统计建模与R软件-第一讲-(2017)
《统计建模与R软件》薛毅原书课后习题答案
第二章答案：x<-c(1,2,3)y<-c(4,5,6)e<-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1=crossprod(x,y)#z1为x1与x2的内积或者x%*%yz2=tcrossprod(x,y)#z1为x1与x2的外积或者x%o%yz;z1;z2要点：基本的列表赋值方法，内积和外积概念。
内积为标量，外积为矩阵。
A<-matrix(1:20,c(4,5));AB<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=TRUE);BC=A+B;C#不存在AB这种写法E=A*B;EF<-A[1:3,1:3];FH<-matrix(c(1,2,4,5),nrow=1);H#H起过渡作用，不规则的数组下标G<-B[,H];G要点：矩阵赋值方法。
默认是byrow=FALSE,数据按列放置。
取出部分数据的方法。
可以用数组作为数组的下标取出数组元素。
x<-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2));x #或者省略times=，如下面的形式x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x要点：rep（）的使用方法。
rep（a,b）即将a重复b次n <- 5; H<-array(0,dim=c(n,n))for (i in 1:n){for (j in 1:n){H[i,j]<-1/(i+j-1)}};HG <- solve(H);G #求H的逆矩阵ev <- eigen(H);ev #求H的特征值和特征向量要点：数组初始化；for循环的使用待解决：如何将很长的命令（如for循环）用几行打出来再执行？每次想换行的时候一按回车就执行了还没打完的命令...StudentData<-data.frame(name=c("zhangsan","lisi","wangwu","zhaoliu","dingyi"),sex=c("F","M","F","M","F"),a ge=c("14","15","16","14","15"),height=c("156","165","157","162","159"),weight=c("42","49","41. 5","52","45.5"));StudentData要点：数据框的使用待解决：SSH登陆linux服务器中文显示乱码。
R语言数据分析与统计建模入门指南
R语言数据分析与统计建模入门指南Chapter 1: Introduction to R Programming LanguageR is a powerful programming language and software environment for statistical computing and graphics. It provides a wide range of statistical and graphical techniques, making it a popular choice for data analysis and statistical modeling. In this chapter, we will introduce the basics of R programming language and its features.1.1 Installing and Setting up RTo get started with R, you need to install it on your computer. R is available for Windows, macOS, and Linux operating systems. Once installed, you can launch the R console or RStudio, which is an integrated development environment (IDE) for R. RStudio provides a user-friendly interface for writing code, managing files, and visualizing data.1.2 Basic R SyntaxR uses a combination of functions, operators, and variables to perform calculations and manipulate data. The basic syntax of R is similar to other programming languages. For example, you can use the assignment operator ( <- ) to assign a value to a variable, or use arithmetic operators (+, -, *, /) to perform calculations.1.3 Data Types in RR supports various data types, including numeric, character, logical, and complex. Numeric data types represent real numbers, character data types store text, logical data types are used to represent logical values (TRUE or FALSE), and complex data types store complex numbers.1.4 Data Structures in RR provides several built-in data structures for storing and organizing data. These include vectors, matrices, data frames, and lists. Vectors are one-dimensional arrays that can store multiple values of the same data type. Matrices are two-dimensional arrays with rows and columns. Data frames are similar to tables in a relational database, and lists can store different types of objects.Chapter 2: Data Import and Manipulation in RIn this chapter, we will focus on how to import data from different file formats into R and perform data manipulation tasks.2.1 Importing Data from CSV FilesCSV (Comma-Separated Values) files are a common format for storing tabular data. R provides functions like read.csv() and read.csv2() to import data from CSV files. These functions automatically detect the delimiters and create data frames in R.2.2 Working with Data FramesData frames are a popular data structure in R. They are similar to tables in a database, with rows and columns. In this section, we will explore various operations that can be performed on data frames, such as subsetting, merging, and sorting.2.3 Data Cleaning and PreprocessingBefore starting any analysis, it is essential to clean and preprocess the data. R offers a wide range of functions and packages for data cleaning, such as removing missing values, handling outliers, and transforming variables. We will explore some commonly used techniques in this section.Chapter 3: Exploratory Data AnalysisExploratory Data Analysis (EDA) is a crucial step in data analysis. It involves summarizing and visualizing the main characteristics of the data. In this chapter, we will learn different techniques to explore and visualize the data using R.3.1 Descriptive StatisticsDescriptive statistics provide summary measures that describe the central tendency, variability, and distribution of the data. R provides functions like mean(), median(), and sd() to calculate these statistics. We will also cover graphical techniques, such as histograms and box plots.3.2 Data VisualizationR offers a rich set of packages for data visualization. We will explore popular packages like ggplot2, which provides a flexible and powerful grammar for creating elegant graphics. We will cover different types of plots, such as scatter plots, bar plots, and density plots.Chapter 4: Statistical Modeling in RStatistical modeling involves building mathematical models to describe and analyze relationships between variables. In this chapter, we will cover some fundamental statistical modeling techniques using R.4.1 Regression AnalysisRegression analysis is a statistical technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. R provides various functions for fitting linear regression models, such as lm() and glm(). We will learn how to interpret the regression models and assess their goodness of fit.4.2 Hypothesis TestingHypothesis testing is a statistical method used to make inferences about populations based on sample data. R provides functions liket.test() and prop.test() to perform hypothesis tests for means and proportions, respectively. We will discuss the steps involved in hypothesis testing and interpret the results.4.3 ANOVA and Chi-Square TestANOVA (Analysis of Variance) and Chi-Square tests are commonly used statistical tests in various research areas. R provides functions like aov() and chisq.test() to perform these tests. We will learn how to conduct ANOVA tests for comparing means across groups and Chi-Square tests for testing associations between categorical variables.ConclusionIn this introductory guide to R programming language for data analysis and statistical modeling, we covered the basics of R syntax, data types, data structures, import/export, data manipulation, exploratory data analysis, and statistical modeling techniques. R offers a wide range of capabilities for analyzing and visualizing data, making it an essential tool for data scientists and statisticians. With practice and further exploration of R's vast library of packages, you can deepen your knowledge and become proficient in using R for data analysis and statistical modeling.。
R软件介绍4R统计作图
R软件介绍(4)：R统计作图金林中南财经政法大学统计系jinlin82@2017年11月4日Outline1简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理简介1简介简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理例子1尝试以下代码: 1demo(graphics) 2demo(persp)3library(lattice) 4demo(lattice)命令种类1高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴，标签，标题等等2低级绘图命令在一个已经存在的图上加上更多的图形元素，如额外的点，线和标签3图形参数图形参数可以被修改从而定制图形环境4网格作图命令使用grid和lattice进行面板作图5图形设备管理命令通过设备管理命令来保存R图形高级绘图命令1简介2高级绘图命令plot函数hist函数pairs函数coplot函数其他常见高级函数3低级绘图函数4图形参数5网格作图plot函数使用方法1是R里面最常用的一个图形函数2是一个泛型函数：产生的图形依赖于第一个参数的类型或者类3使用方法1plot(x):以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图2plot(x,y):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图3plot(y x):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图4plot(DF):矩阵散点图参数作用add=F如果是TRUE，叠加图形到前一个图上（如果有的话）axes=T如果是FALSE，不绘制轴与边框type="p"指定图形的类型，"p":点，"l":线，"b":点连线，"o":同上，但是线在点上xlim=,ylim=指定轴的上下限，例如xlim=c(1,10)xlab=,ylab=坐标轴的标签，必须是字符型值main=,sub=指定主标题和副标题，必须是字符型值1plot(1:10)2a<-1:103b<-11:204plot(a,b)5plot(b~a)6A<-matrix(1:20,nrow=10)7plot(A)8plot(1:10,type="l")9plot(b~a,type="o",xlim=c(0,12),ylim=c(0,22),10xlab="x轴",ylab="y轴")11setwd("C:/Works/Teaching/2015年2月--统计系软件培训/report/lecture4/") 12GDPdata<-read.csv(file="../../data/GDP.csv")13str(GDPdata)#查看GDPdata的结构14plot(GDPdata[,c("GDP","Labor","Kapital","Technology")])hist函数1x的频率直方图2例子1#Make some sample dat2x<-rnorm(100)3#Calculate and plot the two histograms4hcum<-h<-hist(x,plot=FALSE)5hcum$counts<-cumsum(hcum$counts)6plot(hcum,main="")7plot(h,add=T,col="grey")8#Plot the density and cumulative density9d<-density(x)10lines(x=d$x,y=d$y*length(x)*diff(h$breaks)[1],lwd=1,col="red")11lines(x=d$x,y=cumsum(d$y)/max(cumsum(d$y))*length(x),lwd=1,col="blue")hist 例子图形F r e q u e n c y020*********pairs函数1作多个变量的散点图矩阵.2参数为数据框对象.3效果与plot函数使用数据框参数效果相同1pairs(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 2plot(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 3dev.off()pairs函数：panel参数1默认散点图矩阵存在的问题：空间比较浪费，没有揭示更多内容1矩阵图中上三角和下三角的内容雷同2矩阵对角线只有变量的名称2解决方法：使用panel参数:1panel定义每个矩阵元素图中的图形，默认为散点图2lower.panel定义下三角矩阵的图形，默认为散点图3upper.panel定义上三角矩阵的图形，默认为散点图4diag.panel定义对角线的图形，默认为不绘制图形3上面几个panel参数应设置为作图函数，可以为已有的作图函数，也可以自己定义。
(完整版)统计建模与R软件课后答案
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13> z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32> z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1)> A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C(2)> D<-A%*%B;D(3)> E<-A*B;E(4)> F<-A[1:3,1:3](5)> G<-B[,-3]> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4> H<-matrix(nrow=5,ncol=5)> for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一')+ ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6> write.table(studentdata,file='student.txt')> write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
统计建模与R软件课后参考答案(可编辑修改word版)
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13>z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32>z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) >C<-A+B;C(2) > D<-A%*%B;D(3) > E<-A*B;E(4) > F<-A[1:3,1:3](5) > G<-B[,-3]2.3>x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4>H<-matrix(nrow=5,ncol=5)>for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5>studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6>write.table(studentdata,file='student.txt')>write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')else{ repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
统计建模与R软件_光环大数据培训机构
统计建模与R软件_光环大数据培训机构4.1设总体的分布密度为矩估计：用样本的一阶原点矩估计总体均值；用样本的二阶中心矩估计总体方差。
如果总体的分布已知，那么总体的均值和方差就可以用分布中的参数表示，再等于样本的一阶原点矩和二阶中心矩，可以计算出总体分布中的参数。
矩估计优点：在其能用的情况下，计算往往简单矩估计缺点：相对其他估计方法，如极大似然法，其效率往往较低。
已知分布密度，求随机变量的期望（均值）如下，该期望值等于样本的均值：x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)(2 * mean(x) - 1)/(1 - mean(x)) ## [1] 0.3077极大似然估计：我们所估计的模型参数，要使得产生这个给定样本的可能性最大。
似然函数如下：x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)f <- function(a) 6/(a + 1) + sum(log(x))uniroot(f, c(0, 1))## $root## [1] 0.2112## ## $f.root## [1] -3.845e-05## ## $iter## [1]5## ## $estim.prec## [1] 6.104e-05root为估计值，iter为迭代次数，optimize函数也可以用来求解方程。
λ^=n∑ni=1xix <- c(rep(5, 365), rep(15, 245), rep(25, 150), rep(35, 100), rep(45, 70), rep(55, 45), rep(65, 25))1000/sum(x)## [1] 0.05x <- c(rep(0, 17), rep(1, 20), rep(2, 10), rep(3, 2), rep(4, 1), rep(5, 0), rep(6, 0))## 得到$/lambda$的估计值mean(x)## [1] 1x(0)=(0.5,−2)T.# 目标函数obj <- function(x) { f <- c(-13 + x[1] + ((5 - x[2])* x[2] - 2) * x[2], -29 + x[1] + ((x[2] + 1) * x[2] - 14) * x[2]) sum(f^2)}x0 <- c(0.5, -2)nlm(obj, x0)## $minimum## [1] 48.98## ## $estimate## [1] 11.4128 -0.8968## ## $gradient## [1] 1.415e-08 -1.435e-07## ## $code## [1] 1## ## $iterations## [1] 16# 最优目标值为 $minimum 48.984.5正常人的脉搏平均每分钟72次，某医生测得10例四乙基铅中毒患者的脉搏数（次/分）如下：54 67 68 78 70 66 67 70 65 69已知人的脉搏次数服从正态分布，试计算这10名患者平均脉搏次数的点估计和95的区间估计。
第一章 R 基础 01 (非参数统计,新)
>
>c(42,7,64,9) >
2 seq() 生成等差数列，若向量(序列)具有较为简单的规律
seq(from,to,by,length,…) >1:10 #seq(1,10)
>seq(1,10,by=0.5)
>seq(1,10,length=21)#取21个，或 =15，取15个。
据不完全统计，在欧美等发达国家的著名高等学府，
R不仅是专业学习统计的流行教学软件， 而且已成为从事统计研究的学生和统计研究人员必备
的统计计算工具。
R的主要特点归纳如下：
（1）R是自由免费的专业统计分析软件，拥有强大的面向对象的 开发环境， 可以在UNIX，Windows和MACINTOSH等多种操作系统中运行。
1.1.1 R环境（Windows下载和安装R）
CRAN: Binaries>Windows>base
R2.11.0下载页面
下载完成后，双击R-2.11.0-win32.exe 开始安装。 一直点击下一步，各选项默认，语言建议选英/中文。
22
R软件主窗口与快捷方式
菜单栏 快捷按钮
控制台 光标:等待输入
y<-factor(x) y
c(3,2)
c(2, “Zibo”)
class
向量(vector) 一系列元素的组合。 如 c(1,2,3); c("a","a","b","b","c") 因子(factor) 因子是一个分类变量，如性别，学号。无法运算。 c(“a”,“a”,“b”,“b”,“c”) c("er","sdf","dim","haha","good")
统计建模与R软件 第二讲-(2017)
2.3对象和它的模式与属性
R是一种基于对象的语言，R的对象包括了若干元素作
为其数据，另外，还可以有一些特殊数据称为属性 (attribute)，并规定了一些特定的操作(如打印、绘图)； R对象分为：单纯对象、复合对象
单纯对象：所有元素都是一种基本类型，复合对象的
元素可以是不同类型的对象；
2.3.1固有属性：mode和length
要判断某对象是否某类型，有许多个类似于
is.numeric()的函数可以完成． is.numeric (x)用来检 验对象x是否为数值型，它返回一个逻辑型结果． is.character()可以检验对象是否为字符型，等等．如: z <- 0:9 is.numeric (z) is.character(z) 长度属性表示R对象元素的个数，比如 length(2:4) length(z)
2.3.3 attributes()和attr()函数
2.2.7向量下标运算
R软件提供了十分灵活的访问向量元素和向量子集的
功能。向量中的某一个元素可以用x[i]的格式访问，其 中x是一个向量名，或一个取向量值的表达式，如 x<-c(1,4,7) x[2] (c(1,3,5)+5)[2] 可以单独改变一个或多个元素的值，如： x[2]<-125 x[c(1,3)]<-c(144,169);x
2.2.2产生有规律的序列
3.重复函数
rep()是重复函数它可以将某一向量重复若干次再放入
新的变量中如 : s <-rep(x, times=3)#即将变量重复3倍放在变量s中如 x <-c(1, 4, 6.25); x s <-rep(x, times=3); s
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第一二章
2 多元数据的数学表达及R使用
数据框（data frame）是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。 数据框录入限制条件
数 据 框
在数据框中 以变量形式 出现的向量 长度必须一 致，矩阵结 构必须有一 样的行数。
2 多元数据的数学表达及R使用
#矩阵按列求和 apply(A,2,sum)
#矩阵按列求均值 aplly(A,2,mean)
#矩阵按列求方差 A=matrix(rnorm(100),20,5) aplly(A,2,var)
#矩阵按列求函数结果 B=matrix(1:12,3,4) apply(B,2,function(x,a) x*a, a=2)
#矩阵按行求和 rowSums(A)
#矩阵按行求均值 colSums(A)
#矩阵按列求和 colSums(A)
#矩阵按列求均值 colSums(A)
apply()函数
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
#矩阵按行求和 apply(A,1,sum)
#矩阵按行求均值 apply(A,1,mean)
命令结果窗口
R里面有什么?
Packages （每个都有大量数据和可以读写修 改的函数/程序）
base boot class cluster ctest eda foreign grid KernSmooth lattice lqs MASS methods mgcv
The R base package Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty) Functions for classification Functions for clustering (by Rousseeuw et al.) Classical Tests Exploratory Data Analysis Read data stored by Minitab, SAS, SPSS, ... The Grid Graphics Package Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995) Lattice Graphics Resistant Regression and Covariance Estimation Main Library of Venables and Ripley's MASS Formal Methods and Classes Multiple smoothing parameter estimation and GAMs by GCV
统计建模与R软件课程报告
统计建模与R软件课程报告对某地区农业生态经济的发展状况作主成分分析主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相关独立或不相关的变量。
通常是选出比原始变量个数少，又能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。
也就是说，主成分分析实际上是一种降维方法。
关键词：主成分分析相关矩阵相关R函数1 绪论 (2)1.1主成分方法简介 (2)2总体主成分 (2)2.1主成分的定义与导出 (2)2.2主成分的性质 (3)2.3从相关矩阵出发求主成分 (5)2.4相关的R函数 (6)3数据模拟 (7)4结论及对该模型的评价 (12)参考文献 (12)1.1主成分方法简介主成分分析(principal component analysis )是将多个指标化为少数几个 综合指标的一种统计分析方法，由Pearson( 1901)提出，后来被Hotelling ( 1933) 发展了。
主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法。
这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性 组合。
主成分分析也称主分量分析， 旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的 因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。
因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。
在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析 问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。
主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。
2总体主成分2.1主成分的定义与导出易见var( ZJ 二 a TZa i , i=1,2,,p,我们希望乙的方差达到最大，即a 1是约束优化问题max a T las.ta T a = 11绪论设x 是p 维随机变量，并假设艺二var(X )。
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第一二章
数
期望
据
的
表
方差
达
样本均值 和方差
多元数据
期望
协方差
cov(x1, x1) cov(x1, x2) L cov(x1, xp) 11 12 L 1p
=Var(X ) cov(x2,x1)
cov(x2, x2) L
cov(x2,
xp
)
21
22
L
2
p
M
M O M M M O M
cov(xp, x1)
（3）；金融（4）；工人（5）；农民（6）；个体 （7）；无业（8）。 教育（edu）：文盲（1）；小学（2）；中学（3）； 高中（4）；中专（5）； 大专（6）；大学（7）；研究生（8）。 投资结果（result）：赚钱（1）；不赔不赚（2）； 赔钱（3）。
2 多元数据的数学表达及R使用
一元数据
内 容
知识和将要涉及的计算软件程序。
与
要
求
要求学生了解多元分析的基本内容及应用领域，并掌握
一些基本概念。对统计分析软件有一个基本认识。
1 多元统计分析概述
多 现实生活中，受多种指标共同作用和影响的现象大 元 量存在。 统 计 在经济生活中，受多种指标（随机变量）共同作用 分 和影响的现象大量存在。 析 的 多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指 历 标问题的理论和方法。 史
注意： apply(B,2,function(x,a) x*a,a=2)与B*2效果相 同，此处旨在说明如何 应用 apply函数。
2 多元数据的数学表达及R使用
数据框（data frame）是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。 数据框录入限制条件
《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。
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
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• 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)
R软件介绍ppt课件
seqinr-
DNA序列分析
ade4-
利用欧几里得方法进行生态学数据分析
ppt课件.
8
常cl用ustRer-程聚序类包分析
ecodist- 生态学数据相异性分析
mefa- 生态学和生物地理学多元数据处理
mgcv- 广义加性模型相关
mvpart- 多变量分解
nlme- 线性及非线性混合效应模型
ouch- 系统发育比较
从2.316到6 从4到7.6
ppt课件.
25
3、产生有规律的序列
seq（起点，终点，长度）
rep（向量，重复次数）
ppt课件.
26
4、缺失数据
判断向量中是否有缺失数据
ppt课件.
27
5、字符型向量
ppt课件.
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6、向量下标运算（选取向量中某个数）
选第二个数据
修改向量x中第二个数据
修改向 量中某 个数值
c.data<cbind(character,numeric,logical) rbind() # 按行组合成数据框
ppt课件.
40
4、列表的创建
> list(1,matrix(2:9,nrow=2),"估计","FALSE")->x;x
[[1]] 第一列内容
[1] 1
[[2]] [,1] [,2] [,3] [,4]
• 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。
ppt课件.
如何使用R语言进行统计建模与数据分析
如何使用R语言进行统计建模与数据分析R语言是一种功能强大的编程语言和开源软件环境，被广泛应用于统计学、数据分析和机器学习等领域。
本文将介绍如何使用R语言进行统计建模与数据分析，内容包括：数据导入与处理、探索性数据分析、统计建模以及结果解释与可视化等方面。
第一章：数据导入与处理在进行统计建模与数据分析之前，首先需要将数据导入到R环境中，并进行必要的数据处理。
R语言提供了多种导入数据的函数，如read.csv()、read.table()等，可以读取包括CSV、Excel、文本文件等多种格式的数据。
在导入数据后，需要对数据进行初步处理，包括数据清洗、缺失值处理以及数据格式转换等。
R语言提供了如na.omit()、is.na()等函数用于处理缺失值，而通过转换函数如as.numeric()、as.character()等可以将数据类型转换成所需的类型。
第二章：探索性数据分析在进行统计建模前，我们需要对数据进行探索性的数据分析，了解数据的基本特征和分布情况，并确定适合使用的统计模型。
探索性数据分析的常用方法包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等。
R语言提供了丰富的函数和包来支持这些分析，如summary()、hist()、boxplot()等。
通过这些函数和包，我们可以计算数据的均值、中位数、方差等统计指标，并绘制直方图、箱线图、散点图等图形来展示数据的分布和变化情况。
第三章：统计建模在进行统计建模时，我们需要根据问题的性质和数据的特点选择适合的统计模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
R语言提供了强大的统计建模包，如stats、glmnet、rpart等，可以帮助我们实现各种统计建模算法。
在建立模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型拟合和验证。
R语言提供了如caret、caTools等包，可以方便地进行数据集划分。
然后，我们可以使用模型拟合函数（如lm()、glm()等）对训练集进行拟合，得到模型的参数估计值。
基于R软件的统计模拟ppt课件
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)
如何使用R进行数据分析和统计建模
如何使用R进行数据分析和统计建模R语言是一种强大的开源编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模领域。
它提供了丰富的函数和包，可以帮助研究人员和数据分析师处理和分析各种类型的数据。
本文将介绍如何使用R进行数据分析和统计建模的基本步骤和技巧。
一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要准备好数据。
数据可以来自各种渠道，如Excel表格、数据库、文本文件等。
在R中，可以使用read.csv()、read.table()等函数将数据导入到R中。
导入数据后，可以使用head()函数查看数据的前几行，以确保数据导入正确。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤之一。
在清洗数据时，需要处理缺失值、异常值、重复值等问题。
R提供了一系列函数和包，如na.omit()、complete.cases()、duplicated()等，可以帮助我们进行数据清洗。
例如，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的观测，使用duplicated()函数删除重复的观测。
三、数据探索数据探索是了解数据的基本特征和分布的过程。
在R中，可以使用summary()函数查看数据的基本统计信息，如均值、中位数、最小值、最大值等。
另外，可以使用hist()、boxplot()等函数绘制直方图、箱线图等图形，帮助我们更直观地了解数据的分布和异常值。
四、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程，可以帮助我们更好地理解数据。
R提供了丰富的绘图函数和包，如ggplot2、lattice等。
使用这些函数和包，可以绘制各种类型的图形，如散点图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，我们可以发现数据中的模式、趋势和关系，为后续的统计建模提供参考。
五、统计建模统计建模是根据数据进行模型构建和预测的过程。
R提供了多种统计建模的函数和包，如lm()、glm()、randomForest等。
在进行统计建模时，需要选择合适的模型和变量，并进行模型拟合和评估。
通过模型拟合，我们可以了解变量之间的关系和影响，通过模型评估，我们可以判断模型的拟合优度和预测能力。
RStudio统计编程软件使用教程
RStudio统计编程软件使用教程第一章：RStudio简介RStudio是一个强大的开源集成开发环境（IDE），用于进行统计分析和数据可视化。
它是基于R语言的核心并提供了一些方便的功能和工具，使得数据科学家和统计分析人员能够更轻松地处理和分析数据。
在本章中，我们将介绍RStudio的基本功能和界面。
RStudio的界面分为四个主要区域：源代码编辑器、工作区、控制台和文件相关工具。
源代码编辑器是主要工作区，用于编写和调试R代码。
工作区可用于查看和管理数据、环境变量和图形等对象。
控制台是R解释器的主要接口，可用于执行代码和查看输出。
文件相关工具提供了文件浏览器、包管理器和版本控制等功能。
第二章：RStudio的安装和配置在本章中，我们将介绍RStudio的安装和配置步骤。
首先，您需要从RStudio的官方网站（https：///）下载适合您操作系统的安装程序。
然后，按照安装向导的指示进行安装。
在完成安装后，打开RStudio并进行必要的配置。
在配置RStudio之前，您需要安装R语言环境。
可以从R官方网站（https：///）下载适合您操作系统的R安装程序。
安装R后，打开RStudio并进行以下配置：1. 设置默认工作目录：通过点击“工具”>“全局选项”>“一般”来设置默认工作目录。
选择您想要的目录，并确保在启动RStudio时自动设置。
2. 配置R库路径：通过点击“工具”>“全局选项”>“Packages”来配置R库路径。
您可以添加多个路径，以便RStudio能够搜索和加载您的R包。
3. 配置R解释器：通过点击“工具”>“全局选项”>“R”来配置R 解释器。
选择正确的R解释器路径，以确保RStudio正确连接到R 语言环境。
第三章：RStudio的基本操作在本章中，我们将介绍RStudio的基本操作。
1. 创建和运行脚本：在源代码编辑器中，使用新建文件按钮或快捷键Ctrl + Shift + N来创建一个新的脚本文件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
显然，交叉验证的方法也适用于传统模型之间 或者在传统模型和算法模型之间的比较。
7.结果分析
选择模型不是最终目的，最终目的是解释模型 所产生的结果，而结果必须是应用领域的结果， 必须有实际意义。 仅仅用统计术语说某个模型较好、某个变量显 著之类的话是不够的。 例如，恩格尔定律、边际消费倾向。
统计的本质
观测/实验 数据 理论/假说 /模型
二、统计建模的步骤
撰写论文 结果分析
模型检验
模型估计 模型构建 数据预处理 p2 数据收集
明确问题
1.明确问题
许多数理统计杂志喜欢发表没有任何数据背景的 有关数学模型的文章； 许多统计毕业生只会推导和证明各种模型，却不 擅长处理真实的问题和数据； 许多人面对着有限样本，也假装是大样本，并且 不经验证，据此得到结论； 一些人不从数据出发，在学习或者构建了一个新 模型后，就生搬硬套，寻找“适合”的数据来“ 证明”自己的模型有意义。
统计软件——S-plus
例如：边际消费倾向（或乘法-加法模型）
Ct yt
统计建模的特点
2. 建模者应根据目的来寻找合适的数据和建模方 法。 数据：数据的来源；数据的真实性；数据所含信 息；数据是否适合建模。 方法：同一个问题，可采用多种方法，也可能需 要多种方法。 一个好的建模（统计学实证文章）的三要素：
单位根检验
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 组合模型
单 序
线性时间序列
SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归）、BL（双线性）模型
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
时 间 序 列 模 型
列 模 型
非线性时间序列
TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型
三、常用统计建模软件
统计软件的种类很多。有些功能齐全，有些价 格便宜；有些容易操作，有些需要更多的实践 才能掌握。还有些是专门的软件，只处理某一 类统计问题。网上可以获得的统计或者计量软 件起码有多达几百种。面对太多的选择往往给 决策带来困难。这里介绍最常见的几种。 SPSS、EXCEL、SAS、Eviews、R语言、 Matlab、Statistics,……
统计建模与R软件
郭广报 统计计算
课程意义
统计学的目的：解释数据！
统计计算的关键是，拥有自己的code
一些特殊研究机构：阿里研究院 研究院 腾讯研究院 光启研究院2
课程教材和参考书目
薛毅，陈立萍.统计建模与R软件.清华大学出版社， 2007 Kabacoff著，高涛,肖楠等译. R语言实战（R in Action:Data analysis and graphics with R）.人民邮 电出版社，2013
明确问题：以问题和数据为导向
长假期间高速免费？节假日火车票免费？火 车梯形退票费问题；高铁票价问题；小微企业相 继倒闭；沿海民工荒问题；富二代问题；二胎问 题；企业税负减免问题；人民币贬值问题；收入 差距扩大问题；大学排行榜问题……
明确问题：以问题和数据为导向
可以搜集哪些变量？ 哪些是控制变量？ 哪些是无法掌控的变量？ 哪些是需要重点研究的变量？ 适合构建什么模型？ 模型结果与理论是否吻合？ 预测精度怎样？未来的变化趋势怎样？ 有何政策含义？
比较模型的标准
算法模型——交叉验证(cross validation)：拿一 部分数据作为训练集(training set)，得到模型， 再用另一部分数据(称为测试集，testing set)来看 误差是多少。有时需要进行k折交叉验证(k-fold cross validation)，即把数据分成k份，每次拿k1份作为训练集，用剩下的一份作为测试集，重 复k次，得到k个误差作出平均，以避免仅用一 个测试集可能出现的偏差。
ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型
向 量 序 列 模 型
波动模型
SV（随机波动）模型 ACD、SCD（自回归、随机条件久期）模型 研究 VAR、VEC（向量自回归、误差修正）模型 单方程（线性、可线性化非线性）回归模型
单位根检验
回 归 模 型
时间序列回归 联立方程模型（结构、简化型、递归模型） 分位数回归模型 单位根检验
在各个变量之间建立模型(比如回归模型，最近 邻方法等)来填补。 R包：missForest。专门用于填补缺失值。采用 随机森林的方法，同时自动填补定量变量和分 类变量。
4. 模型构建
第一步：探索性分析。利用图形（例如散点 图）、各种统计量（均值、标准差、最大值、 最小值、负值等）、或者稍微复杂的探索方法 来查看数据的关联性、线性性、异方差性、多 重共线性、聚类特征、分布形状等。 第二步：寻找适合的模型，例如，统计模型、 计量经济模型、时间序列模型、多元统计分析。
PANEL（面板数据）模型、空间计量模型 截面数据回归 DS（离散选择）模型、有序响应、计数模型 LDV（受限因变量）模型（删失、截断模型）
蒙特卡罗模拟技术
各种统计方法层出不穷，学习永无止境，怎么 办？ （基本思想）
针对不同类型的数据，如何选取合适的模型？ 遇到没学定要写清数据来源！
数据收集
1.政府统计数据
统计局网站或年鉴 国家各部委，例如人民银行、国税总局、商务部等
2.国际组织
世界银行——世界发展指数数据库 国际货币基金组织IMF——IFS 数据库 世界贸易组织WTO——贸易统计年鉴 国际清算银行、亚洲开发银行、泛美开发银行、联合国 世界粮农组织、联合国环境署、联合国教科文组织等
5.模型估计
不同的模型有不同的估计方法和检验方法。常见 的模型估计方法包括：
最小二乘（OLS）法 极大似然估计（MLE）法 广义矩（GMM）法 分位数回归方法 贝叶斯方法 （与经验的结合）
6.模型检验
各种检验准则： 经济意义检验：定性检验
统计学检验：t检验、F检验、拟合优度检验 计量经济学检验：异方差、自相关、多重共线 性等检验 预测精度检验
国内常用微观数据库
2. CHNS（中国健康与营养调查） 3.CHARLS（中国健康与养老追踪调查） /zh-CN 4.CFPS（中国家庭动态调查）：向北京大学全校 师生公开发布。 5.CHFS（China Health and Fertility Survey ） 这些通常需要先注册，通过邮件获得密码、 ID之类的才能继续下载，所以可能需要点耐心。 其中CFPS还需要寄信函到北京才能取得密码和 ID。 注意保密！禁止传播！
中国统计教育学会
统计建模的意义
随着计算机和网络技术的发展，我们面对着 数据和信息爆炸的挑战，如何迅速有效地将数据 提升为信息、知识和智能，是统计工作者面临的 重要课 题。 统计建模将统计方法、计算机技术完美结合， 带动以数据分析为导向的统计思维，发现和挖掘数 据背后 的规律，为经济社会的发展提供更好更多的 统计信息。
明确问题：以问题和数据为导向
统计建模已经帮这个世界解决许多真实且实际 的问题（农业、医学、遗传、工业、商业等）。 各个领域都靠统计解决许多问题，所以统计是 问题导向，人们在“没有标准答案的问题”中寻 求近似可靠稳定的模型提供解决方案!
2.数据收集
一手数据：调查、实验观察 二手数据：书籍、网络、年鉴 基准数据
3.数据预处理
缺失值（例如，一月份的工业增加值数据） 异常值（例如，国税数据某直辖市为负数）
不一致（例如，名义值实际值、季节调整、人 民币美元转换、时间长度不一致等） 这些工作很可能非常费时而且极其琐碎，但必 须去做，否则后续的分析是不可能的。
数据缺失怎么办？
删除 用同一变量其他值的均值或中位数填补
序号 内容
1 2 3 4 5 6 7 8 9
统计建模概论 R软件的使用
数据描述性分析 参数估计 假设检验 回归分析
方差分析 应用多元分析 计算机模拟
7
第一讲 概论
统计建模的概念及特点 统计建模的步骤 统计建模常用软件 统计建模大赛
一、统计建模的概念及特点
统计学：收集、分析、展示和解释数据的科学。 统计建模：以计算机统计分析软件为工具，利用各 种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索 处理的过程，用于揭示数据背后的因素，诠释社 会经济现象，或对经济和社会发展做出预测或判 断。
何晓群.多元统计分析（第三版）.中国人民大学出版 社，2012
课程教材和资料
吴喜之.统计学--从数据到结论（第4版）.中国统计 出版社，2013 吴喜之.复杂数据统计方法——基于R的应用.中国人 民大学出版社,2012
统计之都/
5
经管之家
6
课程内容与进度
高校常用数据库
1.国家统计局官网 2.中经网统计数据库 3.国研网统计数据库 ER统计数据库 5.Wind数据库 6.BvD数据库
如果有些数据库找不到，请与其它高校的 同学或者朋友联系，或者国外同学联系
国家统计局
28
国内常用微观数据库
1. CHIP数据
中国社会科学院经济研究所收入分配课题组（李实、赵人 伟老师主持，福特基金会赞助）于1988年、1995年和 2002年，进行的全国调查中的中国农村和城市居民家庭 收入分配调查得到的。 1995年的调查覆盖19个省（市、自治区），调查了6931户 城镇家庭和7998户农村家庭，分别涉及21696位城镇居民 和34739位农村居民； 2002年的调查覆盖22个省（市、自治区），调查了6835户 城镇家庭和9200户农村家庭，分别涉及20632位城镇居民 和37969位农村居民。