统计软件介绍以及R语言数学建模实例PPT课件

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多元统计分析及R语言建模-全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计(最新)

#赋予数据框新的列标签 X=data.frame('身高'=x1,'体重'=x2)
2 多元数据的数学表达及R使用 2.5 多元数据的R语言调用
从
选择需要进行计算的数据块（比如上例中名为UG的数据），
剪
拷贝之。
切
在R中使用dat <-
板
read.table("clipboard",header=T)
modreg mva nlme nls nnet rpart spatial splines
survival tcltk tools ts
Packages (继续）
Modern Regression: Smoothing and Local Methods
Classical Multivariate Analysis Linear and nonlinear mixed effects models Nonlinear regression Feed-forward neural networks and multinomial log-linear models Recursive partitioning functions for kriging and point pattern analysis Regression Spline Functions and Classes stepfun Step Functions, including Empirical Distributions
多元统计分析及R语言建模
第1章多元统计分析概述
- 1-
多元统计分析及R语言建模 1 多元统计分析概述
多元统计分析及R语言建模
多元统计分析概述

R语言统计分析简介

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

《R软件基本操作》课件

R软件的应用领域
01
统计学研究
R软件在统计学领域的应用非常广泛，包括科研、教学和实际应用
。
03
金融领域
R软件在金融领域的应用也非常广泛，包括风险评估、投资组合优
化、股票价格分析等。
02
数据挖掘和机器学习
R软件提供了大量的数据挖掘和机器学习算法，可以帮助用户进行数据分类、聚类、预测等任务。
04
1
函数参数
通过`...`传递可变数量的参数，使用`arg()`函数获取函数
参数的值。
函数返回值
使用`return()`函数返回函数的值。
函数文档
使用`?`和`??`获取函数的帮助文档。
程序调试与优化
错误处理
使用`try()`和`tryCatch()`函数处理运行时错误。
日志记录
使用`message()`和`warning()`函数记录程序运行过程中的信息或警告。
变量与向量
总结词
变量定义、向量创建、向量操作
总结描述
介绍如何定义变量和创建向量，以及向量的基本操作，如赋值、索引、数学运算等。
矩阵与数组
总结词
矩阵创建、数组操作、矩阵运算
总结描述
介绍如何创建矩阵和数组，以及矩阵和数组的基本操作，如赋值、索引、矩阵运算等。同时，通过实例演示矩阵运算在数据分析中的应用。
数据整理
讲解如何对数据进行重新排列、排序、分组和合并等操作，以方便后续的数据分析和可视化。
数据筛选与排序
要点一
数据筛选
介绍如何使用R的条件语句和逻辑运算符筛选出符合特定条件的数据。
要点二
数据排序
讲解如何对数据进行升序和降序排序，以及如何根据多个变量进行排序。

【最新】R语言数据统计分析分类模型PPT课件报告讲义

• 混淆矩阵（Confusion matrix） – 分析分类器判别性能的一种重要的工具。主要用于二元分类器的评价，但亦可应用于多元分类器的评价。 – 理想地，分类判别性能越好的分类器，对角线上的数值应该越大，其他表项取直应该为0，或接近0。 – 在R中，使用table函数计算分类器模型的混淆矩阵。 table的第一个参数是实际的类别向量，第二个参数为预测的类别向量。
估计
判别（预测）
……
ID
12496 14177 24381
…
属性1
F M M
…
Yes No Yes
……
0-1 2-5
……
……
类
No
属性2 属性3 属性4
Europe
f#
Europe Yes
5-10 Pacific Yes
• •
用于进行分类建模的算法属于监督学习算法。主要的分类建模算法： – 参数模型：模型具有形式化的数学表达式。在参数模型中，将观测样本属于某个类别的“条件概率”作为模型输出。主要算法：线性判别分析、逻辑斯蒂回归、支持向量机、人工神经⻔络等。 – 非参数模型：模型不具有形式化的数学表达式。
使得f̂能够把新的未知类别的观测样本的属性值xi映射到一个预先定义的离散型类别变量值yi。
Y = f ̂ ( X)
– 其中，⺫标函数f也称为分类模型，或分类器(classiﬁer)。 – 学习得到的模型f̂的输入可为连续型的数值变量或离散型的标称变量、序值变量，称为特征(feature)； – 模型输出为离散型的，代表类别的标称变量，称为类(class)。 – 反应变量的类型(连续、离散)是区分回归与分类的主要标准。 – 传统的数学方法无法对离散型变量进行解析表达。

R语言基础培训第二讲常用统计分析ppt课件

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

R语言常用统计方法实现PPT课件

upr
16
回归诊断
par(mfrow=c(2,2)) #设置画图为2x2的格式
plot(lm.sol,which=c(1:4)) #模型检验4张图，包括残差图、QQ图和
Cook距离图
• 数据太少，上面诊断结果并不理想。 library(car) #载入程序包Car,vif()函数在其内
round(vif(lm.sol),2) #计算模型的方差膨胀因子，用2位小数点的格
X2
0.40022 0.08321 4.810 0.000713 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’
0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.854 on 10 degrees of freedom
• 估计出Y=b0+b1X1+b2X2 • F检验: H0: b1=b2=0. T检验: H0: bj=0
j=0,1,2
.
14
求解程序
• blood<data.frame( X1=c(76.0,91.5,85.5,82.5,79.0,80.5,74.5 ,79.0,85.0,76.5,82.0,95.0,92.5),X2=c(50,20,20,30,30 ,50,60,50,40,55,40,40,20),Y=c(120,141,124,126,117,1 25,123,125,132,123,132,155,147) ) #建立数据框
Multiple R-squared: 0.9461, Adjusted R-squared: 0.9354
F-statistic: 87.84 on 2 and 10 DF, p-value: 4.531e-07

统计建模与R软件-第三讲-(2019)

负. 图1.1给出了数据直方图与偏度的关系, 有关直方图的概念将在下面介绍.
第三讲数据描述性分析
郭广报
统计计算
主要内容
3.1 描述性统计量 3.2 数据的分布 3.3 R软件中的绘图命令 3.4多元数据的数据特征与相关分析 3.5多元数据的图表示方法
6.1 一元线性回归
3.1 描述性统计量
已知一组试验（或观测）数据为
x1, x2 ,, xn
它们可以是从所要研究的对象的全体—X中取出的，这n个观测值就构成一个样本。在某些简单的实际问题中，这n个观测值就是所要研究问题的全体。数据分析的任务就是要对这全部n个数据进行分析，提取数据中包含的有用信息。
58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) > quantile(w) 0% 25% 50% 75% 100% 47.40 57.85 63.50 66.75 75.00 quantile()函数的一般使用格式为 quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...) 其中x是由数值构成的向量. probs是给出相应的百分位数, 缺省时
3.1.3 分布形状的度量
1. 偏度系数
பைடு நூலகம்
设总体X的中心矩 2 E(X E(X ))2, 3 E(X E(X ))3 存在，则称
3
Cs

3
/

2 2
(1.12)
为总体X的偏度系数(coefficient of skewness).
样本的偏度系数(记为g1)的计算公式为

《统计软件R入门》课件

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

完整版统计建模与R软件第十讲-(2017).ppt

精选文档
12
随机模拟最基本的需要是产生伪随机数，R中已提供了大多数常用分布的伪随机数函数，可以返回一个伪随机数序列向量。
这些伪随机数函数以字母r开头，比如rnorm()是正态伪随机数函数，runif()是均匀分布伪随机数函数，其第一个自变量是伪随机数序列长度n。关于这些函数可以参见系统帮助文件。
第十讲计算机模拟
精选文档
1
模拟的概念
模拟就是利用物理的、数学的模型来类比、模仿现实系统及其演变过程，以寻求过程规律的一种方法。
模拟的基本思想是建立一个试验模型，这个模型包含所研究系统的主要特点．通过对这个实验模型的运行，获得所要研究系统的必要信息。
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2
用R作随机模拟计算作为统计工作者，我们除了可以用R迅速实
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15
如果某一个问题需要的计算时间比较长，我们在编程时可以采用以下的技巧：每隔一定时间就显示一
下任务的进度，以免计算已经出错或进入死循环还
不知道；应该把中间结果每隔一段时间就记录到一个文本文件中(cat()函数可以带一个file参数和 append参数，对这种记录方法提供了支持)，如果需要中断程序，中间结果可能是有用的，有些情况
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7
精选文档
8
(1) 产生随机数。产生n个相互独立的随机变量抽样序列
(2) 模拟实验i ，~ U检(验0,不),等式xi x~<U=(a0/,2L2*)sinα
设上面的实验有k次成功的，则
ˆ 2an
Lk
精选文档
9
> buffon <- function(n, L=1, a=0.8) { alpha = runif(n, 0, pi); x = runif(n, 0, L/2); k <-0; for (i in 1:n) { if (x[i] <= a/2*sin(alpha[i])); k = k+1; } 2*a*n/(k*L);

R语言(介绍)ppt课件

11
Packages （继续）
• MASSMain Package of Venables and Ripley's MASS • methodsFormal Methods and Classes • mgcvGAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQL • multtestResampling-based multiple hypothesis testing • nlmeLinear and nonlinear mixed effects models • nnetFeed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models • nortestTests for Normality • outliersTests for outliers • plsPartial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR) • pls.pcrPLS and PCR functions • rpartRecursive Partitioning • SAGxStatistical Analysis of the GeneChip • smaStatistical Microarray Analysis • spatialFunctions for Kriging and Point Pattern Analysis • splinesRegression Spline Functions and Classes • statsThe R Stats Package • stats4Statistical Functions using S4 Classes • survivalSurvival analysis, including penalised likelihood. • tcltkTcl/Tk Interface • toolsTools for Package Development • utilsThe R Utils Package

统计建模与R语言PPT课件

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

统计软件介绍以及R语言数学建模实例

SPSS clementine
数据挖掘平台能够对海量数据库进行分析数据挖掘算法
脑卒中发病环境因素分析及干预
近年来，我国脑卒中发病率呈不断增长的趋势，据世卫组织统计，我国脑卒中的发病率高于世界平均水平。我们根据数据建立数学模型，解决有哪些因素影响脑卒中发病，从而采取更好的预防措施和治疗方法。
SPSS
--统计软件中的贵族操作界面极为友好所有统计软件中最友好的精心设计的图形操作界面美观的结果输出强大的辅助教学功能
在国内深受欢迎，特别是市场调研行业在欧洲各研究机构中得到广泛应用
R语言
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。
关键词： R语言饼图条形图多元线性回归
1．发病人数与性别关系的饼图如下
分别作出4年的性别饼图
par(mfrow=c(2,2))
#分割图形，2行2列并列图
x1<-c(datasetsex$y2007[1],datasetsex$y2007[2])
#读取2007年男女人数
pie(x1,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
统计软件介绍以及R语言数学建模实例
SPSS
SPSS(Statistical Package for Social Sciences，社会科学统计软件包) ，是当前国际上公认的最为强大的统计分析软件之一。它不仅适用于社会科学，同样可应用于经济学、心理学、医学等各个领域。最显著的特点是运用菜单和对话框的操作方式，除了数据录入外，它不需要编写程序，绝大多数操作过程仅靠鼠标击键即可完成，易于操作，完全可以在Windows下通过“菜单”、“对话框”使用单击或双击鼠标来操作，非常方便，深受用户欢迎。是应用最多的统计软件之一。

基于R软件的统计模拟ppt课件

表1：火车离开A站的时刻及概率
火车离站时刻概率 13:00 0.7 13:05 0.2 13:10 0.1
表2：某人到达B站的时刻及概率
人到站时刻概率 13:28 0.3 13:30 0.4 13:32 0.2 1分析—— 这个问题用概率论的方法求解十分困难，它涉及此人到达时刻、火车离开站的时刻、火车运行时间几个随机变量，而且火车运行时间是服从正态分布的随机变量，没有有效的解析方法来进行概率计算。在这种情况下可以用计算机模拟的方法来解决。
实际问题统计、逻辑模型计算机模拟（程序、算法）实际解统计、计算机解
一、统计模拟的基本概念
（二）统计模拟方法
一般地，统计模拟分类如下：若按状态变量的变化性质分为连续随机模拟和离散随机模拟。而按变量是否随时间变化又可分为动态随机模拟和静态随机模拟。常用的统计模拟方法主要有以下几种： 1.蒙特卡罗法 2.系统模拟方法 3.其它方法：包括Bootstrap(自助法)、MCMC （马氏链蒙特卡罗法）等。
k 作为此人能赶上 n 火车的概率p 的近似估计；
成立次数k=k+1
成立次数不变
试验次数是否达到n次是计算估计结果 k/n
否
⑤当n 时，以
进入演示
windows(7, 3) prb = replicate(100, {
#括号内程序重复100次
x = sample(c(0, 5, 10), 1, prob = c(0.7, 0.2, 0.1)) y = sample(c(28, 30, 32, 34), 1, prob = c(0.3, 0.4, 0.2, 0.1)) plot(0:40, rep(1, 41), type = "n", xlab = "time", ylab = "", axes = FALSE) axis(1, 0:40) r = rnorm(1, 30, 2) points(x, 1, pch = 15) i=0 while (i <= r) { i=i+1 segments(x, 1, x + i, 1) if (x + i >= y) points(y, 1, pch = 19) Sys.sleep(0.1) } points(y, 1, pch = 19) title(ifelse(x + r <= y, "poor... missed the train!", "Bingo! catched the train!")) Sys.sleep(4) 进入模拟 x+r>y }) mean(prb)

R软件介绍PPT课件

.
2
R软件简介
R是开源软件，代码全部公开，对所有人免费。
R可在多种操作系统下运行，如Windows、Linux 和UNIX等。
R需要输入命令，可以编写函数和脚本进行批处理运算，语法简单灵活。
目前在R网站上约有两千多个程序包，涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学、生物信息学等诸多方面。
例如 list(character,numeric,logical,m atrix)
.
39
3、数据框（data.frame）的创建
data.frame() #生成数据框 d <data.frame(character,numeric,logical) cbind() # 按列组合成数据框 c.data<-cbind(character,numeric,logical) rbind() # 按行组合成数据框
为什么要安装程序包？特定的分析功能，需要用相应的程序包实现。例如：系统发育分析，往往要用到ape程序包，群落生态学vegan包等等。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程序包是已经编译好的zip包。每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。
一 R软件简介
.
1
R语言的由来
R语言是从S语言演变而来的。
S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室，由Rick Becker, John Chambers, Allan Wilks开发。
基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、建立模型，具有良好的扩展性，取得了巨大成功。
1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman 和Ross Ihaka，编写了一种能执行S语言的软件，并将该软件的源代码全部公开，这就是R软件，其命令统称为R 语言。

《如何使用R软》课件

05
使用`write.csv()`、 `write.excel()`等函数。
06
数据清洗与整理 01 02 03
数据清洗处理缺失值。识别并处理异常值。
数据清洗与整理
转换数据类型。数据整理
数据排序与分组。
数据清洗与整理
数据筛选与选择。数据重塑与合并。
数据分析方法与技巧
描述性分析
01
02
04
如`sum()`、`mean()`、`max()`、`min()`等用于数据处理和统计分析的函数。
04
数据处理与分析
数据导入与导
数据导入数据导出
01
从Excel、CSV等文件导入数据
到R中。
02
使用`read.csv()`、 `read.excel()`等函数。
03
04
将R中的数据导出为Excel、 CSV等格式。
案例
使用R软件对股票价格数据进行时间序列分析，包括数据清洗、平稳性检验、季节性分解、趋势分析等步骤，并展示结果。
机器学习案例
机器学习基础
介绍机器学习的基本概念、原理和应用领域，以及在R中实现机器学习的方法和工具。
案例
使用R软件进行分类、回归和聚类等机器学习任务，包括数据准备、特征选择、模型训练和评估等步骤，并展示结果。
检查R的安装路径是否正确，重新安装R软件。
问题2
R运行过程中出现错误
解决方案
检查代码是否有语法错误，或者尝试更新R到最新版本。
R运行速度慢
问题3
解决方案
尝试关闭一些不必要运行的程序，或者优化R代码。
数据处理常见问题
问题1
数据导入失败
解决方案