R语言判别分析实验报告
R语言实验分析报告—习题详解
R语言实验报告—习题详解————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：R语言实验报告习题详解学院：班级：学号：姓名：导师：成绩：目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.1问题叙述 (1)1.2问题求解 (1)1.2.1创建按列、行输入的4×5矩阵； (1)1.2.2编写程序求解 (1)1.3结果展示 (3)2.1问题叙述 (3)2.2问题求解 (4)2.2.1创建StudentData数据框 (4)2.2.2运行程序求解 (4)2.3结果展示 (4)3.1问题叙述 (5)3.2问题求解 (6)3.2.1运用hist函数绘制直方图； (6)3.2.2运用lines函数绘制密度估计曲线； (6)3.2.3运用plot函数绘制经验分布图； (6)3.2.4运用qqnorm函数绘制QQ图 (7)3.3结果展示 (7)4.1问题叙述 (9)4.2问题求解 (10)4.2.1创建x、y数据框 (10)4.2.2运用t.test函数求解 (10)4.3结果展示 (10)5.1问题叙述 (10)5.2问题求解 (11)5.2.1创建x、y数据框 (11)5.2.2运用t.test函数求解 (11)5.3结果展示 (11)6.1问题叙述 (11)6.2问题求解 (12)6.2.1创建x数据框 (12)6.2.2运用pnorm函数求解 (12)6.3结果展示 (12)三、实验总结 (12)一、实验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具；本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析；通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。
R语言中的多元统计之判别分析
R语言中的多元统计之判别分析判别分析（Discriminant Analysis）是多元统计分析中的一种重要方法，用于解决分类问题，即将样本分为已知类别的k个互不相交的群体。
它是基于一组预先定义的类别信息来构建一个分类函数，通过该分类函数将未知样本分到一些已知类别中。
判别分析在实际应用中广泛用于模式识别、医学诊断、质量控制等领域。
在R语言中，可以使用`lda`函数（线性判别分析）或`qda`函数（二次判别分析）来进行判别分析。
下面我们将介绍一下该方法的具体过程。
我们以`iris`数据集为例来进行判别分析。
`iris`数据集是R语言中自带的一个经典数据集，包含了150个样本观测值和4个解释变量（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并分为3个已知类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。
我们首先加载该数据集：```Rdata(iris)```接下来，我们可以将数据集分为训练集和测试集，用于判别分析的建模和评估。
我们选择前两个解释变量作为模型的输入：```Rtrain_index <- sample(1:nrow(iris), nrow(iris)*0.7) # 随机选取70%的样本作为训练集train_data <- iris[train_index, c("Sepal.Length","Sepal.Width")]train_labels <- iris[train_index, "Species"]test_data <- iris[-train_index, c("Sepal.Length","Sepal.Width")]test_labels <- iris[-train_index, "Species"]```然后，我们可以使用`lda`函数进行判别分析建模：```Rlibrary(MASS)model <- lda(train_labels ~ ., data = train_data)```判别分析模型建立后，我们可以使用该模型对测试集进行分类预测：```Rpredicted_labels <- predict(model, newdata =test_data)$class```最后，我们可以通过计算分类准确率来评估预测结果的准确性：```Raccuracy <- sum(predicted_labels == test_labels) /length(test_labels)```以上就是R语言中使用判别分析进行多元统计的一个简单示例。
R语言综合实验报告
学号：2013310200629姓名：王丹学院：理学院专业：信息与计算科学成绩：日期：年月日基于工业机器人能否准确完成操作的时间序列分析摘要：时间序列分析是预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测数据。
本文首先介绍了一些常用的时间序列模型，包括建模前对数据的预处理、模型的识别以及模型的预测等。
通过多种方法分析所得到的数据，实现准确建模，可以得出正确的结论。
关键词:自回归(AR)模型，滑动平均(MA)模型，自回归滑动平均(ARMA)模型，ARMA最优子集一、问题提出，问题分析随着社会日新月异的发展，不断创新的科技为我们的生活带来了越来越多的便利。
机器人也逐渐走向了我们的生活，工厂里使用机器人去工作也可以大大减少生产成本，但为了保证产品质量，工厂使用的机器人应该多次测试，确保动作准确无误。
现有一批数据，包含了来自工业机器人的时间序列（机器人需要完成一系列的动作，与目标终点的距离以英寸为单位被记录下来，重复324次得到该时间序列），对于这些离散的数据，我们期望从中发掘一些信息，以便对机器人做更好的改进或者确定机器人是否可以投入使用。
但我们从中并不能看出什么，需要借助工具做一些处理，对数据进行分析。
时间序列分析是通过直观的数据比较或作图观测,去寻找序列中包含的变化规律,这种分析方法称为描述性时序分析。
在物理、天文、海洋学等科学领域,这种描述性时序分析方法经常能够使人们发现一些意想不到的规律,操作起来十分简单而且直观有效,因此从史前到现在一直被人们广泛使用,它也是我们进行统计时序分析的第一步。
我们将利用自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型以及自回归滑动平均(ARMA)模型去解决遇到的问题。
二、数据描述和初步分析下面是我们接收到的数据，数据来源：/~kchan/TSA.htm0.0011 0.0011 0.0024 0.0000 -0.0018 0.0055 0.0055 -0.00150.0047 -0.0001 0.0031 0.0031 0.0052 0.0034 0.0027 0.00410.0041 0.0034 0.0067 0.0028 0.0083 0.0083 0.0030 0.00320.0035 0.0041 0.0041 0.0053 0.0026 0.0074 0.0011 0.0011-0.0001 0.0008 0.0004 0.0000 0.0000 -0.0009 0.0038 0.00540.0002 0.0002 0.0036 -0.0004 0.0017 0.0000 0.0000 0.00470.0021 0.0080 0.0029 0.0029 0.0042 0.0052 0.0056 0.00550.0055 0.0010 0.0043 0.0006 0.0013 0.0013 0.0008 0.00230.0043 0.0013 0.0013 0.0045 0.0037 0.0015 0.0013 0.00130.0029 0.0039 -0.0018 0.0016 0.0016 -0.0003 0.0000 0.00090.0017 0.0017 0.0030 -0.0001 0.0070 -0.0008 -0.0008 0.00090.0025 0.0031 0.0002 0.0002 0.0022 0.0020 0.0003 0.00330.0033 0.0044 -0.0010 0.0048 0.0019 0.0019 0.0031 0.00200.0017 0.0014 0.0014 0.0039 0.0052 0.0020 0.0012 0.00120.0031 0.0022 0.0040 0.0038 0.0038 0.0007 0.0016 0.00240.0003 0.0003 0.0057 0.0006 0.0009 0.0040 0.0040 0.00350.0032 0.0068 0.0028 0.0028 0.0048 0.0035 0.0042 -0.0020-0.0020 0.0023 -0.0011 0.0062 -0.0021 -0.0021 0.0000 -0.0019-0.0005 0.0048 0.0048 0.0027 0.0009 -0.0002 0.0079 0.00790.0017 0.0034 0.0030 0.0025 0.0025 0.0004 0.0031 0.0057-0.0003 -0.0003 0.0006 0.0018 0.0022 0.0042 0.0042 0.0055-0.0005 -0.0053 0.0028 0.0028 0.0005 0.0036 0.0017 -0.0043-0.0043 0.0066 -0.0016 0.0055 -0.0011 -0.0011 -0.0049 0.00470.0056 0.0057 0.0057 -0.0002 0.0056 0.0037 0.0012 0.00120.0018 -0.0025 -0.0011 0.0027 0.0027 0.0039 0.0058 0.00030.0040 0.0040 0.0042 0.0000 0.0056 -0.0029 -0.0029 -0.00260.0016 0.0019 0.0015 0.0015 0.0007 0.0007 -0.0044 -0.0030-0.0030 0.0013 0.0029 -0.0010 0.0009 0.0009 -0.0016 0.00000.0000 0.0014 0.0014 -0.0003 0.0009 -0.0068 0.0003 0.0003-0.0012 0.0037 -0.0019 0.0023 0.0023 -0.0033 -0.0002 -0.00100.0021 0.0021 0.0026 -0.0002 0.0011 0.0028 0.0028 -0.00040.0026 -0.0015 0.0002 0.0002 0.0018 -0.0005 0.0004 -0.0008-0.0008 0.0018 0.0019 0.0029 -0.0022 -0.0022 0.0010 -0.00330.0020 0.0000 0.0000 0.0003 0.0007 -0.0009 -0.0035 -0.00350.0010 0.0007 0.0028 -0.0008 -0.0008 -0.0034 -0.0010 -0.0018-0.0021 -0.0021 -0.0006 -0.0018 -0.0046 -0.0017 -0.0017 -0.0001-0.0029 0.0020 -0.0049 -0.0049 -0.0021 -0.0027 -0.0018 -0.0015-0.0015 0.0051 -0.0002 0.0000 -0.0006 -0.0006 -0.0012 0.00120.0000 0.0021 0.0021 -0.0001 0.0022 0.0055 -0.0010 -0.00100.0048 0.0006 0.0026 0.0004 0.0004 0.0000 0.0000 0.00080.0044 0.0044 0.0002 0.0036这一群数目庞大的数据，以我们直观的判断，它们错综复杂，且毫无规律可言，根本不能从中得到有用的消息。
R语言版应用多元统计分析判别分析
应用多元统计分析第4章 判别分析- 1-•判别分析是用于判断样品所属类型的一种统计方法。
•判别分析方法处理的问题看起来与聚类分析方法有些类似，似乎都是要将观察值进行分类，但是它们的使用前提是不同的。
•判别分析是根据某些指标的已有数据（或称为训练样本）对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多变量分析方法，也称之为“有监督的分类方法”。
•进行判别归类时，由假设前提、判别依据及处理手法的不同可采用不同的判别方法。
如距离判别、贝叶斯(Bayes)判别、费希尔(Fisher)判别等。
概念和方法l判别分析概念l判别分析方法是在已知的分类之下，对新的样品，利用某判别准则，来判定其属于哪个类。
判别分析（Discriminat Analysis）是多元分析中用于判别样品所属类型的一种统计分析方法。
主要内容判别分析的目的和意义几种判别分析方法和性质包括：距离判别法、Bayes判别法、Fisher判别法R语言程序中有关判别分析的算法4•定义4.1设 是从均值向量为 ,协方差阵为 的总体G 中抽取的两个样品,则 与 之间的马氏距离定义为•样品 与总体G 之间的马氏距离为•两总体的距离判别•设总体 和 的均值向量分别为 和 ，协方差阵分别为 和 ，x 是一个新样品，现在要判断x 来自哪一个总体。
可计算x 到两个总体的马氏距离的平方 和 ，并按照下列进行判别• 当两个总体的方差相等，即 时，该判别准则可以进行简化。
• 1. 当 时的线性判别•此时•其中 是两个总体均值的平均值。
令••其中 ，则 。
因此判别准则可简化为：其中称 为判别函数，由于它是 的线性函数，故又称它为线性判别函数。
•在实际中，总体的均值向量 和协方差阵 一般都是未知的，此时可用样本均值向量 和样本协方差阵 来代替。
设 是来自总体 的样品， 是来自总体 的样品，则样品均值向量和样品离差阵为• 的由两个总体样品构成的无偏估计为• 2. 当 时的非线性判别•此时判别函数为 与 之差，即•由于这个 是x 的二次函数，故又称它为二次判别函数或非线性判别函数。
R语言中的线性判别分析_r语言
R语⾔中的线性判别分析_r语⾔线性判别分析在中，线性判别分析（Liner Discriminant Analysis，简称LDA），依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现。
该函数有三种调⽤格式：1）当对象为数据框data.frame时lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,…)2) 当对象为公式Formula时lda(formula,data,…,subnet,na.action)3) 当对象为矩阵Matrix时lda(x,group,…,subnet,na.action)对于第⼀种情况，grouping表⽰每个观测样本的所属类别；prior表⽰各类别的先验概率，默认取训练集中各样本的⽐例；tol表⽰筛选变量，默认取0.0001对于第⼆种情况，formula表⽰判别公式，⽐如，y~x1 x2 x3,或者y~x1*x1data表⽰数据集subnet表⽰样本na.action表⽰处理缺失值的⽅法，默认为“如果样本中有缺失值，则lda()函数⽆法运⾏”；如果设置为na.omit，则表⽰“⾃动删除样本中的缺失值，然后，进⾏计算”对于第三种情况，x表⽰矩阵data表⽰数据集subnet表⽰样本na.action表⽰处理缺失值的⽅法，默认为“如果样本中有缺失值，则lda()函数⽆法运⾏”；如果设置为na.omit，则表⽰“⾃动删除样本中的缺失值，然后，进⾏计算”下⾯，举⼀个例⼦，来说明线性判别分析。
我们选⽤kknn软件包中的miete数据集进⾏算法演⽰。
miete数据集记录了1994年慕尼⿊的住房佣⾦标准中⼀些有趣变量，⽐如房⼦的⾯积、是否有浴室、是否有中央供暖、是否供应热⽔等等，这些因素都影响着佣⾦的⾼低。
1.数据概况⾸先，简单了解⼀下，miete数据集。
> library(kknn) > data(miete) > head(miete)nm wfl bj bad0 zh ww0 badkach fenster kueche mvdauer bjkat wflkat1 693.29 50 1971.5 0 1 0 0 0 02 4 12 736.60 70 1971.5 0 1 0 0 0 0 26 4 23 732.23 50 1971.5 0 1 0 0 0 0 14 14 1295.14 55 1893.0 0 1 0 0 0 0 0 1 25 394.97 46 1957.0 0 0 1 0 0 0 27 3 16 1285.64 94 1971.5 0 1 0 1 0 0 2 4 3nmqm rooms nmkat adr wohn1 13.865800 1 32 22 10.5228573 3 2 23 14.644600 1 3 2 24 23.548000 35 2 25 8.586304 3 1 2 26 13.677021 4 5 2 2> dim(miete)[1] 1082 17我们看到，该数据集⼀共有1082条样本，和17个变量。
R语言实验十
实验十判别分析、聚类分析与主成分分析【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握判别分析的基本原理及三种重要的判别法的使用条件；2、掌握聚类分析的基本原理及聚类方法的划分方法；3、掌握主成分分析的使用条件及其与逐步回归、岭估计的区别与联系。
【实验内容】1、判别分析的计算及其结果解释；2、聚类分析的计算及其结果解释；3、主成分分析的计算及其结果解释。
【实验结果】第一部分、课件例题：（第九章 1-3 节中的所有例题）#例9.1 的求解：# 按矩阵和因子形式输入数据train<-matrix(c(24.8, 24.1, 26.6, 23.5, 25.5, 27.4, 22.1, 21.6,22.0, 22.8, 22.7, 21.5, 22.1, 21.4, -2.0, -2.4, -3.0, -1.9, -2.1, -3.1, -0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3), ncol=2)sp<-factor(rep(1:2, c(6,8)), labels=c("Have", "No"))library(MASS); lda.sol<-lda(train, sp) #判别分析tst<-c(23.5, -1.6); predict(lda.sol, tst)$class #预测table(sp, predict(lda.sol)$class) #回代预测的结果是无春旱；回代的结果说明，原本有6个春旱的年份只判断对了5个。
## 使用二次判别函数qda.sol<-qda(train, sp)predict(qda.sol, tst)$class #预测table(sp, predict(qda.sol)$class) #回代二次判别预测的结果是有春旱，这与前面线性判别的预测结果不同；从回代结果来看，可能是有春早更合理一些，因为二次判别的回代正确率是100%。
R语言中的多元统计之判别分析报告
前言判别分析（discriminant analysis）是多元统计分析中较为成熟的一种分类方法，它的核心思想是“分类与判断”，即根据已知类别的样本所提供的信息，总结出分类的规律性，并建立好判别公式和判别准则，在此基础上，新的样本点将按照此准则判断其所属类型。
例如，根据一年甚至更长时间的每天的湿度差及压差，我们可以建立一个用于判别是否会下雨的模型，当我们获取到某一天（建立模型以外的数据）的湿度差及压差后，使用已建立好的模型，就可以得出这一天是否会下雨的判断。
根据判别的组数来区分，判别分析可以分为两组判别和多组判别。
接下来，我们将学习三种常见的判别分析方法，分别是：•距离判别•Bayes判别•Fisher判别一、距离判别基本理论假设存在两个总体和，另有为一个维的样本值，计算得到该样本到两个总体的距离和,如果大于，则认为样本属于总体，反之样本则属于总体；若等于，则该样本待判。
这就是距离判别法的基本思想。
在距离判别法中，最核心的问题在于距离的计算，一般情况下我们最常用的是欧式距离，但由于该方法在计算多个总体之间的距离时并不考虑方差的影响，而马氏距离不受指标量纲及指标间相关性的影响，弥补了欧式距离在这方面的缺点，其计算公式如下：，为总体之间的协方差矩阵二、距离判别的R实现（训练样本）首先我们导入数据# 读取SAS数据> library(sas7bdat)> data1 <- read.sas7bdat('disl01.sas7bdat')# 截取所需列数据，用于计算马氏距离> testdata <- data1[2:5]> head(testdata,3)X1 X2 X3 X41 -0.45 -0.41 1.09 0.452 -0.56 -0.31 1.51 0.163 0.06 0.02 1.01 0.40# 计算列均值> colM <- colMeans(testdata)> colMX1 X2 X3 X4 0.096304348 -0.006956522 2.033478261 0.431739130 # 计算矩阵的协方差> cov_test <- cov(testdata)> cov_testX1 X2 X3 X4 X1 0.068183816 0.027767053 0.14996870 -0.002566763 X2 0.027767053 0.015363865 0.05878251 0.001252367X3 0.149968696 0.058782512 1.01309874 0.028607150X4 -0.002566763 0.001252367 0.02860715 0.033912464# 样本的马氏距离计算> distance <- mahalanobis(testdata,colM,cov_test)> head(distance,5)[1] 12.726465 11.224681 1.692702 1.347885 2.369820这样，我们得到了距离判别中最关键的马氏距离值，在此基础上就可以进行进一步的判别分析了。
统计分析及R语言建模(判别分析)
（1.5）
这里称W (X) 为两总体距离判别的判别函数，由于它是 X 的线性
函数，故又称为线性判别函数， α 称为判别系数。
在实际应用中，总体的均值和协方差矩阵一般是未知的，可由样
本均值和样本协方差矩阵分别进行估计。设
X(1) 1
,
,
X(1) n1
来自总
体
G1
的样本，
X(2) 1
,
,
X(2) n2
是来自总体
值个分总别体是。1和 2，对于一个新的样品X，要判断它来自哪 一般的想法是计算新样品X到两个总体的马氏距离D2（X，
G1）和D2（X，G2），并按照如下的判别规则进行判断
这GXX2个的判距GG别离12,,规之则差如如的，果果等如价果描其DD述22值((XX为为,,G：G正11求))，新XDD属样22(于(品XXG,X,GG2到；22))G否1的则距X（属离1于与.3G）到1。
所谓判别分析法就是在已知分类的条件下， 一旦遇到新的样品，可以利用此法选定判 别标准，以判定将该新样品放置于哪个类 中。
判别分析的理论基础是根据观测到的某些 指标的数据，对所研究的对象建立判别函 数，并进行分析的一种多变量分析方法。
判断分析按判别的总体数来区分，有两个总体判 别分析和多总体判别分析；
按区分不同总体所用的数学模型来分，有线性判 别和非线性判别；
按判别时所处理变量方法不同，有逐步判别和序 贯判别等。
判别分析可以从不同角度提出问题，因此有不同 的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher准则、 平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准 则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提 出多种判别方法。
我们考虑
D2 (X, G1) D2 (X, G2 )
R语言实验报告
R语言实验报告一、试验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析。
二、试验环境Windows系统，RGui（32-bit）三、试验内容模拟产生电商专业学生名单(学号区分)，记录高数、英语、网站开发三科成绩，然后进行统计分析。
假设有的100名学生，起始学号为210222001，各科成绩取整，高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上。
英语成绩为正态分布，平均成绩80，标准差为7。
网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
把正态分布中超过100分的成绩变成100分。
1把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中;2计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply函数）3求总分最高的同学的学号4绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）5画星相图，解释其含义6画脸谱图，解释其含义，7画茎叶图、qq图四、试验实现（一）按要求随机生成学号，和对于的高数、英语、网站开发三科成绩。
A、生成学号B、生成高数成绩高数成绩要求：高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上均匀分布函数：runif(n,min=0,max=1)其中，n为产生随机值个数（长度），min为最小值，max为最大值。
C、生成英语成绩英语成绩要求：正态分布，平均成绩80，标准差为7正态分布函数：rnorm(n,mean=0,sd=1)其中，n为产生随机值个数（长度），mean是平均数，sd是标准差。
D、生成网站开发成绩网站开发成绩要求：网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
其中大于100的都记为100。
（二）把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中;计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply函数）A、生成文本文件B、打开数据框C、在数据框中命名变量D、计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分平均分（x4）：总分(x5)：最低分(x6)：最高分(x7)：（三）将生成成绩写入文本文件中（四）求总分最高的同学的学号（五）绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）直方图散点图柱状图饼图箱尾图（要求指定颜色和缺口）（六）画星相图，解释其含义（七）画脸谱图，解释其含义（八）画茎叶图（九）qq图五、试验总结 这次试验是我第一次接触R 语言，刚开始遇到了很多困难，对于R语言一窍不通，后来经过老师的悉心指导，以及自己积极的去查找资料，对R语言有了进一步的了解。
武汉理工大学R语言实验报告
第二部分：实验过程记录（可加页）（包括实验原始数据记录，实验现象
记录，实验过程发现的问题等）
原始数据（E：/fire.txt）：
xy
3.4 26.2
1.8 17.8
4.6 31.3
2.3 23.1
3.1 27.5
5.5 36
0.7 14.1
3 22.3
2.6 19.6
4.3 31.3
2.1 24
1.1 17.3
6.1 43.2
4.8 36.4
3.8 26.1
打开 R 软件后依次按一下程序输入函数命令进行回归分析
1.数据准备
fire <- read.table('E:/fire.txt', head = T)
#读取数据
2.回归分析
plot(fire$y ~ fire$x)
#散点图：
fire.reg <- lm(fire$y ~ fire$x, data = fire)
summary(fire.reg)
#回归分析表：
#回归拟合
anova(fire.reg)
#方差分析表
abline(fire.reg, col = 2, lty = 2)
#拟合直线
3.残差分析 fire.res <- residuals(fire.reg) #残差 fire.sre <- rstandard(fire.reg) #学生化残差 plot(fire.sre) abline(h = 0) text(11, fire.sre[11], label = 11, adj = (-0.3), col = 2) #标注点
2. 一旦我们将时间序列读入 R，下一步通常是用这些数据绘制时间序列图，我 们可以使用 R 中的 plot.ts()函数。
统计分析及R语言建模(判别分析)
设 X 和 Y 是来自均值向量为 μ ，协方差为 Σ( 0) 的总体 G 中的 p 维样本，则总体 G 内两点 X 与 Y 之间的马氏距离定 义为 (1.1) D2 (X, Y) (X Y)Σ1 (X Y) 定义点 X 到总体 G 的马氏距离为 (1.2) D2 (X, G) (X μ)Σ1 (X μ) 这里应该注意到，当 Σ I （单位矩阵）时，即为欧氏距离 的情形。
第二节 距离判别法
一：马氏距离的概念 二：距离判别的思想及方法 三：判别分析的实质 四：实例分析
设 p 维欧氏空间 R
p
中 的 两 点 X ( X1 , X 2 ,
, X p ) 和
Y (Y1, Y2 ,
氏距离，即
, Yp ) ，通常我们所说的两点之间的距离，是指欧
d 2 (X, Y) ( X1 Y1 )2
当 p 1 ， G1 和 G2 的分布分别为 N (1 , 2 ) 和 N ( 2 , 2 ) 时，
1 , 2 , 2 均 为 已 知 ， 且 1 2 ， 则 判 别 系 数 为 1 2 0 ，判别函数为 2 W ( x) ( x )
我们考虑
D2 (X, G1 ) D2 (X, G2 )
( X μ1 )Σ 1 ( X μ1 ) ( X μ 2 )Σ 1 ( X μ 2 )
1 Σ 1μ1 ( XΣ 1X 2 XΣ1μ 2 μ XΣ 1X 2XΣ 1μ1 μ1 Σ μ2 ) 2 1 Σ 1μ1 μ 2XΣ 1 (μ 2 μ1 ) μ1 Σ μ2 2 2XΣ 1 (μ 2 μ1 ) (μ1 μ 2 )Σ 1 (μ1 μ 2 )
r语言实验报告总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除r语言实验报告总结篇一：R语言实验心得模板实验心得姓名：杨辉学号：132085124接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。
但学起来才知道，不是那么一回事。
看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得：（1）R语言中向量和矩阵的是不同的。
一般人会认为向量就是一维(:r语言实验报告总结)的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。
如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回nuLL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵；（2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。
这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。
具体而言，若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。
一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。
因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALse,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALse];(3)因子和数值的转化。
这是个有趣的问题。
假如c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。
篇二：R语言判别分析实验报告R语言判别分析实验报告班级：应数1201学号：12404108姓名：麦琼辉时间：20XX年11月28号1实验目的及要求1)了解判别分析的目的和意义；2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
基于R语言的判别分析方法和分类方法
基于R语言的判别分析方法和分类方法判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。
它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。
判别分析根据所采用的数据模型，可分为线性判别分析和非线性判别分析。
根据判别准则可分为Fisher判别、Bayes判别和距离判别。
其中最基本的Fisher判别方法也被称为线性判别方法。
该方法的主要思想是将多维数据投影到某个方向上，投影的原则是将总体与总体尽可能的分开，然后再选择合适的判别规则将新的样本分类判别。
Fisher判别会投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。
选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。
对这个投影轴的方向的要求是：使每一组内的投影值所形成的组内离差尽可能小，而不同组间的投影值所形成的类间离差尽可能大。
Bayes判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。
距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。
1.线性判别当不同类样本的协方差矩阵相同时，我们可以在R中使用MASS 包的lda函数实现线性判别。
值得注意的是当分类只有两种且总体服从多元正态分布条件下，Bayes判别与Fisher判别、距离判别是等价的。
利用table函数建立混淆矩阵，比对真实类别和预测类别。
> library(MASS)> data(iris)> iris.lda=lda(Species~.,data=iris)> table(Species,predict(iris.lda,iris)$class)Species setosa versicolor virginicasetosa 50 0 0versicolor 0 48 2virginica 0 1 49> table<-table(Species,predict(iris.lda,iris)$class)> sum(diag(prop.table(table)))###判对率[1] 0.982.二次判别当不同类样本的协方差矩阵不同时，则应该使用二次判别。
R语言学习知识中的多元统计之判别分析
R语言学习知识中的多元统计之判别分析判别分析（Discriminant Analysis）是一种多元统计分析方法，用于寻找最佳线性组合，将数据分为不同的组或类别。
它是一种监督学习方法，常用于分类问题。
通过判别分析，我们可以确定哪些变量对于区分不同类别是最有效的。
判别分析的基本思想是在给定的分类信息下，通过线性组合将不同组之间的差异最大化，同时将同一组内的个体相似性最大化。
通过计算各个分类组的协方差矩阵和组均值向量，我们可以得到用于分类的线性判别函数。
在R语言中，使用"MASS"包中的"lda"函数可以进行判别分析。
下面是一个简单的示例：```#加载所需包library(MASS)#创建一个包含分类信息的数据框groups <- factor(c(rep("A", 30), rep("B", 30), rep("C", 30))) #创建一个包含相关变量的数据框data <- data.framex1 = c(rnorm(30, mean = 2), rnorm(30, mean = 0), rnorm(30, mean = -2)),x2 = c(rnorm(30, mean = 2), rnorm(30, mean = 0), rnorm(30, mean = -2)),x3 = c(rnorm(30, mean = 2), rnorm(30, mean = 0), rnorm(30, mean = -2))#运行线性判别分析lda_model <- lda(groups ~ ., data)#查看结果lda_model```在上面的代码中，我们首先加载了"MASS"包，然后创建了一个包含分类信息的数据框"groups"和一个包含相关变量的数据框"data"。
R语言实验报告4
实验目的根据教科书上数据，作图，以及实现关于分布的假设检验，要求选择的数据除了服从正态分布外，还应选择一些其它类型的数据实验内容（一）根据教科书上数据，作图基本图形：直方图、条形图、点图和箱线图（参考书本例题mtcars）、饼图和扇形图（书本例题：国别数据）attach(mtcars)opar <- par(no.readonly=TRUE)par(mfrow=c(3,1))hist(wt)hist(mpg)hist(disp)par(opar)detach(mtcars)attach(mtcars)layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE))hist(wt)hist(mpg)hist(disp)detach(mtcars)attach(mtcars)plot(wt, mpg)abline(lm(mpg~wt))title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars)pdf("mygraph.pdf")attach(mtcars)plot(wt, mpg)abline(lm(mpg~wt))title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars)attach(mtcars)opar <- par(no.readonly=TRUE)par(mfrow=c(2,2))plot(wt,mpg, main="Scatterplot of wt vs. mpg") plot(wt,disp, main="Scatterplot of wt vs. disp") hist(wt, main="Histogram of wt")boxplot(wt, main="Boxplot of wt")par(opar)detach(mtcars)饼图和扇形图（书本例题：国别数据）par(mfrow=c(2,2))slices <- c(10, 12,4, 16, 8)lbls <- c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France")pie(slices, labels = lbls,main="Simple Pie Chart")pct <- round(slices/sum(slices)*100)lbls <- paste(lbls, pct)lbls <- paste(lbls,"%",sep="")pie(slices,labels = lbls, col=rainbow(length(lbls)), main="Pie Chart with Percentages")library(plotrix)slices <- c(10, 12,4, 16, 8)lbls <- c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France") fan.plot(slices, labels = lbls, main="Fan Plot")核密度图d <- density(mtcars$mpg) # returns the density dataplot(d) # plots the resultsd <- density(mtcars$mpg)plot(d, main="Kernel Density of Miles Per Gallon")polygon(d, col="red", border="blue")rug(mtcars$mpg, col="brown")（二）关于分布的假设检验（来自书本数据男女老少体重）> fit <- lm(weight ~ height, data=women)> summary(fit)Call:lm(formula = weight ~ height, data = women)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-1.7333 -1.1333 -0.3833 0.7417 3.1167Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -87.51667 5.93694 -14.74 1.71e-09 ***height 3.45000 0.09114 37.85 1.09e-14 ***---Signif. codes: 0 ‘***’0.001 ‘**’0.01 ‘*’0.05 ‘.’0.1 ‘’1Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14> women$weight[1] 115 117 120 123 126 129 132 135 139 142 146 150 154 159 164> fitted(fit)1 2 3 4 5 6 7 8 112.5833 116.0333 119.4833 122.9333 126.3833 129.8333 133.2833 136.73339 10 11 12 13 14 15140.1833 143.6333 147.0833 150.5333 153.9833 157.4333 160.8833> residuals(fit)1 2 3 4 5 62.41666667 0.96666667 0.51666667 0.06666667 -0.38333333 -0.833333337 8 9 10 11 12 -1.28333333 -1.73333333 -1.18333333 -1.63333333 -1.08333333 -0.5333333313 14 150.01666667 1.56666667 3.11666667> plot(women$height,women$weight,+ main="Women Age 30-39",+ xlab="Height (in inches)",+ ylab="Weight (in pounds)")通过结果可知^y=-87.52+3.45x（^y为体重的估计量，x为身高）fit <- lm(weight ~ height, data=women)> par(mfrow=c(2,2))> plot(fit)> newfit <- lm(weight ~ height + I(height^2), data=women) > par(opar)> par(mfrow=c(2,2))> plot(newfit)线性模型的假设检验：由于global statp=0.0023251，因此不通过假设检验，从而我们考虑多项式线性模型：新的回归模型是^y=261.87818-7.35*x+0.083*x^2,且通过了ols回归模型所有的统计假设。
R语言判别分析实验报告
R语言判别分析实验报告判别分析是一种用于分类和预测的统计方法，广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、工程等。
本实验报告旨在介绍如何使用R语言进行判别分析，并分析实验结果。
一、实验目的本实验的目的是使用R语言进行判别分析，通过给定的数据集建立判别函数，并使用该函数对新样本进行分类预测。
二、实验方法本实验使用R语言中的“discrim”函数进行判别分析。
首先，读取实验所需的数据集，并进行数据预处理。
然后，划分训练集和测试集数据。
接下来，使用训练集数据建立判别函数，并使用该函数对测试集数据进行分类预测。
最后，评估分类的准确性。
三、实验步骤1. 数据读取和预处理：使用R语言中的“read.csv”函数读取数据集文件，查看数据的信息和结构，包括变量的名称、类型和缺失值情况。
对于有缺失值的数据，可以使用“na.omit”函数或者其他方法进行处理。
2. 划分训练集和测试集数据：将数据集分为训练集和测试集两部分，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
可以使用“sample”函数进行随机抽样，将数据集按照指定的比例划分。
3. 建立判别函数：使用“discrim”函数建立判别函数。
该函数需要指定判别变量和预测变量，并可以选择判别方法和先验概率。
一般采用线性、二次和多项式判别方法。
可以使用“summary”函数查看判别分析模型的统计信息和结果。
4. 分类预测：使用建立好的判别函数对测试集数据进行分类预测。
可以使用“predict”函数，指定判别函数和测试集数据，得到预测结果。
5.分类准确性评估：计算分类预测的准确性，可以使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC值等指标进行评估。
四、实验结果根据给定的判别变量和预测变量，我们建立了判别函数，并使用该函数对测试集数据进行分类预测。
最后，我们计算了分类预测的准确性指标。
五、实验结论判别分析是一种有效的分类和预测方法，可以应用于各个领域。
本实验使用R语言进行判别分析，并通过分类预测的准确性评估，验证了判别函数的有效性。
R语言学习知识中的多元统计之判别分析
R语言学习知识中的多元统计之判别分析判别分析（Discriminant Analysis）是一种用于将对象判别为不同组别的统计方法。
它可以用于分类问题，也可以用于降维。
判别分析的主要目标是，通过计算各个组别的样本统计量，建立一个分类函数，然后利用这个函数将新样本判别为相应的组别。
判别分析常用于数据挖掘、模式识别等领域，具有广泛的应用。
判别分析的基本思想是，通过计算组别的平均值、方差和协方差，找到一个合适的函数，使得组内差异尽可能小，组间差异尽可能大。
具体来说，判别分析可以分为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis, QDA）两种类型。
线性判别分析（LDA）假设不同组别的协方差矩阵相等，即各组别的协方差矩阵是相同的。
基于这个假设，LDA寻找一条直线（或超平面），使得在该直线（或超平面）上的投影点的组内方差最小，组间方差最大。
这条直线（或超平面）就是判别函数。
二次判别分析（QDA）则假设各组别的协方差矩阵可以不相等。
在QDA中，我们需要计算各组别的均值、协方差矩阵以及各组别的先验概率。
然后，通过计算马氏距离，将新样本判别为最接近的组别。
在R语言中，我们可以使用多个包来进行判别分析。
其中最常用的包是`MASS`和`cca`。
下面是一个简单的示例：首先，我们需要加载所需的包：```library(MASS)```然后，我们可以使用`lda`函数执行线性判别分析：```#创建一个包含两个组别的样本集合set.seed(123)group1 <- matrix(rnorm(100), ncol = 2) # 组别1group2 <- matrix(rnorm(100), ncol = 2) # 组别2data <- rbind(group1, group2)#创建组别向量groups <- factor(c(rep(1, 50), rep(2, 50)))#执行线性判别分析lda_model <- lda(groups ~ data)```执行完上述代码后，`lda_model`就是我们训练得到的线性判别分析模型。
R语言判别分析实验报告
R语言判别分析实验报告 Prepared on 22 November 2020R语言判别分析实验报告班级：应数1201学号：姓名：麦琼辉时间：2014年11月28号1实验目的及要求1)了解判别分析的目的和意义；2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
2实验设备（环境）及要求个人计算机一台，装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。
3实验内容企业财务状况的判别分析4实验主要步骤1)数据管理：实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据，对25个财务良好的企业也收集同一时期的数据。
数据涉及四个变量：CF_TD （现金/总债务）；NI_TA（净收入/总资产）；CA_CL（流动资产/流动债务）；CA_NS（流动资产/净销售额），一个分组变量：企业现状（1：非破产企业，2：破产企业）。
2)调入数据：对数据复制，然后在RStudio编辑器中执行如下命令。
case5=(‘clipboard’,head=T)head(case5)3)Fisher判别效果（等方差，线性判别lda）：采用Bayes方式，即先验概率为样本例数，相关的RStudio程序命令如下所示。
library(MASS)ld=lda(G~.,data=case5);ld#线性判别ZId=predict(ld)addmargins(table(case5$G,ZId$class))4)Fisher判别效果（异方差，非线性判别--二次判别qda）：再次采用Bayes方式，相关的RStudio 程序命令如下所示。
library(MASS)qd=qda(G~.,data=case5);qd#二次判别 Zqd=predict(qd)addmargins(table(case5$G,Zqd$class))5实验结果表1线性判别lda 效果原分类新分类12合计1 24 1 252 3 18 21 合计 27 19 46符合率 %由表1和表2可知，qda （二次判别---非线性判别）的效果比lda （一次判别）要好。
r语言实验报告(一)
r语言实验报告(一)R语言实验报告介绍•R语言是一种用于数据分析和统计建模的开源编程语言。
•本报告将介绍如何使用R语言进行实验分析及报告撰写。
实验设计•确定实验目的和假设。
•设计实验方案，包括样本选择、实验流程和数据收集方式。
数据预处理•导入实验数据，并进行数据清洗和整理。
•检查数据质量，包括缺失值处理、异常值处理等。
数据分析•运用统计学方法进行数据分析，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
•可视化数据，通过绘制图表来展示分析结果。
•对实验结果进行解释，包括与初期假设的关联、统计显著性等。
•讨论实验结果的启示和限制。
结论•总结实验结果及其对研究问题的回答。
•提出未来研究的建议，探讨实验的局限性。
参考文献•在报告结尾列出参考文献，引用使用合适的引用格式。
通过以上步骤，可以使用R语言完成一份实验报告。
R语言具备丰富的数据处理和统计分析库，并支持生成高质量的图表，能够有效地帮助实验者进行数据分析和报告撰写。
注意在整个过程中保证数据的准确性和可靠性，以确保实验结果的可信度。
R语言实验报告介绍R语言是一种用于数据分析和统计建模的开源编程语言。
它的强大功能和丰富的数据处理、统计分析库使得它成为科学研究和实验分析的重要工具。
本报告将介绍如何使用R语言进行实验分析及报告撰写的基本步骤和规则。
•确定实验目的和假设。
在开始实验前，明确研究问题是什么，想要验证的假设是什么。
•设计实验方案。
根据实验目的和假设，选择合适的实验变量和控制变量，制定实验流程和数据收集方式。
数据预处理•导入实验数据。
在R语言中，可以使用read.table()或read.csv()等函数将数据导入到工作空间中。
•进行数据清洗和整理。
检查数据中是否存在缺失值、异常值等问题，并进行相应处理，如删除或填补缺失值，修正异常值等。
•数据质量检查。
使用summary()和str()等函数对数据进行初步的统计描述和结构检查，确保数据的正确性和一致性。
数据分析•描述统计。
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R语言判别分析实验报
告
GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-
R语言判别分析实验报告
班级：应数1201
学号：
姓名：麦琼辉
时间：2014年11月28号
1 实验目的及要求
1)了解判别分析的目的和意义；
2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
2 实验设备（环境）及要求
个人计算机一台，装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。
3 实验内容
企业财务状况的判别分析
4 实验主要步骤
1)数据管理：实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据，对25个财
务良好的企业也收集同一时期的数据。
数据涉及四个变量：CF_TD（现金/总债务）；NI_TA（净收入/总资产）；CA_CL（流动资产/流动债务）；CA_NS（流动资产/净销售额），一个分组变量：企业现状（1：非破产企业，2：破产企业）。
2)调入数据：对数据复制，然后在RStudio编辑器中执行如下命令。
case5=read.table(‘clipboard’,head=T)
head(case5)
3)Fisher判别效果（等方差，线性判别lda）：采用Bayes方式，即先验概率为
样本例数，相关的RStudio程序命令如下所示。
library(MASS)
ld=lda(G~.,data=case5);ld #线性判别
ZId=predict(ld)
addmargins(table(case5$G,ZId$class))
4)Fisher判别效果（异方差，非线性判别--二次判别qda）：再次采用Bayes方
式，相关的RStudio程序命令如下所示。
library(MASS)
qd=qda(G~.,data=case5);qd #二次判别
Zqd=predict(qd)
addmargins(table(case5$G,Zqd$class))
5 实验结果
表1 线性判别lda效果
原分类新分类
1 2 合计
124125
231821
合计271946
符合率91.30%
表2 二次判别qda效果
新分类
原分类
1 2 合计
124125
221921
由表1和表2可知，qda （二次判别---非线性判别）的效
果比lda （一次判别）要好。
6 实验小结
通过本次实验了解了判别分析的目的和意义，并熟悉
R 语言中有关判别分析的算法基础。
合计 26 20 46 符合率 93.50%。