R数据分析常用包与函数
常用包和函数总结总结
基本包和函数R语音里面不同模型，参数type取值也不同。
例如，可能取值有prob、posterior、raw（朴素贝叶斯）、probability（请参考使用包的帮助文档确定），type="class"表示结果为分类。
mice包中的mice(data, m)函数：通过链式方程产生多个虚值。
data为数据框或包含不完整数据的矩阵，缺省值为NA；m为多重插补数，默认为5。
（随机森林）R语言plyr等包合并、排序、分析数据并编制香农-威纳指数常用包:1、caret包中的train(formula, data, method, metirc, trControl, tuneGrid, preProcess)函数（不同调谐参数的预测模型）：设置一个网格的调整参数的一些分类和回归例程，适合每个模型，并计算基于重采样的性能测量。
method指定分类或回归模型的字符串；metric指定将用于选择的最佳模型的概要度量的字符串；trControl定义该函数行为值的列表；tuneGrid可能调整值的数据框;preProcess为指定的预处理参数。
caret包中的trianControl(method, number, repeats, selectionFunction)函数：训练控制参数。
method为重采样方法，有boot/boot632/cv/repeatedcv/LOOCV/LGOCV/none/oob/adaptive_cv/adaptive_boot/adaptive_L GOCV；number为重采样的迭代次数；repeats为几重交叉验证；selectionFunction选择最佳调整参数的函数。
caret包中的findCorrelation(x, cutoff)函数：确定高度相关变量。
x为相关系数矩阵；cutoff 成对相关系数绝对值的截止值。
caret包中的rfeControl(functions, method, number)函数：控制特征选择算法。
可用于主成分分析R型因子分析简单相应分析的R语言函数总结
可用于主成分分析R型因子分析简单相应分析的R语言
函数总结
主成分分析、R型因子分析和简单相应分析是三种常用的数据分析方法。
在R语言中，有许多函数可以用于实现这些分析。
以下是一些常用的
R语言函数总结：
2. R型因子分析（R-mode Factor Analysis）：
- fa(：用于进行因子分析，主要用于解析观测变量之间的关系。
- factanal(：也用于进行因子分析，和fa(函数功能类似。
3. 简单相应分析（Simple Correspondence Analysis）：
- ca(：用于进行简单对应分析，可以用于探索两个离散变量之间的
关系。
- dudi.coa(：也用于进行简单对应分析，支持对多个离散变量进行
分析。
除了上述函数，R语言还有许多其他函数和包可以用于不同类型的数
据分析，如下所示：
- FactoMineR包：提供了一系列用于因子分析和主成分分析的函数。
- ade4包：提供了多种多样的单变量和多变量分析方法，包括PCA
和R型因子分析。
- caTools包：包含了用于进行简单对应分析的函数和工具。
- factoextra包：用于展示和解释因子分析和主成分分析的结果。
- psych包：提供了一系列用于心理学研究的统计分析方法，包括因子分析和主成分分析。
-MASS包：提供了一些经典的统计分析方法，包括主成分分析和简单对应分析。
总的来说，R语言提供了丰富的函数和包，可以用于主成分分析、R 型因子分析和简单相应分析等多种数据分析方法。
通过合理选择和组合这些函数和包，可以对不同类型的数据进行有效的分析和解释。
R语言常用计量分析包
R语言常用计量分析包R语言在数据分析领域非常受欢迎，拥有许多功能强大的计量分析包。
以下是一些常用的R语言计量分析包：1. Statistics（统计学）包：这是R语言的核心包，提供了许多基本的统计分析函数，如均值、方差、相关系数、回归分析等。
2. ggplot2包：ggplot2是一个强大的绘图包，基于"Grammar of Graphics"理念。
它可以用来绘制各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等，具有高度的可定制性。
3. dplyr包：dplyr是一个数据处理包，提供了一套简洁、一致并且高效的函数，可以进行数据的筛选、汇总、变换等操作。
它的功能十分强大，使得数据清洗和整理更加简单。
4. tidyr包：tidyr是另一个数据处理包，专用于数据的整理和重构。
它可以将数据从"宽"格式转换成"长"格式，或者反之。
tidyr与dplyr可以很好地结合使用，帮助用户进行数据清洗和整理。
5. car包：car是一个用于进行统计分析和线性回归建模的包。
它提供了许多有用的函数和工具，如偏回归图、影响统计量、残差图等。
car包还包含了许多统计量和假设检验的函数。
6.MASS包：MASS是一个在统计学中广泛使用的包，提供了大量的统计分析和数据建模函数。
这些函数包括线性回归、主成分分析、广义线性模型、聚类分析等。
7. forecast包：forecast包是一个用于时间序列分析和预测的包。
它提供了许多方法和函数，如ARIMA模型、指数平滑、动态回归等。
forecast包非常适用于需要分析和预测时间序列数据的用户。
8. lme4包：lme4是一个用于拟合线性混合效应模型的包。
它可以处理具有随机和固定效应的数据，提供了高度灵活的模型拟合方法。
9. survival包：survival是用于生存分析的包，可用于评估与时间相关的事件（如死亡、失业等）的影响因素。
R语言常用函数汇总
R语言常用函数汇总R语言是一种强大的统计计算语言，拥有丰富的函数和包。
下面是常用的R语言函数的汇总（按照字母顺序排列）。
1. abs(x): 返回x的绝对值。
2. append(x, values): 向向量x中追加值values。
3. apply(X, MARGIN, FUN): 在矩阵X的指定维度上应用函数FUN。
4. args(function): 返回指定函数的参数列表。
5. as.character(x): 将对象x转化为字符型。
6. as.data.frame(x): 将对象x转化为数据框。
7. as.factor(x): 将对象x转化为因子型。
8. as.matrix(x): 将对象x转化为矩阵。
9. as.numeric(x): 将对象x转化为数值型。
10. barplot(height): 绘制条形图。
11.c(x,...):将x与其他对象合并为一个向量。
12. colnames(x): 返回矩阵或数据框x的列名。
13. cor(x, y): 计算x和y的相关系数。
14. cut(x, breaks): 将向量x划分为几个离散区间。
15. plot(x, y): 绘制散点图。
16. density(x): 生成x的密度图。
17. diff(x): 计算向量x的差值。
18. dim(x): 返回矩阵或数据框x的维度。
19. mean(x): 计算向量x的平均值。
20. median(x): 计算向量x的中位数。
21. min(x): 返回向量x的最小值。
22. max(x): 返回向量x的最大值。
23. names(x): 返回对象x的变量名。
24. paste(x, ...): 将x和其他对象合并为一个字符型。
25. print(x): 打印对象x。
26. range(x): 返回向量x的范围。
27. read.csv(file): 从CSV文件中读取数据。
28. rownames(x): 返回矩阵或数据框x的行名。
R语言入门
工作目录的设定
得到当前的工作目录 getwd()
setwd()
设置永久目录
Rdata和Rhistory
.RData文件：存放了新建的变量，以及函数 、数据等。 .Rhistory文件：存放了我们的历史命令。
练习一：下载和安装R
下载并安装R软件和Rstudio小助手 了解R的菜单和Rstudio界面
mvpart- 多变量分解
BiodiversityR - 基于Rcmdr的生物多样性数据分析 vegan- 植物与植物群落的排序，生物多样性计算
常用R程序包
maptools- 空间对象的读取和处理 spspatstatsplancspicante空间数据处理 空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析 群落系统发育多样性分析
install.packages(“ape")
2 安装本地zip包
路径：Packages>install packages from local files 选择光盘或者本地磁盘上存储zip包的文件夹。
Rstudio安装包
1 连网时，用函数 install.packages()
2 安装本地zip包 路径：tools>install packages
图1 R软件首页 /
菜单栏 快捷按钮
控制台
ห้องสมุดไป่ตู้
命令行
图2 R登陆界面(Windows版) 路径： 开始>所有程序> R-3.2.2
图3 R Gui 的菜单介绍
下载和安装RStudio
Rstudio下载地址： https:/// https:///products/rstu dio/download/ 下载完成后，双击RStudio-0.99.484.exe 开始安 装。一直点击下一步，各选项默认。
【R】R语言常用包汇总
【R】R语⾔常⽤包汇总⼀、⼀些函数包⼤汇总时间上有点过期，下⾯的资料供⼤家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然⽽CRNA的许多其它包提供了更深⼊的多元统计⽅法，下⾯要综述的包主要分为以下⼏个部分：1）多元数据可视化（Visualising multivariate data）绘图⽅法 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和 lattice包⾥的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的⼆维散点图，3维密度图。
car 包⾥的scatterplot.matrix()函数提供更强⼤的⼆维散点图的画法。
cwhmisc包集合⾥的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，⽽且可以在对⾓位置画柱状图或密度估计图。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包⾥bagplot()可画⼆变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。
misc3d包有可视化密度的函数。
YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术，agsemisc也是这样。
更特殊的多元图包括：aplpack包⾥的faces()可画Chernoff’s face；MASS包⾥的parcoord()可画平⾏坐标图（矩阵的每⼀⾏画⼀条线，横轴表⽰矩阵的每列）； graphics包⾥的stars()可画多元数据的星状图（矩阵的每⼀⾏⽤⼀个星状图表⽰）。
ade4包⾥的mstree()和vegan包⾥的spantree()可画最⼩⽣成树。
calibrate包⽀持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。
geometry包提供了和qhull库的接⼝，由convexhulln()可给出相应点的索引。
ellipse包可画椭圆，也可以⽤plotcorr()可视化相关矩阵。
denpro包为多元可视化提供⽔平集树形结构（level set trees）。
R语言常用计量分析包
R语言常用计量分析包CRAN任务视图：计量经济学线形回归模型（Linear regression models）线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。
lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。
car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。
HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。
car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。
工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。
微观计量经济学（Microeconometrics）许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。
包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。
这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。
负二项广义线形模型可由MASS包的glm.nb()实现。
aod包提供了负二项模型的另一个实现，并包含过度分散数据的其它模型。
边缘（zero-inflated）和hurdle计数模型可由pscl包提供。
多项响应（Multinomial response）：特定个体协变量（individual-specific covariates）多项模型只能由nnet包中multinom()函数提供。
mlogit包实现包括特定个体和特定选择（choice-specific）变量。
多项响应的广义可加模型可由VGAM包拟合。
针对多项probit模型的贝叶斯方法由MNP包提供，各种贝叶斯多项模型（包括logit和probit）在bayesm包中可得。
在R语言中进行面板数据分析
在R语言中进行面板数据分析面板数据分析是一种统计方法，用于分析面板数据集，也称为长期时间序列数据。
面板数据集包含多个个体（如公司、城市或个人）在多个时间点上的多个变量观测值。
面板数据分析可以提供更多的信息，因为它能够考虑到个体之间的差异、时间的趋势以及个体与时间的交互作用。
1. plm包：plm包是一个用于面板数据分析的强大工具包。
它提供了一些常用的面板数据分析函数，例如固定效应模型（Fixed Effects Model）、随机效应模型（Random Effects Model）和差分法（First Difference）等。
使用plm包，可以进行面板数据的描述性统计、可视化和回归分析等。
2. pglm包：pglm包是一个用于面板数据的广义线性模型工具包。
它能够处理具有不同误差分布的面板数据集，例如二项分布、泊松分布和负二项分布等。
pglm包还提供了一些有用的函数，例如对数似然比检验、预测和模型诊断等。
3. panelvar包：panelvar包是一个用于面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression Model，PVAR）分析的工具包。
PVAR模型是一种可以同时考虑面板数据内外部动态关系的方法。
使用panelvar 包，可以估计和预测面板数据的VAR模型，并进行脉冲响应分析等。
4. felm函数：felm函数是plm包中的一个常用函数，用于估计固定效应模型。
固定效应模型是一种在面板数据分析中常用的方法，用于控制个体固定效应的影响。
felm函数可以进行固定效应模型的估计，并提供了一些有用的统计量，例如系数估计值和显著性检验等。
在进行面板数据分析时，通常需要先进行数据准备和变换，然后根据具体问题选择适当的模型和方法。
以下是一个面板数据分析的基本步骤：1.数据准备：首先，将面板数据导入R环境中，并进行必要的数据处理和变换。
例如，处理缺失值、删除异常值、标准化变量等。
2. 描述性统计和可视化：对面板数据进行描述性统计和可视化，以了解数据的基本特征和趋势。
R 常用函数2
R语言常用函数整理提示：碰到不懂的函数可以输入“？函数名”，前提条件是需要先安装包，使用命令“istall.packages(“包名”) 或菜单安装。
再载入包，除了几个基本包外，其他的包需要用“library(包名)”载入。
常用计量函数函数用途所在包线性回归及放宽条件lm 做线性回归statssummary() 返回回顾系数t、F检验等statsstatsglm 广义线性回归（probit logit passion回归以及WLS估计等）maxLik 极大似然估计（线性和非线性）maxLikpredict 求回归预测（对绝对部分模型都适用）statscoef 求回归结果系数statscor 求变量间person相关系数和spearman秩相关系数statsresid 返回回归残差statsfitted 返回拟合值statsscale 对数据进行标准化statslm.ridge 岭回归MASSplsr 偏最小二乘法plspcr 主成分回归plsbptest Breusch-Pagan异方差检验lmtest bartlett.test 做变量间方差齐性检验statsdwtest 做DW检验lmtestAIC 返回模型的AIC值statsvar.test 非参数方差齐性检验statsvif 求方差膨胀因子carapropos(“test”) 返回统计常用检验statsconfint() 计算回归模型参数的置信区间stats非线性优化和非线性回归optimize 做一元非线性优化statsoptim 做多元非线性优化stats constrOptim 约束下的非线性优化statsnls 非线性（加权）最小二乘估计statsmaxLik 非线性极大似然估计maxLiklogLik 求回归模型对数似然值statsexpand.grid 求格点statsnls2 类似于nls,但增加了brute-force算法nls2selfstart 生成自动初始值函数stats时间序列常用函数 时间序列描述统计exp() 求指数stats log() log()求自然对数，log10()求常对数，log2(),以2为底对数stats mean() 求向量均值 stats var() 求向量方差 stats sd() 求向量标准差 stats skewness 求向量偏度 e1071 kurtosis 求向量峰度e1071FinTS.stats 求时间序列描述统计量（包括均值、标准差、偏度、峰度等） FinTS t.test 检验时间序列均值是否为零（实际上可作单、双样本检验） statsARMA 相关函数ts 转换为时间序列格式 stats ts.plot 作时序图 stats diff.ts时序差分statsgetInitial 从自动生成初始值函数提取初始值 stats动态经济模型ts 把数据转换成时间序列格式 stats ts .union 合并(bind)时间序列数据 stats lag 对时间序列格式数据滞后 stats grangertest 葛兰杰因果关系检验lmtest 联立方程组systemfit 做联立方程2SLS 、3SLS 、SUR 估计等 systemfit cbind 对数据按列合并 base rbind 对数据按行合并base 离散因变量glmfamily=binomial(link=”probit”) 两元probit 模型 family=binomial(link=”logit”)两元logit 模型 family=passion 泊松回归 stats mlogit 多元logit 模型 mlogit polr 有序多元因变量模型 MASS(VR) stepAIC 利用AIC 准则做逐步回归 MASS tobit做tobit 模型AER面板数据分析plm 做面板数据固定效应、随机效应（包括个体、时间及其两者效应） plm phtest 面板数据Hausman 检验 plm pvcm 面板数据变系数估计 plmas.Date 把非时间向量转为时间向量 stats acf 求自相关函数和作偏自相关函数图 stats pacf 求偏自相关函数和作偏自相关函数图 stats Box.test 作序列自相关B-P 和L-B 检验stats ar 求自回归模型（包括ar.ols,ar.mle,ar.yw,ar.burg ） stats arima 求ARMA 、ARIMA 模型stats ARIMA 引用arima 函数，并增加了残差自相关L-B 检验 FinTS arma 使用条件最小二乘法估计，可任意设定滞后阶数(lag) tseries predict 作预测stats 等 tsdiag 时间序列诊断检验 stats adf.test ADF 检验tseries urdfTest ADF 检验(推荐使用) fUnitRoots kpss.test KPSS 平稳性检验 tseries pp.test Phillips-Perron 单位根检验 tseries Arima.sim 模拟生成给定ARIMA 模型的数据 stats FitAR 估计AR 模型及特定阶的AR 模型 FitAR自回归条件异方差相关函数garch GARCHtseriesgarchOxFit该函数求GARCH 相关模型非常方便， 求GARCH ，IGARCH,EGARCH,GARCH-M, T-GARCH 等 引用OX 软件的G@ARCH 。
r语言数据整理常用函数
r语言数据整理常用函数R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，它提供了许多强大的函数和包，用于数据整理和处理。
在本文中，我们将介绍一些常用的R语言数据整理函数，以帮助您更有效地处理和分析数据。
1. dplyr包。
dplyr包是R语言中最流行的数据整理包之一，它提供了一组简单而一致的函数，用于对数据进行筛选、排序、汇总和变换。
其中一些常用的函数包括：filter()，用于筛选数据集中满足特定条件的观测值。
select()，用于选择数据集中的特定变量。
mutate()，用于创建新的变量，或者修改现有的变量。
summarise()，用于对数据进行汇总统计。
这些函数使得数据整理变得更加直观和简单，同时也提高了代码的可读性和可维护性。
2. tidyr包。
tidyr包是另一个常用的数据整理包，它提供了一些函数，用于对数据进行重塑和整理。
其中一些常用的函数包括：gather()，用于将宽格式数据转换为长格式数据。
spread()，用于将长格式数据转换为宽格式数据。
separate()和unite()，用于对一个变量进行拆分或者合并。
这些函数可以帮助您轻松地处理不同格式的数据，使得数据整理更加灵活和高效。
3. reshape2包。
reshape2包也提供了一些函数，用于数据的重塑和整理。
其中最常用的函数是melt()和dcast()，它们分别用于将数据从宽格式转换为长格式，以及从长格式转换为宽格式。
总结。
在本文中，我们介绍了一些常用的R语言数据整理函数和包，包括dplyr、tidyr和reshape2。
这些函数和包提供了丰富的功能，可以帮助您更加高效地处理和整理数据，使得数据分析工作变得更加简单和愉快。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！。
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。
r语言 代数运算包
r语言代数运算包
R语言是一种流行的统计分析和数据可视化编程语言，它具有丰富的包和库来支持各种代数运算。
其中一些常用的代数运算包包括：
1. "base" 包，R语言的基本包中包含了许多代数运算所需的函数和操作符。
这些函数包括基本的加减乘除运算、幂运算、对数运算、三角函数等。
2. "Matrix" 包，这个包提供了在R中进行矩阵运算所需的函数和工具。
它支持矩阵的创建、转置、乘法、求逆、特征值分解等操作，非常适合进行线性代数方面的运算。
3. "pracma" 包，这个包提供了许多高级的数值计算和数学函数，包括矩阵分解、特征值计算、插值、微分方程求解等。
它对于进行复杂的代数运算和数值计算非常有用。
4. "Rcpp" 包，这个包允许在R中调用C++代码，从而可以利用C++的高效性能进行代数运算，特别是对于大规模数据的运算来说，这个包非常有用。
5. "gmp" 包，如果需要进行大整数或大浮点数的高精度计算，
这个包提供了高精度的算术运算函数，可以满足对于精度要求较高
的代数运算需求。
以上列举的包只是R语言中支持代数运算的众多包中的一部分，每个包都有其特定的优势和适用范围。
在实际的数据分析和数学建
模中，根据具体的需求和问题，选择合适的包来进行代数运算是非
常重要的。
希望以上信息能够帮助你更好地了解R语言中的代数运
算包。
r横截面空间计量
r横截面空间计量
横截面空间计量是空间计量学的一个分支，主要研究横截面数据
（即同一时间点或短时间内的不同个体或区域的数据）的空间依赖
性和空间异质性。
在R语言中，可以使用一些特定的包和函数来进
行横截面空间计量的分析。
以下是一些常用的R包和函数：
1.spdep包：用于空间权重矩阵的生成和空间统计分析，包括全局
和局部的空间自相关分析、空间权重矩阵的可视化等。
常用的函数包括lw()（生成空间权重矩阵）、moran()（计算莫兰指数）
等。
2.sp包：用于空间数据的读取、处理和可视化，包括点、线、面
等类型的空间数据。
常用的函数包括readGDAL()（读取地理数
据）、spplot()（绘制地图）等。
3.rgdal包：用于读写地理信息系统（GIS）格式的数据，包括
Shapefile、GeoJSON等格式。
常用的函数包括readOGR()（读
取Shapefile格式数据）、writeOGR()（写入Shapefile格式数据）等。
4.raster包：用于栅格数据的处理和分析，包括遥感影像、数字高
程模型等。
常用的函数包括raster()（读取栅格数据）、extract()（提取栅格数据）等。
5.rgdal和raster包中还有一些函数可以用于空间插值、空间回归
分析等，如ginterp()（全局插值）、gstat()（全局统计）、lsei()（局部空间回归）等。
以上是一些常用的R包和函数，具体使用方法可以参考相关文档和
教程。
利用R语言进行主成分分析的数据预处理方法研究
利用R语言进行主成分分析的数据预处理方法研究主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多变量数据分析方法，用于降维、预处理和可视化数据。
在利用R语言进行主成分分析的数据预处理方法研究中，我们可以使用R语言中的多种函数和包来实现。
首先，我们需要加载所需的R包。
常用的主成分分析函数包括stats、FactoMineR和prcomp。
我们可以使用以下命令加载这些包：```Rlibrary(stats) # 加载stats包library(FactoMineR) # 加载FactoMineR包```接下来，我们可以使用R语言读取和处理数据。
假设我们有一个包含多个变量的数据集，我们可以使用read.csv()函数读取数据，并使用head()函数查看前几行数据来确保数据读取正确。
```Rdata <- read.csv("data.csv") # 读取数据集head(data) # 查看前几行数据```在进行主成分分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、标准化等。
以下是一些常用的数据预处理方法。
1. 处理缺失值：如果数据集中存在缺失值，我们可以使用na.omit()函数删除含有缺失值的行，或者使用如mean()、median()等函数填充缺失值。
```Rdata <- na.omit(data) # 删除含有缺失值的行# 或者使用均值填充缺失值data[is.na(data)] <- mean(data, na.rm = TRUE)```2. 标准化数据：主成分分析通常要求数据进行标准化，以消除变量之间的单位差异。
我们可以使用scale()函数进行标准化。
```Rdata_standardized <- scale(data) # 标准化数据```3. 处理离群值：离群值可能会对主成分分析结果产生不良影响。
R语言常用函数
R语言：常用函数数据结构一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，format C：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学相关计算一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积）outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
R语言常用计量分析包介绍
R语言常用计量分析包介绍R语言是一种常用的统计分析工具，它提供了丰富的计量分析包，用于进行统计模型的建立、参数估计和推断。
下面将介绍几个常用的R语言计量分析包。
1. stats包: stats包是R语言自带的包，其中包含了许多经典的统计分析方法。
比如线性回归、多元回归、方差分析、协方差分析和秩和检验等。
这些函数可以帮助研究人员对数据进行建模和分析，并通过显著性检验和模型拟合度指标评估模型的有效性。
2. lmtest包: lmtest包是一个用于对线性模型进行检验的包。
它提供了一系列函数，用于对线性模型的假设进行检验，比如LM检验、F检验、Wald检验和Durbin-Watson检验等。
这些检验能够帮助我们判断模型的合理性和稳健性。
3. car包: car包是一个用于数据分析和统计建模的包。
它提供了许多实用的函数，用于进行多元回归、方差分析、协方差分析、序列分析和因子分析等。
car包还包括了图形可视化函数，能够帮助我们更好地理解模型结果和变量之间的关系。
4. lme4包: lme4包是一个用于线性混合模型的包。
它提供了一系列函数，用于建立和估计包含随机效应的线性模型。
线性混合模型可以处理多层次的数据结构，比如长期面板数据、多层次随机抽样数据和集群抽样数据等。
5. survival包: survival包是一个用于生存分析的包。
生存分析是研究个体生存时间和死亡风险的统计方法。
survival包提供了一系列函数，用于估计生存函数、构建生存模型和进行生存曲线比较。
生存分析可以应用于医学研究、流行病学和社会科学等领域。
6. lmerTest包: lmerTest包是一个基于lme4包的扩展包，用于线性混合模型的假设检验。
lmerTest包提供了一系列函数，用于对线性混合模型的固定效应和随机效应进行显著性检验。
这对于判断模型的有效性和一致性非常重要。
除了上述介绍的几个包，R语言还有许多其他的计量分析包。
比如MASS包可以用于进行多元统计分析和数据降维；cluster包可以用于进行聚类分析和分类分析；foreign包可以用于读取和写入其他软件的数据格式，比如SAS和Stata等。
r语言 ddply函数
r语言 ddply函数R语言是一种广泛使用的数据分析和统计软件，可以进行各种操作和处理，其中包括ddply函数的使用。
ddply 是R语言中的一个强大的函数，被广泛用于数据整理和分析方面。
本文将介绍ddply函数的基本用法、参数、示例和应用场景，以帮助读者更好地了解和使用这个函数。
一、ddply函数的基本用法ddply函数是plyr包中的一个函数，可以用于对数据框按照指定的变量进行分类汇总，并同时进行多个统计操作，例如计算每组的平均值、中位数、最大值等。
其基本语法为：ddply(df, .variables, .fun, ...)其中，df为数据框，.variables为变量，表示按照哪些变量进行分类汇总；.fun为函数，表示对每个组执行哪些操作，可以是一个自定义的函数或plyr包中的内置函数；...为可选参数，表示其他设置。
二、ddply函数的参数ddply函数有三个最基本的参数，如下所示：1. df：数据框，用于存放需要进行分组汇总的数据。
2. .variables：指定变量，按照这些变量进行分组。
3. .fun：指定统计操作，可以是一个自定义的函数或plyr包中的内置函数。
除此之外，ddply函数还有其他一些常用的参数，如下所示：4. .drop：逻辑值，表示是否删除在处理过程中不再需要的列，默认为TRUE。
5. .parallel：逻辑值，表示是否使用并行运算进行处理，默认为FALSE。
6. .progress：逻辑值或字符串，表示是否打印进度条或者自定义的进度信息，默认为FALSE。
7. .retain：逻辑值，表示是否保留每个组的原始数据，默认为FALSE。
三、ddply函数的示例下面我们通过一个简单的示例来演示ddply函数的使用：## 生成数据框df <- data.frame( group = rep(c("A", "B", "C"), each = 6), x = rnorm(18), y = rnorm(18) ) ## 对数据框按照组别进行汇总统计，计算每组的平均值、中位数、最大值library(plyr) ddply( df, .variables = "group", .fun = summarise, mean_x = mean(x), median_x = median(x), max_x = max(x), mean_y= mean(y), median_y = median(y), max_y =max(y) )输出结果：group mean_x median_x max_x mean_y median_y max_y 1 A -0.49630253 -0.7749961 1.1019313 0.3751812 0.47703430.9922346 2 B -0.27930198 -0.2376991 -0.0681270 -0.3941856 -0.4429639 0.7315742 3 C -0.14639179 -0.0848028 0.9270753 0.0065403 -0.2036042 1.0861839可以看到，我们将数据框df按照group变量进行了分组汇总，并计算了每组的平均值、中位数和最大值。
mutate函数
mutate函数在R语言中，mutate函数是一个使用非常普遍的函数，它可以帮助使用者快速的创建新的数据列，或者给现有的数据列添加新的变量。
利用mutate函数，我们可以创建一些更有用的信息，并使数据更加完整，以便对数据的分析有更多的帮助。
mutate函数是R语言中最常用的函数之一，它属于dplyr包，可以在R中轻松地处理复杂的数据集。
用户可以用它来增加、删除、排序或者计算出新的数据列，从而使数据分析更加高效。
首先，看一下mutate函数的基本结构。
函数语法非常简单，可以一行表示：mutate(.data, new_column = expression)，其中“.data”是将要处理的数据集，“new_column”是新生成的列名，“expression”是计算新列的表达式。
例如，我们想增加一列来表示数据集中的总价值，可以用mutate函数这样写：mutate(.data, total_value = price * quantity)上面的函数表达式表明，将会创建一个新的列total_value，其值等于price乘以quantity。
若要计算新列中某两列的和，可以如此表示：mutate(.data, total_value = price + quantity)在数据分析中，mutate函数可以用来检验数据是否有效、检测异常值，以及添加新的变量。
比如，我们可以使用mutate函数来筛选数据中价格低于某个值的记录：mutate(.data, low_price = ifelse(price < 10,yes’,no’))在这个例子中，新生成的low_price列中会出现“yes”或“no”的值，分别表示数据集中价格是否低于10。
此外，我们还可以使用mutate函数计算数据中不同特征值的比例：mutate(.data, ratio = value1/value2)以上这个例子，我们可以计算出value1与value2的比例，可以帮助我们更全面地分析数据。
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【收藏】R数据分析常用包与函数
2016-09-26
R语言作为入门槛较低的解释性编程语言，受到从事数据分析，数据挖掘工作人员的喜爱，在行业排名中一直保持较高的名次（经常排名第一），下面列出了可用于数据分析、挖掘的R包和函数的集合。
1、聚类
常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust
基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara
基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana
基于模型的方法: mclust
基于密度的方法: dbscan
基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust
基于验证的方法: cluster.stats
2、分类
常用的包：
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
maptree，survival
决策树: rpart, ctree
随机森林: cforest, randomForest
回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals
生存分析: survfit, survdiff, coxph
3、关联规则与频繁项集
常用的包：
arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则
DRM：回归和分类数据的重复关联模型
APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm
ECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat
4、序列模式
常用的包：arulesSequences
SPADE算法：cSPADE
5、时间序列
常用的包：timsac
时间序列构建函数：ts
成分分解: decomp, decompose, stl, tsr
6、统计
常用的包：Base R, nlme
方差分析: aov, anova
假设检验: t.test, prop.test, anova, aov
线性混合模型：lme
主成分分析和因子分析：princomp
7、图表
条形图: barplot
饼图: pie
散点图: dotchart
直方图: hist
箱线图boxplot
QQ图: qqnorm, qqplot, qqline
Bi-variate plot: coplot
树图: rpart
Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord
热图, contour: contour, filled.contour
其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot
8、数据操作
缺失值：na.omit
变量标准化：scale
变量转置：t
抽样：sample
其他：aggregate, merge, reshape。