升1%，谋杀率就会上升4.14%⼆、变量不相互独⽴的情况使⽤mtcar内置数据框，选取每加仑汽油⾏驶的⾥程数与马⼒、车重的关系说明每加仑汽油⾏驶的⾥程数与汽车马⼒的关系依赖车重的不同⽽不同三、为解决因⼦数量较多⽆法确定最佳模型是可使⽤逐步回归法或者全⼦集回归法逐步回归法全⼦集回归法*回归诊断⼀、满⾜OLS模型（最⼩⼆乘法）统计假设1.正态性对于固定的⾃变量值，因变量值成正态分布。
2.独⽴性因变量之间相互独⽴3.线性因变量与⾃变量之间为线性相关4.同⽅差性因变量的⽅差不随⾃变量的⽔平不同⽽变化。
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。
数据分析技巧使用R语言进行数据可视化与统计分析
数据分析技巧使用R语言进行数据可视化与统计分析数据分析技巧：使用R语言进行数据可视化与统计分析数据分析是现代社会中不可或缺的一环，通过处理数据并提炼有价值的信息，可以帮助人们做出合理的决策。
而在数据分析的过程中，数据可视化和统计分析是两个重要的方面。
本文将介绍使用R语言进行数据可视化与统计分析的技巧，并给出一些实用的示例。
一、数据可视化技巧1. 使用ggplot2绘制直方图直方图是一种常用的数据可视化方式，可以展现数据的分布情况。
在R语言中，我们可以使用ggplot2包来制作直方图。
下面是一个简单的示例：```Rlibrary(ggplot2)data <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)ggplot(data, aes(x = data)) +geom_histogram(binwidth = 10, fill = "skyblue", color = "black") + labs(title = "数据分布直方图", x = "数据", y = "频数")```通过上述代码，我们可以绘制出一张具有标题、横纵坐标标签的直方图，以直观展示数据的分布情况。
2. 制作饼图饼图可以用来展示不同类别的占比情况，常用于对比不同类别之间的数据分布。
使用R语言中的ggplot2包，我们可以轻松绘制出饼图。
下面是一个简单的示例：```Rlibrary(ggplot2)data <- c(30, 40, 50)labels <- c("类别A", "类别B", "类别C")df <- data.frame(data, labels)ggplot(df, aes(x = factor(1), y = data, fill = labels)) +geom_bar(stat = "identity", width = 1) +coord_polar(theta = "y") +labs(title = "饼图", x = "", y = "") +theme_void()```上述代码可以绘制出一张美观的饼图，以展示不同类别之间的占比情况。
R语言基础培训第二讲常用统计分析
放牧对所研究草地物种生物量的影响是否显著？ 25
卡方检验(χ 2 test)
卡方检验是参照卡方分配来计算概率和临界值的统计检验，是用途很广 的一种假设检验方法。
分析原理： (1) 建立零假说（Null Hypothesis），即认为观测值与理论值的差异是
由于随机误差所致； (2) 确定数据间的实际差异，即求出 χ 2 值； (3) 如卡方值大于某特定概率标准（即显著性差异）下的理论值，则拒
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)。
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 。
# 画频数表
hist(oats$yield, # breaks = 7, xlim = c(40,180), xlab = "yield", main = "Frequency chart of yield")
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。
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卡方检验（列联表）
yesbelt = c(12813,647,359,42) nobelt = c(65963,4000,2642,303) chisq.test(data.frame(yesbelt,nobelt)) > chisq.test(data.frame(yesbelt,nobelt))
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。
使用R语言进行统计分析的基础知识
使用R语言进行统计分析的基础知识统计分析是现代社会中非常重要的一项技能，而R语言作为一种功能强大的统计分析工具，受到了广泛的关注和应用。
本文将为你介绍一些使用R语言进行统计分析的基础知识。
一、安装R语言和RStudio在开始学习和使用R语言之前，首先需要安装R语言和RStudio。
R语言是一种自由、开源的编程语言，可以在官方网站上免费下载和安装。
而RStudio则是一款集成开发环境，可以提供更加友好和便捷的编程环境。
安装完成后，就可以开始使用R语言进行统计分析了。
二、R的基本语法和数据类型R语言的语法和其他编程语言有一些差异，但也有很多相似之处。
首先，R语言中的注释使用井号（#）表示，在一行代码的末尾可以使用分号（;）分隔多条语句。
此外，R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、日期型等。
三、数据导入和处理在进行统计分析之前，需要将数据导入到R语言中并进行相应的处理。
R语言提供了多种导入数据的方式，可以读取Excel文件、CSV文件、数据库等。
导入数据后，可以使用R语言的函数和操作符对数据进行处理和转换，如选择特定变量、删除缺失值、重命名变量等。
四、数据可视化数据可视化是统计分析中十分重要的一部分，通过图表和图形可以直观、清晰地展现数据的分布和关系。
R语言提供了丰富的绘图函数和包，可以生成各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图、箱线图等。
使用这些函数和包，可以将分析结果以更加生动和直观的方式展示出来。
五、统计分析方法R语言作为一种统计分析工具，提供了丰富的统计函数和方法，可以进行各种常见的统计分析，如描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析等。
使用这些函数和方法，可以对数据进行全面和深入的分析，并获得有关样本、总体或相关关系的结论。
六、常见问题解决方法在使用R语言进行统计分析的过程中，可能会遇到一些常见的问题，如语法错误、函数调用、包安装等。
针对这些问题，可以利用R语言的帮助文档、在线教程、论坛等资源来解决。
R编程统计分析基础
R编程统计分析基础R编程是一种强大的数据分析和统计编程语言，广泛用于各个行业和领域的数据处理和分析工作中。
本文将介绍R编程的基础知识和统计分析的应用。
一、R编程基础知识1. 安装R软件：在开始学习R编程之前，需要先安装R软件。
可以在R官方网站上下载安装包，并按照提示进行安装。
2. R语法基础：R语言采用一种类似于自然语言的语法，使得编程变得简单易懂。
学习R语法包括变量定义、数据类型、运算符、控制语句等内容。
3. R包管理：R包是R语言的扩展库，可以为我们提供各种各样的功能和工具。
学习如何安装、加载和使用R包，对于进行统计分析非常重要。
二、数据处理与可视化1. 数据导入与导出：R可以读取和写入多种数据格式，如CSV、Excel、SQL等。
学习如何将数据导入R环境中，并将分析结果导出为可读的格式。
2. 数据清洗与转换：数据清洗是数据分析的第一步，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
此外，还可以对数据进行转换、合并和重塑，以满足分析需求。
3. 数据可视化：R提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，如散点图、折线图、柱状图等。
学习如何使用R的绘图函数和包，使得数据更加直观和易于理解。
三、统计分析与建模1. 描述统计学：R提供了各种用于计算和描述数据的函数和方法，如均值、中位数、标准差等。
学习如何使用这些函数，对数据进行描述性统计分析。
2. 统计假设检验：R可以进行各种假设检验，如 t检验、方差分析和卡方检验等。
学习如何设置假设检验，计算统计量并进行结果解读。
3. 回归分析：回归分析是一种广泛应用于预测和建模的统计方法。
R提供了多种回归分析的函数和包，可以根据需求选择合适的模型进行分析。
4. 非参数统计：除了传统的参数统计方法，R还支持非参数统计分析，如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验等。
学习如何进行非参数统计分析，应对特殊情况和数据要求。
四、报告生成与分享1. R Markdown：R Markdown是一种结合R代码和文本的标记语言，可以生成漂亮的报告和文档。
R统计分析
• > eda.shape=function(x) { oldpar = par(mfrow = c(2, 2), mar=c(2,2,0.2,0.2), mgp=c(1.2,0.2,0)); hist(x, main="", xlab="", ylab=""); boxplot(x) ; iqd = summary(x)[5] - summary(x)[2]; plot(density(x,width=2*iqd), xlab = "x", ylab = "", type = "l", main="") ; qqnorm(x, main="", xlab="", ylab=""); qqline(x); par(oldpar); invisible() }
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
可见因素是显著的。
统计分析实例(一)
• Forbes数据 • 19世纪四五十年代，苏格兰物理学家James D. Forbes试图通过水的沸点来估计海拔高度。他在 阿尔卑斯山及苏格兰收集数据以后得到一些值， 发表在论文中，下例收集了论文中的17个地方的 数据，进行分析。分析的内容有： • 气压和沸点是如何联系的？ • 关系是强还是弱？ • 能够根据温度预测气压？如果能，有效性如何？
print(对象) residuals(对象) summary(对象)
方差分析
• 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称 “变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的， 用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 • 方差分析基本步骤 1、提出原假设：H0：各组样本均值无差异；H1：各 组样本均值有显著差异 2、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F 统计量，即F值检验。 3、计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目 的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。 4、给定显著性水平 ，并作出决策
R统计分析
在上面表格中的R函数前加上不同的前缀表示不同 函数: d: 概率密度函数f(x),或分布律p(xk) p: 累积概率或分布函数F(x) q: 分布函数的反函数,即下分位数. r: 产生相应分布的随机数 例如: dnorm(0)
pnorm(1.96,0,1)#计算标准正态分布的函数F(1.96) 的值 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.
对数据进行分组，分组要注意每组的频数不能小于5 A<-table(cut(X, breaks=c(0,69,79,89,100))) 构造理论分布 p=pnorm(c(70,80,90,100),mean(X),sd(X)) p=c(p[1],p[2]-p[1],p[3]-p[2],1-p[3]) 做检验 chisq.test(A,p=p)
统计分布
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
例：对一台设备进行寿命检验，记录10次无故障工作时间， 并按从小到大的次序为 420 500 920 1380 1510 1650 1760 2100 2300 2350 试用Kolmogorov-Smirnov检验此设备无故障工作的时间 是否服从参数为1/1500的指数分布？ X<-c(420, 500, 920, 1380, 1510, 1650, 1760, 2100, 2300, 2350) ks.test(X, “pexp”, 1/1500)#只能用在分布完全已知的情形
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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 。
基于R的基本统计分析
内容提要
• 描述统计 • 频数表分析 • 方差分析 • t检验
• 卡方检验 • 线性回归 • 相关分析
描述分析(Descriptive statistics)
描述统计就是把数据集所包含的信息加以简要地概况， 如计算数据的数字特征、制作频数表和频数图等等， 用所获得的统计量和图表来描述数据集所反映的特 征和规律，使得研究的问题更加简单、直观。
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。
方差分析是根据平方和的加和原理，利用 F 检验，进而 判断试验因素对试验结果的影响是否显著。
单因素方差分析
## Tukey HSD 方法 ##
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)
双因素（无重复）方差分析
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))
Density 0.000 0.005 0.010 0.015
Histogram of observed data
40 60 80 100 120 140 160 180 yield
峰度（Kurtosis）
峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡 缓程度的统计量。 它是和正态分布相比较的。
95% CI:
假设上面这个随机抽样估计学生身高的例子，抽样100次， 每次抽10个学生测量身高，均值估计值及标准误为 152cm±12cm。但有时需要表示为估计量的95%的置信 区间[152cm-1.96*12cm，152cm+1.96*12cm]。可以解释 为，如果从再从总体中抽样100次（每次抽样10个），产 生100个平均值，这100个平均值将有95次落在[152cm1.96*12cm，152cm+1.96*12cm]这个范围内，5次落在这 个范围外，如果抽样次数越多，这个推断越准确。这个来 源于中心极限定理的应用：任何分布(总体)抽样n次，每次 抽样的和符合正态分布。通俗一点说, 不管是学校的学生 身高是怎么分布, 每次随机抽取10个求和, 抽取n次，这n 个身高总和是符合正态分布的。平均身高为身高总和除于 10，所以平均身高也是正态分布的。正态分布双尾95%的 分界点所对应的值刚好是1.96。
SE.mean= std.dev / n1/2
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是统 计量样本离散程度的表征；二是用来对样本进行 标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后 除以标准差，这样就变成了标准正态分布。标准 误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区 间是均值加减n倍的标准误（例如95%的置信区间 是：均值+1.96*SE）
计算公式： Skewness 越大，分布形态偏移程度越大
频数表(Frequency table)分析
频数表分析是对数据集按数据范围分成若干区间， 即分成若干组，求出每组组中值，各组数据用组中值代 替，计算各组数据的频数，并作出频数表。
频数表分析例子
summary(oats$yield)
# 计算频数 A <- table(cut(oats$yield, breaks = 40 + 20 * (0:7))) round(prop.table(A) * 100,2) # 计算频数比例
install.packages("multcomp")
library(multcomp)
tuk <- glht(fit, linfct = mcp(Treat = "Tukey"))
summay
tuk.cld <- cld(tuk) # letter-based display
# 画频数表
hist(oats$yield, # breaks = 7, xlim = c(40,180), xlab = "yield", main = "Frequency chart of yield")
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。
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本 量为30的一个样本，来推断学生的身高。这时可以依据抽 取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽 取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么 每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就 是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标 准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我 们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除 以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而 是经过了统计学家的严密证明的。
• Kurtosis=0 与正态分布的陡缓程度相同。 • Kurtosis>0 比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶 • Kurtosis<0 比正态分布的高峰来得平台——平顶 计算公式：
偏度（Skewness）
偏度（Skewness）是描述某变量分布偏离正态对称性的统计量。 • Skewness=0 分布形态与正态分布偏度相同 • Skewness>0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边 • Skewness<0 负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边