R语言学习总结讲课稿
r语言学习心得
R语言学习心得1. 引言R语言是一门流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。
作为一名数据科学家，学习R语言对于我来说是非常重要的。
在学习R语言的过程中，我逐渐体会到了它的强大和灵活性，下面我将分享一些我对R语言的学习心得。
2. 开始学习R语言的准备工作在学习R语言之前，我首先需要了解一些基本的编程概念和统计学知识。
了解编程概念可以帮助我更好地理解R语言的语法和数据结构，而掌握统计学知识可以让我更好地运用R语言进行数据分析。
3. R语言的基本语法和数据结构R语言的语法和其他编程语言相比略有不同，需要一些时间来适应。
但是一旦掌握了基本的语法，使用R语言进行数据分析就会变得非常高效和方便。
R语言中最常用的数据结构包括向量（vector）、矩阵（matrix）、数据框（data frame）和列表（list）。
这些数据结构在R语言中的灵活应用使得数据处理变得简单而直观。
4. 利用R语言进行数据分析R语言拥有丰富的数据分析和统计建模函数，可以帮助我完成各种数据分析任务。
无论是数据清洗、数据可视化还是建立模型，R语言都提供了相应的函数和包供我使用。
在R语言中，我可以使用ggplot2包进行数据可视化，使用dplyr包进行数据处理和转换，使用caret包进行机器学习模型的建立和评估。
这些包的强大功能极大地提高了我的数据分析效率。
5. R语言社区和资源的重要性R语言拥有庞大而活跃的社区，这个社区提供了丰富的资源和支持。
无论是遇到问题还是需要学习新的技术，我都可以通过查阅官方文档、参与社区讨论或者阅读别人的代码来解决。
在R语言的学习过程中，我从社区获得了很多帮助和启发。
6. 结语通过学习和使用R语言，我深深感受到了它的强大和灵活性。
R语言不仅是一门用于数据分析的编程语言，更是一种思维方式和工具。
我相信在不断的学习和实践中，我会不断提高我的R语言技能，并将其应用于更多的数据分析和建模任务中。
最后，我鼓励更多的人学习和掌握R语言，它将成为你解决数据分析问题的得力助手。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文R语言是一门非常强大和灵活的统计分析语言和编程语言，具有广泛的应用领域。
在过去的一段时间里，我进行了R语言的学习和实践，并通过解决实际问题和使用数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
在学习的过程中，我收获了许多关于R语言的知识和技能，并且还意识到了这门语言在数据处理和统计分析方面的能力。
下面是我对R语言学习的总结。
首先，R语言的学习需要掌握基础的语法和数据结构。
R语言中的基本数据类型包括向量、数组、列表、矩阵和数据框，每种类型都有其特定的操作和函数。
掌握这些基本的数据结构对于进行数据处理和统计分析是非常重要的。
此外，R语言还有丰富的函数库和包，这些库和包提供了许多用于数据处理和分析的函数和算法，能够大大提高工作效率。
学习如何使用这些函数库和包，并且知道如何查找和安装适当的包对于充分利用R语言的功能是至关重要的。
其次，了解数据处理和统计分析的方法和技巧也是非常重要的。
在R语言中，可以使用各种各样的函数和算法来进行数据处理和分析，如数据清洗、变换、聚合和建模等。
学习如何使用这些函数和算法，以及它们在实际应用中的使用场景，可以帮助我更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息和见解。
此外，熟悉数据可视化技术也是非常重要的，通过绘制图表和图形可以更直观和清晰地呈现数据分析的结果，提高沟通和解释的效果。
再者，实践是学习的最有效的方式。
在学习R语言的过程中，我通过解决一些实际问题和使用真实数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
这种实践中的学习可以帮助我将理论知识应用到真实的情况中，并且可以通过面对问题和挑战的方式来加深对R语言的理解和运用能力。
实践中还可以发现和解决问题，提高解决问题的能力和创新思维。
最后，积极参与社区和团队是学习R语言的重要途径。
R语言有着非常庞大和活跃的社区，这个社区中有许多专家和爱好者，可以分享他们的经验和知识，解答和讨论问题。
参与这个社区可以使我获得更多的资源和帮助，了解最新的技术和应用，不断提高自己的知识和技能。
r语言编程实验报告总结
r语言编程实验报告总结
本次实验主要是对R语言编程的学习和掌握进行实践操作，通过实验了解R语言的基本语法和数据结构，掌握R语言的编程方法和数据分析技巧。
在实验中，我们学习了R语言的基础知识，如基本数据类型、变量、运算符、数据结构等。
同时，我们也学习了R语言的控制结构，如条件语句、循环语句等，这些控制结构可以帮助我们更好地控制程序的执行。
除此之外，我们还学习了R语言的函数和包的使用，在实验中我们使用了一些常用的包，如ggplot2包和dplyr包，这些包可以帮助我们更加方便地进行数据分析和绘图。
同时，我们也学习了如何自己编写函数，并且熟练掌握了函数的调用和参数传递。
通过实验，我们还学习了如何进行数据处理和数据分析，包括数据的读取和写入、数据的清洗和转换、数据的统计分析和可视化等等。
我们使用R语言对一些真实数据进行了处理和分析，这些数据包括房价、气温、人口等等。
在实验中，我们遇到了一些问题，如代码错误、数据异常等等，但是通过对问题的分析和解决，我们不断提升了自己的编程能力和数据分析技能。
综上所述，通过本次实验，我们深入了解了R语言的编程方法和数据分析技巧，掌握了一些常用的包和函数，并且在实践中熟悉了数据处理和分析的整个过程，这对我们今后的学习和工作都具有重要的
意义。
1 第一讲R语言讲解
R的缺点
用户需要对命令熟悉 与代码打交道，需要记住常用命令。
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。
相比点击鼠标进行操作，R仍能够大大提高效率。
对于熟悉的编程者，他将觉得该语言比其他语言更熟悉
对于初学者，学习R语言使得学习下一步的其他编程不 那么困难
与SAS、SPSS等语法不同
R:
绝大多数美国统计研究生都会的语言 Berkeley统计和应用数学本科都开设R语言课 美国应用统计学家大都把自己的方法首先以R来实现，并
尽量放到R 网站上 一年多，R网站的软件包数量增加了两倍，从近1000个到
R程序包（R Packages）
程序包是什么？ R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 Window下的R程序包是经过编译的zip包。
每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。 为什么要安装程序包？
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。
统计分析软件包（package）
R 界面
演示安装软件Ｒ及软件包 演示Ｒ操作
2019年4月30日
R下载与安装
下载 CRAN 选择镜像（数学所） 选择操作系统(Linux、Windows或MacOS)
下载R(/)
R 界面
R的运行平台
R_GUI（graphic user’s interface） 菜单 工具栏 R console（R的运行窗口）
工具条介绍
Source R code 执行R文件（*.R） Save image 保存工作空间，文件名为 *.RDate Load image 打开已有的工作空间 Stop current computation 中止当前计算
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
R语言讲义(包括各种回归)
#复数运算 x=2+3i (z <- complex(real=rnorm(10), imaginary =rnorm(10))) complex(re=rnorm(3),im=rnorm(3)) Re(z) Im(z) Mod(z) Arg(z) choose(3,2);factorial(6) #解方程 f =function(x) x^3-2*x-1 uniroot(f,c(0,2))#迭代 #如果知道根为极值 f =function(x) x^2+2*x+1 optimize(f,c(-2,2))
R 语言讲义
吴喜之
R的优点
• • • • • • • • • 免费 通用性：在视窗、Mac、各种Unix系统通用 资源公开(不是黑盒子,也不是吝啬鬼) 容易学习的语法。可编程以实行复杂的课题 可扩展: 通过数千个网上提供的适用于不同领域、 不同目的、不同方法的软件包来实现你的目标。 你也可以把你的方法贡献出来 强大的绘图功能 R 有优秀的内在帮助系统 R有优秀的画图功能 R社区的支持，不断更新，不断修正
一些基本运算例子
fivenum(x) # quantiles quantile(x) # quantiles (different convention)有 多种定义 quantile(x, c(0,.33,.66,1)) mad(x) # normalized mean deviation to the median (“median average distance“) 可用?mad查看 cummax(x) cummin(x) cumprod(x) cor(x,sin(x/20)) # correlat有许多
所有这些Packages可以自由下载
R语言使用小结
R 语言兼具数据计算器和的计算机编程的功能,还可以画图。
使用简单易学，全免费软件，在民间传播生命力极强。
变量类型：数值型、逻辑型、字符型变量、因子型变量。
（numberical varibale 、logical variable 、characteristic varable and factorial variable ）TRUE 和FALSE 是逻辑型常量，身份证号码、人名、地名等是字符型变量。
因子型变量包括分类数据 和顺序数据两种：如性别（男、女）、优良中差、一等奖二等奖三等奖、金银铜牌、冠亚季军等都是因子型变量。
字符型数据与因子型数据之间的转换。
R 语言软件中圆周率的输入：pi.π变量的赋值：=、<-、->.变量x 的类型显示：mode(x).变量x 的长度显示：length(x).算术计算符号：对数（）;指数函数（exp(x)）、组合函数)a ,n log(N a =log （choose(n,m),(n>=m)）、n 的阶乘n!（gamma(n+1)）。
注意：R 中变量名函数名区分大小写，这个与SAS 软件不同哟。
如下：> choose(4,1)[1] 4> choose(10,3)[1] 120>又如：> gamma(4)[1] 6> gamma(5)[1] 24> gamma(6)[1] 120> gamma(0)[1] NaN警告信息：In gamma(0) : 产生了NaNs> gamma(1)[1] 1> gamma(2)[1] 1> gamma(3)[1] 2向量，矩阵、数组、数组框。
矩阵是2维向量，数组是多维矩阵，数组框是不同类型的变量数组的集合。
向量的生成：有3种方式的命令：c(,,,…,)；seq(,,);rep()矩阵的产生：> x[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> solve(x,)[,1] [,2][1,] -2.0 1.0[2,] 1.5 -0.5> y=matrix(c(1,2,3,4),2,2)> y[,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4> z=array(c(1,2,3,4),c(1,2,2))> z, , 1[,1] [,2][1,] 1 2, , 2[,1] [,2][1,] 3 4R中常用的统计计算函数：函数Max min mean median var sd rank 功能最大值最小值平均值中位数方差标准差秩R中常用的不同的逻辑运算符：符号<>< => ===!=功能小于大于不大于不小于相等不等关于数据框语句的应用：> a=matrix(c(1,2,3,4),2,byrow=T)> a[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> a=matrix(c(1,2,3,4),2,2,byrow=T)> a[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> t=c(""best,"best")错误: 意外的符号在"t=c(""best"里> t=c("best","best")> t[1] "best" "best"> z=frame(t,a)错误于frame(t, a) : 参数((t, a)) 没有用> z=data.frame(t,a)> zt X1 X21 best 1 22 best3 4>ListWrite.table.Read.table.data(iris)> iris(1:3)错误: 没有"iris"这个函数> irisSepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica 108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica 109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica 113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica 114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica > iris[1:5]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa43 4.4 3.2 1.3 0.2 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setosa16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica 113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica 114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica 133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica 134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica > write.table(iris[1:3],"G:\\IRIS.TXT")> read.table("G:\\IRIS.TXT",header=TRUE,) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length1 5.1 3.5 1.42 4.9 3.0 1.43 4.7 3.2 1.34 4.6 3.1 1.55 5.0 3.6 1.46 5.4 3.9 1.77 4.6 3.4 1.48 5.0 3.4 1.59 4.4 2.9 1.410 4.9 3.1 1.511 5.4 3.7 1.512 4.8 3.4 1.613 4.8 3.0 1.414 4.3 3.0 1.115 5.8 4.0 1.216 5.7 4.4 1.517 5.4 3.9 1.318 5.1 3.5 1.419 5.7 3.8 1.720 5.1 3.8 1.521 5.4 3.4 1.722 5.1 3.7 1.523 4.6 3.6 1.024 5.1 3.3 1.725 4.8 3.4 1.926 5.0 3.0 1.627 5.0 3.4 1.628 5.2 3.5 1.529 5.2 3.4 1.430 4.7 3.2 1.631 4.8 3.1 1.632 5.4 3.4 1.533 5.2 4.1 1.534 5.5 4.2 1.435 4.9 3.1 1.536 5.0 3.2 1.237 5.5 3.5 1.338 4.9 3.6 1.439 4.4 3.0 1.340 5.1 3.4 1.541 5.0 3.5 1.342 4.5 2.3 1.344 5.0 3.5 1.645 5.1 3.8 1.946 4.8 3.0 1.447 5.1 3.8 1.648 4.6 3.2 1.449 5.3 3.7 1.550 5.0 3.3 1.451 7.0 3.2 4.752 6.4 3.2 4.553 6.9 3.1 4.954 5.5 2.3 4.055 6.5 2.8 4.656 5.7 2.8 4.557 6.3 3.3 4.758 4.9 2.4 3.359 6.6 2.9 4.660 5.2 2.7 3.961 5.0 2.0 3.562 5.9 3.0 4.263 6.0 2.2 4.064 6.1 2.9 4.765 5.6 2.9 3.666 6.7 3.1 4.467 5.6 3.0 4.568 5.8 2.7 4.169 6.2 2.2 4.570 5.6 2.5 3.971 5.9 3.2 4.872 6.1 2.8 4.073 6.3 2.5 4.974 6.1 2.8 4.775 6.4 2.9 4.376 6.6 3.0 4.477 6.8 2.8 4.878 6.7 3.0 5.079 6.0 2.9 4.580 5.7 2.6 3.581 5.5 2.4 3.882 5.5 2.4 3.783 5.8 2.7 3.984 6.0 2.7 5.185 5.4 3.0 4.586 6.0 3.4 4.588 6.3 2.3 4.489 5.6 3.0 4.190 5.5 2.5 4.091 5.5 2.6 4.492 6.1 3.0 4.693 5.8 2.6 4.094 5.0 2.3 3.395 5.6 2.7 4.296 5.7 3.0 4.297 5.7 2.9 4.298 6.2 2.9 4.399 5.1 2.5 3.0 100 5.7 2.8 4.1 101 6.3 3.3 6.0 102 5.8 2.7 5.1 103 7.1 3.0 5.9 104 6.3 2.9 5.6 105 6.5 3.0 5.8 106 7.6 3.0 6.6 107 4.9 2.5 4.5 108 7.3 2.9 6.3 109 6.7 2.5 5.8 110 7.2 3.6 6.1 111 6.5 3.2 5.1 112 6.4 2.7 5.3 113 6.8 3.0 5.5 114 5.7 2.5 5.0 115 5.8 2.8 5.1 116 6.4 3.2 5.3 117 6.5 3.0 5.5 118 7.7 3.8 6.7 119 7.7 2.6 6.9 120 6.0 2.2 5.0 121 6.9 3.2 5.7 122 5.6 2.8 4.9 123 7.7 2.8 6.7 124 6.3 2.7 4.9 125 6.7 3.3 5.7 126 7.2 3.2 6.0 127 6.2 2.8 4.8 128 6.1 3.0 4.9 129 6.4 2.8 5.6 130 7.2 3.0 5.8131 7.4 2.8 6.1132 7.9 3.8 6.4133 6.4 2.8 5.6134 6.3 2.8 5.1135 6.1 2.6 5.6136 7.7 3.0 6.1137 6.3 3.4 5.6138 6.4 3.1 5.5139 6.0 3.0 4.8140 6.9 3.1 5.4141 6.7 3.1 5.6142 6.9 3.1 5.1143 5.8 2.7 5.1144 6.8 3.2 5.9145 6.7 3.3 5.7146 6.7 3.0 5.2147 6.3 2.5 5.0148 6.5 3.0 5.2149 6.2 3.4 5.4150 5.9 3.0 5.1>编写程序控制语句结构：if(condition) 语句1 else 语句2 。
用r写一篇统计方法结课报告
用r写一篇统计方法结课报告用R写一篇统计方法结课报告引言：统计学是一门应用广泛的学科，不仅在科研、商业和政府等领域中扮演重要角色，还在日常生活中发挥着不可替代的作用。
本次统计方法课程的学习，让我对统计学的基本理论和实践有了更深入的理解和掌握。
通过使用R语言进行数据分析和可视化，更加感受到了统计学的魅力和实用性。
接下来，我将总结本次课程所学内容，并分享一些数据分析的实践经验。
一、统计学基础统计学的基础是概率论和数理统计学，这两门学科为统计学提供了理论基础和方法支持。
在本次课程中，我们学习了概率分布、随机变量、假设检验、置信区间等基本概念和方法。
这些知识是进行数据分析和统计推断的基础，也是进行数据科学和机器学习的前提。
在实际应用中，我们需要根据不同的数据类型和研究问题选择合适的概率模型和统计方法进行建模和推断。
二、数据分析与可视化数据分析是统计学的核心应用领域之一，也是本次课程的重点内容。
我们学习了数据清洗、变量选择、特征工程、模型训练和评估等基础知识和技能。
在R语言的支持下，我们可以方便地进行数据导入、处理和可视化。
使用ggplot2包和其他可视化工具，可以将数据呈现为直观且易于理解的图表和图形。
这些数据分析和可视化的技术，对于数据科学家和分析师来说是必备的能力和工具。
三、实践案例本次课程的实践案例主要是基于公共数据集和实际场景的分析任务。
例如，我们分析了美国人口普查数据，并使用线性回归模型预测了房价。
我们还对波士顿房价数据集进行了分析和建模，探索了不同变量对房价的影响。
这些实践案例不仅帮助我们理解统计学的理论知识，还让我们更好地掌握了数据分析和建模的技能。
结论：统计学是一门重要的学科，对于科研、商业和政府等领域都有着广泛的应用。
本次统计方法课程的学习，让我更加深入地了解了统计学的基本理论和实践。
通过使用R语言进行数据分析和可视化，我也掌握了一些实用的数据分析技能和经验。
希望今后能够不断学习和实践，为统计学的应用和发展做出更大的贡献。
演示文稿R语言简略版
一、一个简短的R会话
• 数据的编辑 方法一： >data.entry(mtcars) 方法二： >MTcars<-edit(mtcars) 方法三： >fix(mtcars) 区别：edit()修改结果不存入mtcars中；fix() 结果保存至mtcars中。
第6页，共96页。
[1] "character" [2] "logical"
[3] "complex"
第20页，共96页。
三、R语言的数据结构
思考题：
• 下列不是数值型数据的是（）。
A．123
B.12.3
• 下列是字符型数据的是（）。
C. "123 "
A. TRUE
B.1e2
C. "123 "
• 下列字符型定界符用法错误的是（）。
• 例如：5/0显示的结果为Inf、Inf-Inf显示的结果为NaN。
第17页，共96页。
三、R语言的数据结构
字符型：
• 使用”双引号或’单引号作为定界符。
例如：
"abc"、"R语言"、"123"、"123-321"
'abc '、'R语言'、'123 '、'123-321 '
• 如果需要在字符型数据中引用"双引号或'单引号的话，可以在双引 号前加上反斜杠\。
二、R语言的基本语法
5、逻辑运算符
1） ! x
逻辑非
当前逻辑值取反运算。
2）x & y 逻辑与
【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 ……
大一R语言统计学知识点总结
大一R语言统计学知识点总结在大一学习R语言统计学时，我们需要掌握一些基本的知识点。
下面是对这些知识点的总结。
1. R语言的基本语法R语言是一种用于统计计算和绘图的编程语言，具有简洁的语法和丰富的函数库。
在学习R语言之前，我们需要先了解其基本的语法规则，包括对象赋值、变量命名和控制结构等。
2. 数据类型与数据结构R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
此外，R语言还支持多种数据结构，如向量、矩阵、数组、列表和数据框。
学习R语言时，需要熟悉各种数据类型和数据结构的使用方法。
3. 数据的读取与处理在实际的数据分析中，我们需要从外部文件中读取数据，并进行数据的清洗和处理。
R语言提供了多种函数用于读取和处理数据，如read.table()函数用于读取文本文件，str()函数用于查看数据结构，subset()函数用于数据子集的选择等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的统计方法。
R语言提供了丰富的函数用于计算常用的描述性统计指标，如均值、中位数、标准差和百分位数等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数的使用方法。
5. 统计图表绘制统计图表是数据可视化的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
R语言提供了多种函数和扩展包用于绘制各种类型的统计图表，如散点图、柱状图、折线图和箱线图等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数和扩展包的使用方法。
6. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的方法。
R语言提供了多种函数用于进行统计推断，如假设检验、置信区间估计和回归分析等。
学习R语言时，需要了解这些函数的原理和使用方法。
7. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是利用计算机算法从数据中发现模式和规律的方法。
R语言提供了多种函数和扩展包用于数据挖掘和机器学习，如聚类分析、分类算法和回归算法等。
学习R语言时，可以通过案例分析和实验来掌握这些方法的应用。
总结：通过学习R语言统计学知识点，我们能够掌握数据分析的基本技能，对数据进行描述和分析。
r语言学习系列25ks分布检验与正态性检验讲课讲稿
23. K-S分布检验与正态性检验（一）假设检验1. 什么是假设检验？实际中，我们只能得到抽取的样本（部分）的统计结果，要进一步推断总体（全部）的特征，但是这种推断必然有可能犯错，犯错的概率为多少时应该接受这种推断呢？为此，统计学家就开发了一些统计方法进行统计检定，通过把所得到的统计检定值，与统计学家树立了一些随机变量的概率分布进行对比，我们可以知道在百分之多少的机遇下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，涌现这结果的机率很少，即是说，是在时机很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信念地说，这不是巧合，该推断结果是具有统计学上的意义的。
否则，就是推断结果不具有统计学意义。
2. 假设检验的基本思想——小概率反证法思想小概率思想是指小概率事件（P<α, α=0.05或0.01）在一次试验中基本上不会发生。
反证法思想是先提出原假设（H0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性（P值）大小，如可能性小（P≤α），则认为原假设不成立，若可能性大，则还不能认为备择假设（H1）成立。
3. 原假设与备择假设原假设与备择假设是完备且相互独立的事件组，一般，原假设（H0）——研究者想收集证据予以反对的假设；备择假设（H1）——研究者想收集证据予以支持的假设；假设检验的P值，就是在H0为真时，观察到的差异来源于抽样误差的可能性大小。
假设检验判断方法有：临界值法、P值检验法。
四、假设检验分类及步骤（以t检验为例）1. 双侧检验I. 原假设H0: μ=μ0, 备择假设H1: μ≠μ0;Ⅱ. 根据样本数据计算出统计量t的观察值t0;Ⅲ. P值= P{|t| ≥|t0|} = t0的双侧尾部的面积；Ⅳ. 若P值≤α（在双尾部分），则在显著水平α下拒绝H0;若P值>α，则在显著水平α下接受H0;注意：α为临界值，看P值在不在阴影部分（拒绝域），空白部分为接受域。
2. 左侧检验I. 原假设H0: μ≥μ0, 备择假设H1: μ<μ0;Ⅱ. 根据样本数据计算出统计量t的观察值t0（< 0）;Ⅲ. P值= P{t ≤t0} = t0的左侧尾部的面积；Ⅳ. 若P值≤α（在左尾部分），则在显著水平α下拒绝H0;若P值>α，则在显著水平α下接受H0;3. 右侧检验I. 原假设H0: μ≤μ0, 备择假设H1: μ>μ0;Ⅱ. 根据样本数据计算出统计量t的观察值t0（> 0）;Ⅲ. P值= P{t ≥t0} = t0的右侧尾部的面积；Ⅳ. 若P值≤α（在右尾部分），则在显著水平α下拒绝H0;若P值>α，则在显著水平α下接受H0;（二）K-S 分布检验Kolmogorov-Smirnov 检验，用来检验一组样本数据是否服从某已知分布，或两组样本数据是否服从相同分布。
R语言及Bioconductor培训讲学
•
3.4.2 课题实现
35
•
3.4.3源代码详解与小结
35
详细目录
• 第四章 Bioconductor简介 1
•
4.1 什么是Bioconductor
2
•
4.1.1 Bioconductor的起源
2
•
4.1.2 Bioconductor主要特点 2
•
4.2 Bioconductor包的分类介绍 5
7
•
5.3.3 背景校正、标准化和汇总 17
•
5.3.4 预处理的一体化算法
20
•
5.4
基因芯片数据分析 24
•
5.4.1 选取差异表达基因24
•
5.4.2 注释 27
•
5.4.3 统计分析及可视化28
•
5.5
芯片处理实际课题一 39
•
5.5.1 课题背景
39
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5.5.2 数据集与预处理 40
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5.5.3 R程序与代码讲解 41
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2.3基因表达分析 17
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2.3.1基因表达的检测方法
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2.3.2 基因表达数据分析
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2.3.3基因表达差异的显著性分析
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2.3.4基因本体论分析
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2.3.5通路分析
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2.4注释、统计与可视化
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2.4.1 注释与ID映射 23
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2.4.2 统计与可视化 23
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参考文献：
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详细目录
• 第三章 R在生物信息学中的简单应用 2
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数据分析实训课程学习总结利用R语言进行大数据处理和可视化分析的案例分享
数据分析实训课程学习总结利用R语言进行大数据处理和可视化分析的案例分享数据分析在当今信息爆炸的时代具有重要的意义，它帮助我们从数据中挖掘信息、发现规律、做出决策。
为了提升自己的数据分析能力，我参加了一门数据分析实训课程，并利用R语言进行了大数据处理和可视化分析，以下是我的学习总结及案例分享。
一、课程介绍数据分析实训课程是一门系统性的课程，涵盖了数据的获取、清洗、可视化和分析等方面的内容。
本课程采用R语言作为工具，R语言是一种功能强大的编程语言，专为数据分析和统计建模而设计。
通过该课程的学习，我掌握了R语言的基本语法和常用函数，并学会了如何应用R语言进行数据分析。
二、大数据处理案例分享1. 数据收集与清洗在实际的数据分析项目中，一般需要从不同的数据源中收集数据，并对数据进行清洗，以便后续的分析。
我在实训课程中学到了如何使用R语言进行数据收集与清洗的技巧。
首先，我学会了如何使用R语言对各种格式的数据进行导入和读取。
比如，我可以使用read.csv()函数来读取CSV格式的数据，使用read_excel()函数来读取Excel格式的数据。
其次，我学习了如何处理数据中的缺失值和异常值。
在数据分析过程中，缺失值和异常值是常见的问题，而R语言提供了强大的函数和包，可以帮助我们对这些问题进行处理。
例如，我可以使用is.na()函数来判断数据中是否存在缺失值，使用na.omit()函数来删除数据中的缺失值。
2. 数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节之一，它帮助我们更直观地了解数据的特征和规律。
在实训课程中，我学到了如何使用R语言进行数据可视化，并运用到实际的案例中。
在R语言中，有多种绘图函数和包可供选择。
例如，ggplot2包是R 语言中一款常用的数据可视化工具，它提供了丰富的绘图函数，可以帮助我们绘制出美观而有信息量的图表。
我在课程中学会了如何使用ggplot2包中的函数来绘制散点图、折线图以及柱状图等不同类型的图表。
R语言PPT课件 基础绪论
1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（3）算法覆盖广，软件扩展易
第一章 绪论
1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（4）强大的社区支持
第一章 绪论
作为一个开源软件，R背后有一个强大的社区和大量的 开放源码支持，获取帮助非常容易。
比 如 国 外 比 较 活 跃 的 社 区 有 GitHub 和 Stack Overflow等，通常R包的开发者会先将代码放到GitHub， 接受世界各地的使用者提出问题，然后修改代码，等代码 成熟后再放到CRAN上发布。
1．正确的数据思维观包括：数学思维、（ ）、逻辑思维。 2．（ ）是容易掌握的，但是（ ）却是很难培养的。 3．数学思维的两个特征是（ ）和（ ）。 4．常用统计量包括（ ）、（ ）、（ ）、（ ）。 5．从思维科学角度看统计思维可归类为（ ）、（ ）和（ ）。 6．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识称为 （ ）。 7．把事物切细了分析称为（ ）思维。 8．显微镜原理属于（ ）思维。 9．当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的 表象背后，找出其有共同规律的特点。称为（ ）思维。 10．换位思考属于（ ）思维。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章 绪论
(3)分析 分析就是将研究对象的整体分为各个部分、方面、因素、
层次，并加以考察的认知活动，也可以通俗地解释为发现隐藏 在数据中的“模式”和“规则”。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章 绪论
(4)三者之间关系 通过描述获取数据的细节，通过概括得到数据的结构，通
国内最活跃的R社区就属统计之都以及统计之都旗下的 COS论坛了。
1.1为什么学习R语言
r语言作业个人总结与心得
r语言作业个人总结与心得在学习R语言的过程中，我遇到了许多挑战和困惑，但同时也收获了很多知识和经验。
通过这次作业，我对R语言的应用和数据分析有了更深入的了解。
下面我将总结我在这次作业中遇到的问题、解决方法以及个人心得体会。
我遇到的第一个问题是如何读取和处理数据。
在这次作业中，我需要分析一份包含大量数据的CSV文件。
我通过使用R语言中的read.csv()函数成功读取了文件，并将其转换为数据框的形式。
接着，我遇到了数据清洗的问题，其中包括处理缺失值、异常值和重复值。
我学习并使用了R语言中的函数如is.na()、complete.cases()和duplicated()来处理这些问题。
我面临的另一个挑战是如何进行数据分析和统计。
在这次作业中，我需要计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，并绘制相关的图表。
我学习并使用了R语言中的函数如mean()、median()、sd()、hist()和plot()来完成这些任务。
同时，我也学习了如何使用R语言中的包（package）来扩展R的功能，比如使用ggplot2包绘制更美观和灵活的图表。
我还遇到了数据可视化的问题。
在这次作业中，我需要将数据以柱状图、散点图和折线图的形式展示出来，以便更直观地理解数据的分布和趋势。
通过学习和使用ggplot2包，我成功绘制了这些图表，并通过调整颜色、标题、坐标轴等参数使其更具可读性和美观性。
在解决问题的过程中，我意识到编程思维的重要性。
在处理数据和进行分析时，我需要清晰地定义问题，找到合适的方法和函数，并按照一定的逻辑顺序编写代码。
我学会了使用注释来解释代码的含义和目的，以及使用变量和函数命名来提高代码的可读性。
此外，我还学会了调试代码，通过输出变量的值和使用print()函数来查找错误和改进代码。
通过这次作业，我不仅学会了R语言的基本语法和常用函数，还学会了如何处理和分析数据，以及如何将结果可视化。
我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值，也更加清晰地认识到自己在学习和实践中的不足之处。
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R语言学习总结R语言学习汇总报告经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便。
于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以用“列表名[[下标]]”的格式引用。
而“列表名[下标]”表示的是一个子列表，这是一个很容易混淆的地方。
R语言中非常重要的一种数据结构是data.frame（数据框），它通常是矩阵形式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每一列必须有相同的长度。
数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。
用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。
输入：A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T) #A为一个2行6列，按行排列的矩阵X<-as.data.frame(A) #把A转化成数据框形式的XX[1:2,seq(1,5,2)] #输出X的第1、2行和1、3、5列输出：V1 V3 V51 1 3 52 7 9 11输入：attach(X);R<-V1/V5;R #调用数据框X,计算并输出V1和V5的比值输出：[1] 0.2000000 0.6363636与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制结构。
比如if/else语句，for循环等。
因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。
例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输入一个正整数”。
否则，如果n是偶数，则将n除2赋值给n。
否则将3n+1赋给n。
不断循环，直到n=1停止，并输出：“运算成功”解：新建一个程序脚本，名为chapter2.R”，写入代码：f<-function(n){if(n<=0) list("要求输入一个正整数")else{repeat{if(n==1) break #n=1时终止 else if(n/2==as.integer(n/2)) n<-n/2 #n为偶数时除2 else n<-3*n+1}list("运算成功")}}在R窗口中输入：Source(“chapter2.R”);f(32)输出：[1] "运算成功"输入：f(-5)输出：[1] "要求输入一个正整数"2、R在统计描述中的应用数据框操作（plyr包）辅助小函数1 splat函数：作用：把原函数中多个参数打包为一个list作为参数，然后输出新的函数。
也就是说本来某个函数需要输入多个参数，现在套上splat后，只要输入一个参数list就可以了，不需要单独地输入参数。
它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
m*ply(a_matrix, FUN)的作用和a*ply(a_matrix，1，splat(FUN))一样例:（1）参数使用> hp_per_cyl<-function(hp,cyl,...) hp/cyl> splat(hp_per_cyl)(mtcars[1,])> splat(hp_per_cyl)(mtcars)[1] 18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.5000030.62500 15.50000 23.75000[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.6250026.87500 28.75000 16.50000[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.6250021.87500 16.50000 22.75000[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000等价于：> hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$cyl)splat函数的优点就是可以不用拆分字段，可以一起输入作为参数。
（2）与plyr函数合用：> f<-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg/wt)> ddply(mtcars,.(cyl),splat(f))2 each函数作用：把多个函数汇聚成一个函数，当使用这个函数时，将分别作用多个函数。
它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
不足：不能给作用的函数指定附加参数，只能使用默认参数。
例:> fun<-function(x) c(min=min(x),max=max(x),mean=mean(x))> fun(1:10)等价于:> f<-each(min,max,mean)> f(1:10)3 colwise函数colwise(.fun,.cols,...)说明：.fun：要转化的函数。
.cols是测试数据框的列是否应包含的判别函数或者是·要包含的列的名称。
catcolwise(.fun,...) 与colwise功能类似，只是对离散型变量有效numcolwise(.fun,...) 与colwise功能类似，只是对数值型变量有效作用：把作用于数据框行向量的函数（如mean，median等）转化为作用于数据框列向量的函数。
于plyr函数一起使用十分方便。
作用结果生成一个新的函数。
例：> nmissing<-function(x) sum(is.na(x))> colwise(nmissing)(baseball)> colwise(nmissing,.(sb,cs,so))(baseball)> ddply(baseball,.(year),colwise(nmissing,.(sb,cs,so)))> numcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.numeric)(baseball)> catcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.discrete)(baseball)4 failwith函数failwith(default=NULL, f, quiet=FALSE)作用：修正一个函数，使得当该函数出现错误时返回一个设定的默认值，默认为空。
作用结果生成一个新的函数。
> f<-function(x) if (x==1) stop("Error") else 1> f(1)Error in f(1) : Error> safef<-failwith(,f)> safef(1)Error in f(...) : ErrorNULL> safef<-failwith(12,f,quiet=TRUE)> safef(1)[1] 125 summarise()函数summarise(.data, ...)作用：对数据框做统计汇总，…为设定的统计方法或函数例：>summarise(baseball,duration=max(year)-min(year),nteams=length(unique(team)))duration nteams1 136 132>head(ddply(baseball,"id",summarise,duration=max(year)-min(year),nteams=length(unique(team))))id duration nteams1 aaronha01 22 32 abernte02 17 73 adairje01 12 44 adamsba01 20 25 adamsbo03 13 46 adcocjo01 16 5数据集变量操作1 变量排序：arrange函数arrange(df, .(var1), .(var2)…)作用：按照指定列排序。
注意：使用arrange函数排完序后行名会丢失，需要用cbind补回。
例:> arrange(mtcars,cyl,disp)> cars<-cbind(vehicle=s(mtcars),mtcars)> arrange(cars,cyl,disp)------先把行名作为一个新的列加到数据框再排序2 更改变量名rename(x, replace, warn_missing=TRUE)作用：通过名字修改变量名字，不是根据它的位置。
例:3 取行或列的数据take(x, along, indices, drop = FALSE)作用：在x中，按照某个维度取数。