基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训班
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训单组样本均值t检验（One-sample t-test）2.1.1 方法简介t检验，又称学生t(student t)检验，是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。
t检验是一种检验总体均值的统计方法，当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大)，可用这种方法来检验总体均值是否大于、小于或等于某一特定数值。
当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为样本数较小)，建议改以单组样本秩和检验(Wilcoxon signed-rank test)检验总体中位数。
注:总体中位数经常和均值一样, 因此检验中位数即检验均值。
2.1.2 前提适用于所有t检验：大多数的t检定的统计量具有t = Z/k的形式，其中Z与k是已知资料的函数。
Z通常被设计成对于对立假说有关的形式，而k是一个尺度参数使t服从于t分布。
Z 服从标准正态分布(n – 1)k2 服从自由度(n – 1)的卡方分布Z与k互相独立2.1.3 公式检验零假说为一群来自常态分配独立样本xi之母体期望值μ为μ0可利用以下统计量该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n-1的t分布。
适用条件已知一个总体均值μ_0可得到一个样本均值x 及该样本的标准差S样本来自正态或近似正态总体2.1.4 检验步骤举例说明：难产儿出生体重样本，，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问在假定难产儿出生体重的标准差与一般儿童相同的情况下，出生体重与难产是否有关？解：1. 建立假设，确定检验水平α要知道难产儿样本的出生体重是否与难产有关，还是和难产没关系，与全体婴儿一样，就得判断难产儿样本对应的总体均值μ和全体婴儿的总体均值μ0是否一样。
详细来说，就是要判断这儿是下面两种可能性中的哪一种：H0：μ= μ0 （无效假设，null hypothesis），说明x 和μ0之间的差别仅是由于抽样误差造成的；H1：μ≠μ0（备择假设，alternative hypothesis），说明x 和μ0之间有差别（也包含抽样误差的影响）双侧检验，确定假设的显著水平：α=0.05，即在无效假设H0成立的前提下，计算无效假设正确的概率，也称差异由误差引起的概率。
利用R语言对游戏用户进行深度挖掘_光环大数据培训机构
利用R语言对游戏用户进行深度挖掘_光环大数据培训机构随着游戏市场竞争的日趋激烈，在如何获得更大收益延长游戏周期的问题上，越来越多的手机游戏开发公司开始选择借助大数据，以便挖掘更多更细的用户群、了解用户习惯来进行精细化、个性化的运营。
游戏行业对用户的深度挖掘一般从两方面着手：一方面是用户游戏行为的深度分析，如玩家在游戏中的点击事件行为挖掘，譬如说新手教程中的点击事件，我们一般选择最关心的点击事件（即关键路径）进行转化率的分析（统计每个关键路径的点击人数或次数），通过漏斗图的展现形式就可以直接看出每个关键路径的流失和转化情况。
漏斗图适合于单路径转化问题，如果涉及到多路径（点击完一个按钮后有多个按钮同时提供选择）情况时，可以使用路径分析的方法，路径分析更加基础、更加全面、更加丰富、更能真实再现玩家在游戏中的行为轨迹。
另一方面是对用户付费行为的深度挖掘。
付费用户是直接给公司创造价值的核心用户群，通过研究这批用户的付费数据，把脉其付费特征，可以实现精准推送，有效付费转化率。
Part 1：路径分析总体来说，路径分析有以下一些典型的应用场景：可以根据不同的应用场景选择不同的算法实现，比如利用sunburst事件路径图对玩家典型的、频繁的模式识别，利用基于时序的关联规则发现前后路径的关系。
最朴素遍历法是直接对主要路径的流向分析，因此最直观和最容易让人理解。
1）当用户行为路径比较复杂的时候，我们可以借助当前最流行的数据可视化D3.js库中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。
从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。
灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。
在R中，我们可以利用sunburstR包中的sunburst函数实现sunburst事件路径图，通过 install.packages(“sunburstR”)命令完成安装。
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训分类算法与我们的生活息息相关，也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法，如：已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计，我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨；又如银行信用卡诈骗判别。
分类问题都有一个学习集，根据学习集构造判别函数，最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。
常见的分类模型与算法传统方法1、线性判别法；2、距离判别法；3、贝叶斯分类器；现代方法：1、决策树；2、支持向量机；3、神经网络；线性判别法：天气预报数据(x1,x2分别为温度和湿度，G为是否下雨)G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1 ,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,-2.8)x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,-2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8, 4.3,10.9,13.1,12.8,10.0)a=data.frame(G,x1,x2)plot(x1,x2)text(x1,x2,G,adj=-0.5)观察上图可以1点分布在右下方区域，2点主要分布在上方区域，肉眼可见这两个集合分离的比较明显，线性判别法的原理就是在平面中找出一条直线，使得属于学习集1号的分布在直线一侧，属于学习集2号的分布在直线另一侧。
判别式是允许有出差的，只要在一定的范围内即可。
R语言的表达如下：library(MASS)z=predict(ld)newG=z$classy=cbind(G,z$x,newG)由上左图可以看出，首先计算先验概率，数据中1，2各占50%，然后计算x1和x2的平均值，最后给出了判别函数的代数表达：观察上右图可见，newG为预测的判别，可见两类分别只有一个判错，同时可以见判别函数的值为正值时判为第2类，判别函数值为负值时判为第1类。
R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构
R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构文本挖掘被描述为“自动化或半自动规划处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络万巨额等领域内容。
对于文本处理过程首先要拥有分析的语料(text corpus)，比如报告、信函、出版物等而后根据这些语料建立半结构化的文本库(text database)。
而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵(term-document matrix)这个一般性数据结构会被用于后续的分析，比如：1)文本分类，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类：2)语法分析；3) 信息提取和修复4) 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。
文本挖掘相关的R程序包：tm、lsa、RTextTools、textcat、corpora、zipfRmaxent、TextRegression、wordcloud词干化(stemming)：比如我们要识别cat这个字符，但还可能有catlike、catty、cats等词，需要进行词干化记号化(Tockenization)：将一段文本分割成叫做token(象征)过程，token 可能是单词、短语、符号或其他有意义的元素。
library(Snowball)> SnowballStemmer(c(‘functions’, ‘stemming’, ‘liked’, ‘doing’))[1] “function”“stem”“like”“do”> NGramTokenizerlibrary(Rwordseg)segmentCN(‘花儿为什么这样红’)[1] “花儿”“为什么”“这样”“红”1、tm包1）数据读入：在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。
语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。
数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训
数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。
数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。
2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。
3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处：1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。
2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。
而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。
二者的关系的界限变得越来越模糊。
二、数据挖掘1数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。
矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。
信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。
统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。
2编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。
C++：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析，于是就开始学习R语言。
总以为有了其他语言的编程背景，学习R语言就是一件很简单的事情，一味地追求速度，但不求甚解，有些同学说2周就能掌握R语言，但掌握的仅仅是R语言的语法，其实这只能算是入门。
R语言的知识体系并非语法这么简单，如果都不了R的全貌，何谈学好R语言呢。
本文将展示介绍R语言的知识体系结构，并告诉读者如何才能高效地学习R语言。
1.R的知识体系结构R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。
R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。
掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。
所以把眼光放长点，只有把自己的综合知识水平提升，你才真正地学好R语言。
换句话说，一旦你学成了R语言，你将是不可被替代的。
1.1 R的知识体系结构概览R的知识体系结构是复杂的，要想学好R，就必须把多学科的知识综合运用，所以最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。
首先，从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌，然后再分别解释每个部分的细节。
注：此图仅仅是我对R语言的理解，不排除由于个人阅历有限，观点片面的问题。
图中我将R语言知识体系结构分为3个部分：IT技术 + 业务知识 + 基础学科。
IT技术：是计算时代必备的技术之一，R语言就是一种我们应该要掌握技术。
业务知识：是市场经验和法则，不管你在什么公司，都会有自己的产品、销售、市场等，你要了解你的公司产品有什么，客户是谁，怎么才能把产品卖给你的客户。
R语言聚类模型_光环大数据培训机构
R语言聚类模型_光环大数据培训机构聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。
顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。
聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。
聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。
一.原理:聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。
下面将选取普及性最广、最实用、最具有代表性的5中聚类算法进行介绍，其中包括：-均值聚类(K-Means):它是一种快速聚类方法，但对于异常值或极值敏感，稳定性差，因此适合处理分布集中的大样本数据集。
它的思路是以随机选取的k(认为设定)个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇(cluster)，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环迭代下去，直至所有样本所属类别不再变动。
算法的计算过程非常直观，下图以将10个点聚为3类为例展示算法步骤。
-中心点聚类(K-Medoids):K-中心点算法与K-均值算法在原理上十分相近，它是针对K-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法。
在原理上的差异在于选择各类别中心点时不取类别均值点，而在类别内选取到其余类别距离之和最小的样本点为中心。
下图表示出算法的基本运行步骤密度聚类(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN):由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。
为了弥补这一缺陷，发现各种任意形状的聚类簇，开发出基于密度的聚类算法。
这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的，而这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。
基于R语言的数据挖掘与分析
基于R语言的数据挖掘与分析数据挖掘是指从大量数据中发现未知、有效且潜在有用的信息的过程，而R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据挖掘和分析领域。
本文将介绍基于R语言的数据挖掘与分析方法，包括数据预处理、特征工程、模型建立和评估等内容。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等步骤。
在R语言中，可以使用各种包如dplyr和tidyr来进行数据清洗和预处理操作。
2. 特征工程特征工程是指通过对原始数据进行变换、组合和提取，生成新的特征以提高模型的性能和准确度。
在R语言中，可以利用caret包进行特征选择和降维操作，同时也可以使用recipes包构建特征工程流水线。
3. 模型建立在进行数据挖掘任务时，选择合适的模型是至关重要的。
R语言提供了丰富的机器学习算法库，如randomForest、xgboost等，可以用于分类、回归、聚类等任务。
通过交叉验证和调参，可以找到最优的模型参数。
4. 模型评估模型评估是验证模型性能和泛化能力的过程。
在R语言中，可以使用caret包进行模型评估和比较不同模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，绘制ROC曲线和学习曲线也是评估模型效果的重要手段。
5. 实例分析接下来我们通过一个实例来演示基于R语言的数据挖掘与分析过程。
假设我们有一个银行客户流失预测的任务，我们将按照上述步骤进行操作，并最终得出预测结果。
示例代码star：编程语言：R# 数据加载data <- read.csv("bank_data.csv")# 数据预处理data <- na.omit(data)data <- scale(data)# 特征工程library(caret)preprocessParams <- preProcess(data, method = c("center", "scale"))data <- predict(preprocessParams, newdata = data)# 模型建立library(randomForest)model <- randomForest(y ~ ., data = data, ntree = 100)# 模型评估predictions <- predict(model, newdata = data)confusionMatrix(predictions, data$y)示例代码end通过以上实例分析，我们可以看到基于R语言进行数据挖掘与分析是一种高效且灵活的方法。
R语言学习路线和常用数据挖掘包_光环大数据培训机构
R语言学习路线和常用数据挖掘包_光环大数据培训机构对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。
当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。
那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门《R语言实战》，这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。
读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。
下面大致说一说。
3.绘图与可视化亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。
因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。
那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。
基于R语言的主成分和因子分析_光环大数据培训机构
基于R语言的主成分和因子分析_光环大数据培训机构主成分分析主成分分析，是一种降维的分析方法，其考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。
为什么要降维1）多重共线性—预测变量之间存在一定程度的相关性。
多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。
2）高维空间本身具有稀疏性。
3）过多的变量会妨碍查找规律的建立。
4）仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。
例如几个预测变量的绑定才可以反映数据某一方面特征。
主成分满足的条件：1）每个主成分P都是原变量的线性组合，有多少个原变量就有多少个主成分，任意主成分可以表示成：2）公式中的未知系数aij满足平方和为1；3）P1是线性组合中方差最大，依次是P2，P3，…Pm，并且各主成分之间互不相关。
主成分分析过程1）数据预处理，可以直接使用原始数据也可以使用相关系数矩阵；2）选择主成分的个数（可有三种方法参考，1：保留特征值大于1的主成分；2：碎石图，在图形变化最大处之上的主成分均可保留；3：平行分析，将真实数据的特征值与模拟数据的特征值进行比较，保留真实数据的特征值大于模拟数据的特征值的主成分3)提取主成分4）主成分旋转，当提取多个主成分时，对它们进行旋转可使结果更具解释性5）解释结果6）计算主成分得分应用主成分分析使用psych包中的principal()函数，以下是该函数中参数的解释：principal(r, nfactors = 1, residuals = FALSE,rotate="varimax",n.obs=NA, covar=FALSE,scores=TRUE,missing=FALSE,impute="median",oblique.scores=TRUE,method="regression",...)r指定输入的数据，如果输入的是原始数据，R将自动计算其相关系数矩阵；nfactors指定主成分个数；residuals是否显示主成分模型的残差，默认不显示；rotate指定模型旋转的方法，默认为最大方差法；n.obs，如果输入的数据是相关系数矩阵，则必须指定观测样本量covar为逻辑参数，如果输入数据为原始数据或方阵（如协方差阵），R将其转为相关系数矩阵；scores是否计算主成分得分；missing缺失值处理方式，如果scores为TRUE，且missing也为TRUE，缺失值将被中位数或均值替代；method指定主成分得分的计算方法，默认使用回归方法计算。
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构字符数据的处理是一大难题,它不像数值进行加减乘除等等计算,字符往往称为非结构化的数据对于它的处理,我需要具备正则表达式的知识可以学习这篇文章正则表达式,然后再加上下面介绍的几个函数就可以处理绝大部分的字符数据.今天介绍一个强大的字符处理包stringr.这个包要先安装并加载.按照功能可以把字符处理分为 1. 查询 2. 提取 3. 替代 4. 分割 5. 粘合 6. 排序 7. 填充,排版,大小写转换1.查询library(stringr)x<-c("study ","Rprogaming","good","中国 ","2016","加油2017")y<-c("good","good","study")1.查询并返回逻辑值grepl("goo",x)## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEgrepl("goo$",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEgrepl("//d",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUEstr_detect(x,"goo") #查询包含goo的—模糊匹配## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"goo$") #包含goo并且以o结尾的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"//d") #包含任意数字的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE2.匹配一次,返回位置下标grep("goo",x)## [1] 3grep("//d",x)## [1] 5 6grep("r",x,ignore.case = T) #忽略大小写## [1] 2str_locate(x,"goo")## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] 1 3## [4,] NA NA## [5,] NA NA## [6,] NA NAstr_locate(x,"//d") #发现只匹配到第一个就停止了## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] NA NA## [4,] NA NA## [5,] 1 1## [6,] 3 33.全匹配-返回所有位置下标str_locate_all(x,"goo")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end## [1,] 1 3#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end#### [[6]]## start endstr_locate_all(x,"//d")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end## [1,] 1 1## [2,] 2 2## [3,] 3 3## [4,] 4 4#### [[6]]## start end## [1,] 3 3## [2,] 4 4## [3,] 5 5## [4,] 6 62.提取1.按位置提取substr(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"substr(x,1:2,3) #即1,3 2,3 1,3 2,3 1,3 2,3## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"str_sub(x,1:2,3)## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,-3) #倒数3个## [1] "dy " "ing" "ood" "中国 " "016" "017"2.按匹配提取grep("goo",x,value = T)## [1] "good"grep("//d",x,value = T)## [1] "2016" "加油2017"str_subset(x,"goo") #返回匹配的整个字符## [1] "good"str_subset(x,"//d")## [1] "2016" "加油2017"str_match(x,"goo") #只返回匹配的部分## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] "goo"## [4,] NA## [5,] NA## [6,] NAstr_match(x,"//d") #只匹配一次## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] NA## [4,] NA## [5,] "2"## [6,] "2"str_match_all(x,"//d")## [[1]]## [,1]#### [[2]]## [,1]#### [[3]]## [,1]#### [[4]]## [,1]#### [[5]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "6"#### [[6]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "7"str_count(x,"//d") #匹配多少次## [1] 0 0 0 0 4 43.替代sub("g","H",x) #只匹配一次## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"gsub("g","H",x) #匹配所有次## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace_all(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"4.分割strsplit("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split_fixed("good good study"," ",3) #返回矩阵## [,1] [,2] [,3]## [1,] "good" "good" "study"5.粘合paste("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"paste(x,sep=",") #字符串向量sep无用## [1] "study " "Rprogaming" "good" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"paste(x,collapse =",") #字符串向量时,用collpase## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"paste(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"paste(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaming good,good study,中国 good,2016 good,加油2017 study"str_c("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"str_c(x,collapse =",")## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"str_c(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"str_c(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaminggood,goodstudy,中国 good,2016good,加油2017study"6.排序order(x) #返回排序下标## [1] 5 3 2 1 6 4sort(x) #返回值## [1] "2016" "good" "Rprogaming" "study " "加油2017"## [6] "中国 "rank(x) #返回排序的名次## [1] 4 3 2 6 1 5#decreasing=T 表明降序, locale="zh"按中文习惯,"en"按英文习惯,"ASCII"按这个编码str_order(x,decreasing = F,locale ="zh")## [1] 5 6 4 3 2 1str_sort(x,decreasing = T,locale ="en")## [1] "加油2017" "中国 " "study " "Rprogaming" "good"## [6] "2016"7.填充,排版,大小写转换str_pad(x,7,side ="left",pad="?") #填充 "both","right"## [1] "?study " "Rprogaming" "???good" "??中国 " "???2016"## [6] "加油2017"str_dup(x,2) #复制## [1] "study study " "RprogamingRprogaming" "goodgood"## [4] "中国中国 " "20162016" "加油2017加油2017"str_trim(x,side="both") #去除空格和换行## [1] "study" "Rprogaming" "good" "中国" "2016"## [6] "加油2017"tolower("HH") #小写## [1] "hh"toupper("hh") #大写## [1] "HH"为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
R语言建立回归分析_光环大数据培训机构
R语言建立回归分析_光环大数据培训机构使用R对内置longley数据集进行回归分析，如果以GNP.deflator作为因变量y，问这个数据集是否存在多重共线性问题？应该选择哪些变量参与回归？答：## 查看longley的数据结构str(longley)## ‘data.frame’: 16 ob s. of 7 variables:## $ GNP.deflator: num 83 88.5 88.2 89.5 96.2 …## $ GNP : num 234 259 258 285 329 …## $ Unemployed : num 236 232 368 335 210 …## $ Armed.Forces: num 159 146 162 165 310 …## $ Population : num 108 109 110 111 112 …## $ Year : int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 …## $ Employed : num 60.3 61.1 60.2 61.2 63.2 …longly数据集中有7个变量16个观测值，7个变量均属于数值型。
首先建立全量回归模型lm1 <- lm(GNP.deflator ~ ., data = longley)summary(lm1)## Call:## lm(formula = GNP.deflator ~ ., data = longley)#### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -2.009 -0.515 0.113 0.423 1.550#### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 2946.8564 5647.9766 0.52 0.614## GNP 0.2635 0.1082 2.44 0.038 *## Unemployed 0.0365 0.0302 1.21 0.258## Armed.Forces 0.0112 0.0155 0.72 0.488## Population -1.7370 0.6738 -2.58 0.030 *## Year -1.4188 2.9446 -0.48 0.641## Employed 0.2313 1.3039 0.18 0.863## —## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1#### Residual standard error: 1.19 on 9 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.993, Adjusted R-squared: 0.988建立的模型结果是令人沮丧的，6个变量的显著性p值只有两个有一颗星，说明有些变量不适合用于建模。
R语言简单数据处理和分析_光环大数据python培训
R语言简单数据处理和分析_光环大数据python培训需要掌握的技能：数据预处理和具体指标的计算数据预处理包括：删除缺失数据；列名重命名；处理日期；数据类型转换；数据排序具体指标依照数据类型的不同而不同，本文的数据为某班级同学的成绩表主要计算了形体的总成绩，体育的总成绩，形体与体育两门课的总成绩，平均成绩读取excel数据library(openxlsx)exceldata<-read.xlsx("C:/成绩表.xlsx","Sheet1")删除缺失数据exceldata<-exceldata[!is.na(exceldata$形体平时成绩),]列名重命名names(exceldata)<-c("ID","name","ShapeRegular","ShapeFinal","PERegular","PEFinal")数据类型转换exceldata$ShapeFinal<-as.numeric(exceldata$ShapeFinal)形体的总成绩，体育的总成绩，总成绩library(dplyr)ShapeTotal<-0.4*exceldata$ShapeRegular+0.6*exceldata$ShapeFinal exceldata<-cbind(exceldata,ShapeTotal)PETotal<-0.4*exceldata$PERegular+0.6*exceldata$PEFinalexceldata<-cbind(exceldata,PETotal)TotalGrade<-(exceldata$ShapeTotal+exceldata$PETotal)exceldata<-cbind(exceldata,TotalGrade)对总成绩排序exceldata<-exceldata[order(exceldata$TotalGrade,decreasing=FALSE) ,]计算平均成绩GPA<-mean(TotalGrade)GPA为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
数据挖掘 数据理解和预处理_光环大数据培训
数据挖掘数据理解和预处理_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，很多人说，数据准备工作真是个“体力活”，耗时耗力不说，还异常的枯燥无味。
这点小编承认，建模之前的数据处理确实是平淡的，它往往不需要多高的智商，多牛的编程技巧，多么高大上的统计模型。
但是，它却能时时触发你的兴奋点，因为它需要足够的耐心和细心，稍不留神就前功尽弃。
在这次的内容里，小编首先会从“数据理解”、“变量类型”和“质量检查”三个方面进行阐述，然后会以一个自己做过的实际数据为例进行展示。
一、数据理解拿到数据后要做的第一步就是理解数据。
什么是理解数据呢?不是简单看下有多少Excel表，有多少行，多少列，而是要结合自己的分析目标，带着具体的业务需求去看。
首先，我们需要明确数据记录的详细程度，比方说某个网站的访问量数据是以每小时为单位还是每天为单位;一份销售数据记录的是每家门店的销售额还是每个地区的总销售额。
其次，我们需要确定研究群体。
研究群体的确定一定和业务目标是密切相关的。
比方说，如果我们想研究用户对产品的满意度与哪些因素有关，就应该把购买该产品的所有客户作为研究群体;如果我们想研究用户的购买行为受哪些因素影响，就应该同时考察购买人群和非购买人群，在两类人群的对比中寻找关键因素。
研究群体的确定有时也和数据的详细程度有关。
比如我们想研究“观众影评”对“电影票房”的影响，我们既可以把“每部电影”看成一个个体，研究“影评总数”对“电影总票房”的影响，也可以把“每部电影每天的票房”看成一个个体，研究“每天的影评数”对“每天的电影票房”的影响。
具体选择哪一种取决于我们手上有什么样的数据，如果只有总票房和总影评数的数据，那我们只能选择第一种;如果有更详细的数据，那就可以考虑第二种方案。
需要注意的是，这两种方案还会影响我们对于模型的选择。
例如，如果研究“每天的影评数”对“每天电影票房”的影响，那每部电影又被细分为很多天，同一部电影不同时间的票房会有较高的相似性，这就形成了一种层次结构，可以考虑使用层次模型(hierarchical model)进行分析。
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语言教材小结_光环大数据培训
R语言教材小结_光环大数据培训一、去哪里找R语言相关的资料1.官方网站 /index.html （官方文献集中地）2.光环大数据论坛3.http://library.nu/ 这是网上电子书最多的地方，其中有一个R语言专门书柜（也就是一个shelves）4.国外著名的R语言群博 /二、R语言教程推荐（一）中文部分：R for beginners和R导论都有中文版，用其快速入门是相当不错的。
简明参考卡片，是居家旅行必备的东西。
统计学与R笔记，网络同好做的一个总结资料，相当的完整，不过不合适用来学习而应该作为参考查阅。
统计建模与R软件（推荐），薛毅老师的书相当精彩，中级统计和多元都有涉及，不仅对R的各种函数命令讲解清楚，而且用基本编程方法来解决统计问题，非常有利于学习。
多元统计分析及R语言建模，王斌会老师的书，是多元方面的R语言实现，略为简单，现在出了第二版，如何可能的话还是去读英文资料吧。
环境与生态统计-R语言的应用，美国杜克大学钱松老师的书，统计思想讲的很透彻，内容包括了初级中级高级三个层次内容，多重模型尤其出彩。
An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing，R官方站上的免费教程，钱松老师推荐为是最好的入门讲义。
Introductory Statistics with R，springer出版的佳作，入门推荐，整体简洁清晰，讲解常规方法比较细致一些，除经典统计内容外还涉及到了生存分析，logistic回归和非线性拟合的内容。
R in Action（入门最佳），由Quick-R站长所著，分为三个层次讲解的中级统计教程，排版精致，讲到很多较新的扩展包。
Linear Models with R，关于经典线性模型的教材，讲解有一定深度，需要有一定的概率统计基础。
Extending the Linear Model with R 线性模型的扩展，和上一本书是同一作者，公式较多，对广义线性模型、加性模型、非线性模型等讲解最为详细。
R主成分分析_光环大数据培训机构
R主成分分析_光环大数据培训机构理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题,若在数据收集过程中有许多的字段,也叫变量吧,这些变量可能有几十上百个,那么我们怎么去理解这些变量间的关系了?如果两两去看,那得有几百个相关关系了,另外我们还会遇到这样的问题:1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。
2、拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。
我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与第一项强相关，第三项和第二项也是强相关。
那是不是可以合并第一项和第二项呢？3、拿到一个样本，特征非常多，而样例特别少，这样用回归去直接拟合非常困难，容易过度拟合。
比如北京的房价：假设房子的特征是（大小、位置、朝向、是否学区房、建造年代、是否二手、层数、所在层数），搞了这么多特征，结果只有不到十个房子的样例。
要拟合房子特征->房价的这么多特征，就会造成过度拟合。
4、这个与第二个有点类似，假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。
然而从语义的角度来讲，两者是相似的，而且两者出现频率也类似，是不是可以合成为一个特征呢？主成分分析便是一种降维的技巧,就是将大量相关的变量变成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称之为主成分.我们来看看这句话,注意几个关键词,大量相关的变量,很少不相关的变量.学过线性代数的应该了解这叫求最大线性无关组.其实把每个变量当做一个人,相关就是指两个人认识比较熟,不相关就是比较陌生.我们认为熟悉的人之间可以互相代表,所以若一组人之间都认识那么只需要一个人就可以代表这个组,那么最大线性无关组就是变成组里面只剩下相互陌生的人了,这个小组就能代表之前的大组.而PCA的思想与之有些区别,PCA模型中的那个代表是另外构造的,并不是来自原先组中原本的特征,如果我们将每个特征看做一个维度的话,那么构造出的代表其实就是将原先的多维变成少量新的维度.也就是说PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。
R语言数据挖掘的界面化工具_光环大数据培训机构
R语言数据挖掘的界面化工具_光环大数据培训机构R语言是一个自由、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。
这里的统计计算可以是数据分析、建模或是数据挖掘等，通过无数大牛提供的软件包，可以帮我们轻松实现算法的实施。
一些读者觉得R语言零碎的东西太多了，无法记住那么多函数和功能，于是就问R语言有没有一种类似于SAS之EM或SPSS之Modeler的界面化操作。
很幸运，Graham等人特地为“偷懒”的分析师写了rattle包，通过该包就可以实现界面化操作的数据分析、数据挖掘流程。
下面就跟大家详细介绍一些这款免费的工具：上图红色区域就是数据分析与挖掘的流程，包括：数据源(Data)–>数据探索与检验(Explore、Test)–>数据变换(Transform)–>数据挖掘(Cluster、Associate、Model)–>模型评估(Evaluate)。
首先，你会经历“一劳永逸”的过程：安装rattle包不瞒您说，我首次在自己的64位Win7系统中安装rattle包时花费了不少功夫。
当你install.packages(‘rattle’)时，觉得非常轻松就下载好了，但是进入library(rattle)并输入rattle()时它会报告各种.dll文件不存在。
如果您决定要试试,就下载缺失的dll文件到您的电脑里。
其次，我们来介绍一下rattle数据挖掘操作界面都有哪些东西：1）数据源(Data)数据源可以是外部数据源，如txt文件、csv文件、Excel文件等；也可以是数据库数据，通过ODBC连接诸如SQL Server、MySQL等数据库；也可以是当前R 空间下的数据集；也可以是外部R数据集文件、还可以是R包自带的数据集。
2）数据探索与检验(Explore、Test)有了数据后，需要进行数据探索，如汇总(Summary)、分布(Distributions)、相关性分析(Correlation)、主成分分析(Principal Components)、t检验、F检验、K-S正态性检验、Wilcoxon检验等3）数据变换(Transform)当数据存在缺失或需要从新编码、标准化时，就需要这里的数据变换了4）数据挖掘(Cluster、Associate、Model)当数据清洗干净或对数据有了基本了解后，就要进入数据挖掘过程，rattle 工具提供了常用的数据挖掘算法，如：K-means聚类、层次聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、线性回归、Logistic回归、神经网络等5）模型评估(Evaluate)当模型选定，并进入模型运算后，需要对模型进行评估，选择比较理想的模型用着后期数据的部署。
R语言与机器学习学习笔记 分析算法_光环大数据培训机构
人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为:
物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个 系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大 规模并行处理 存储与操作： 人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记 忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的 训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识
算法训练步骤：
1、定义变量与参数 x（输入向量）,w（权值向量）,b（偏置）,y（实际输
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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 出）,d（期望输出）,a（学习率参数）
2、初始化，n=0,w=0
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元” ，或“单元” ）和 之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个 节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于 人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不
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我们将算法描述如下：
1、定义变量与参数。x（输入向量）,w（权值向量）,b（偏置）,y（实际输 出）,d（期望输出）,a（学习率参数） （为叙述简便，我们可以将偏置并入权值 向量中）
2、初始化 w=0
3、输入样本，计算实际输出与误差。e(n)=d-x*w(n)
4、调整权值向量 w(n 1)=w(n) a*x*e(n)
运行下面的代码：
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基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——描述性统计
基于R语⾔的数据分析和挖掘⽅法总结——描述性统计1.1 ⽅法简介描述性统计包含多种基本描述统计量，让⽤户对于数据结构可以有⼀个初步的认识。
在此所提供之统计量包含：基本信息：样本数、总和集中趋势：均值、中位数、众数离散趋势：⽅差(标准差)、变异系数、全距(最⼩值、最⼤值)、内四分位距(25%分位数、75%分位数)分布描述：峰度系数、偏度系数⽤户可选择多个变量同时进⾏计算，亦可选择分组变量进⾏多组别的统计量计算。
1.2 详细介绍1.2.1 样本数和总和1. R语⾔涉及的⽅法：length(x)1.2.2 均值(Mean)1. 公式2. R语⾔实现⽅法：mean(x)例如：> mean(Nile)[1] 919.351.2.3 中位数(Median)1. 定义：中位数描述数据中⼼位置的数字特征。
⼤体上⽐中位数⼤或⼩的数据个数为整个数据的⼀半。
对于对称分布的数据，均值与中位数⽐较接近；对于偏态分布的数据，均值与中位数不同。
中位数的⼜⼀显著特点是不受异常值得影响，具有稳健性，因此它是数据分析中相当重要的统计量。
2. R语⾔实现⽅法：median(x)例如：> median(Nile)[1] 893.51.2.4 众数(Mode)1. 定义众数（Mode），在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的⼀般⽔平（众数可以不存在或多于⼀个）。
2. R语⾔实现⽅法：names(which.max(table(x)))1.2.5 ⽅差(Variance)、标准差(Standard Deviation)1. 定义样本中各数据与样本平均数的差的平⽅和的平均数叫做样本⽅差；样本⽅差的算术平⽅根叫做样本标准差。
样本⽅差和样本标准差都是衡量⼀个样本波动⼤⼩的量，样本⽅差或样本标准差越⼤，样本数据的波动就越⼤。
2. 公式3. R语⾔实现⽅法：⽅差：var(x)标准差：sd(x)1.2.6 变异系数(Coefficient of Variation)1. 定义在概率论和统计学中，变异系数，⼜称“离散系数”，是概率分布离散程度的⼀个归⼀化量度。
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基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训机构
数)
1. 定义
内四分位距（interquartile range, IQR），是描述统计学中的一种方法，以确定第三四分位数和第一四分位数的分别（即Q_1, Q_3的差距）。
与方差、标准差一样，表示统计资料中各变量分散情形，但四分差更多为一种稳健统计（robust statistic）。
2. 公式
四分位距：IQR=Q3-Q1
四分位差：QD=（Q3-Q1）/2
3. R语言实现方法：
quantile(x)
fivenum(x)
四分位距： S<-fivenum(x) S[3]-S[1]
例如
> quantile(Nile)0% 25% 50% 75% 100% 456.0 798.5 893.5 1032.5 1370.0> fivenum(Nile)[1] 456.0 798.0 893.5 1035.0 1370.0
1. 定义
在统计学中，峰度（Kurtosis）又称峰态系数，用来衡量实数随机变量概率分布的峰态。
峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。
峰度刻划不同类型的分布的集中和分散程序。
设分布函数F(x)有中心矩μ_2, μ_4，则C_k=μ_4/(μ_2^2 )-3为峰度系数。
2. 公式
3. 距
1) 原点距(moment about origin)
对于正整数k，如果E(X^k)存在，称μ^k=E(X^k)为随机变量X的k阶原点矩。
X的数学期望（均值）是X的一阶原点矩，即E(X)=μ^1。
2) 中心距(moment about centre)
对于正整数k，如果E(X)存在，且E([X – EX]k)也存在，则称E([X-EX]k)为随机变量X的k阶中心矩。
如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)= E([X-EX]2)
4. R语言实现方法：kurtosis(x)
例如：
> library(PerformanceAnalytics)> kurtosis(Nile)[1] -0.3049068
1.2.9 偏度(Skewness)
1. 定义
在机率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。
偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。
在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。
偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的左侧。
偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。
2. 公式
当Cs>0时，概率分布偏向均值右则,Cs<0时，概率分布偏向均值左则。
3. R语言实现方法：skewness(x)
例如：
> library(PerformanceAnalytics)> skewness(Nile)[1] 0.3223697
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