R语言学习总结
学习总结范文8篇
学习总结范文8篇篇1一、引言本学习总结旨在回顾我在近期学习过程中的收获与成长，梳理所学知识，分析学习方法和效果，总结经验教训，并明确未来的学习方向。
通过本次总结，我希望能够对自己在学习过程中的表现有一个清晰的认识，以便更好地规划未来的学习路径。
二、学习内容及过程近期，我主要学习了XXX领域的相关课程，包括但不限于理论基础、实践操作以及案例分析等方面。
在学习过程中，我采用了多种方法，如阅读教材、观看视频课程、参与课堂讨论等。
此外，我还积极利用课余时间进行自主学习，通过在线平台查找相关资料，以拓宽知识面。
三、学习收获与成长1. 知识掌握情况通过本次学习，我对XXX领域的基础理论知识有了更深入的了解，掌握了相关技能，能够独立完成一些基本的实践操作。
此外，我还学会了一些高级技能，如XXX和XXX等。
2. 学习方法改进在学习过程中，我不断尝试和改进学习方法。
例如，在记忆知识点时，我采用了联想记忆法，将知识点与日常生活中的事物相联系，以提高记忆效率。
在阅读教材时，我注重捕捉关键信息，做好笔记，以便日后复习。
此外，我还积极参与课堂讨论，与同学们交流观点，共同解决问题。
3. 技能提升与问题解决能力增强通过实践操作和案例分析，我的问题解决能力得到了提升。
在面对复杂问题时，我能够冷静分析，找到问题的关键所在，并提出有效的解决方案。
此外，我还学会了与他人合作，共同完成任务，提高了团队协作能力。
四、经验教训及反思一、引言随着时代的发展和学习需求的日益增长，“深度学习”逐渐成为了我这段时间的核心关键词。
在XX专业的学习中我深刻感受到其深度价值及重要性特此撰文总结我的学习成果与感悟分享我的成长经历与未来规划。
二、学习内容概述及深度价值认知篇2一、引言学习是一个永无止境的过程，每一个阶段都需要我们进行反思和总结。
本文旨在回顾过去一段时间的学习成果，梳理学习经验，找出存在的问题，并为今后的学习制定明确的计划和方向。
二、学习内容在过去的一段时间里，我学习了多个学科领域的知识，包括但不限于以下几个方面：1. 专业知识学习：针对所学专业，我系统地学习了相关的理论知识和技能，掌握了专业领域的基本框架和核心要点。
总结R语言中矩阵运算的函数
总结R语言中矩阵运算的函数1 创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：> x=c(1,2,3,4)> x[1] 1 2 3 42 创建一个矩阵在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵，应用该函数时需要输入必要的参数值。
> args(matrix)function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素，nrow为行数，ncol为列数，注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数，byrow项控制排列元素时是否按行进行，dimnames给定行和列的名称。
例如：> matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)[,1] [,2] [,3][1,] 1 5 9[2,] 2 6 10[3,] 3 7 11[4,] 4 8 12> matrix(1:12,nrow=4,ncol=3,byrow=T)[,1] [,2] [,3][1,] 1 2 3[2,] 4 5 6[3,] 7 8 9[4,] 10 11 12> rowname[1] "r1" "r2" "r3"> colname=c("c1","c2","c3","c4")> colname[1] "c1" "c2" "c3" "c4"> matrix(1:12,nrow=3,ncol=4,dimnames=list(rowname,colname))c1 c2 c3 c4r1 1 4 7 10r2 2 5 8 113 矩阵转置A为m×n矩阵，求A'在R中可用函数t()，例如：> A=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> A[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> t(A)[,1] [,2] [,3][1,] 1 2 3[2,] 4 5 6[3,] 7 8 9[4,] 10 11 12若将函数t()作用于一个向量x，则R默认x为列向量，返回结果为一个行向量，例如：> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> t(x)[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> class(x)[1] "integer"> class(t(x))[1] "matrix"若想得到一个列向量，可用t(t(x))，例如：> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> t(t(x))[,1][1,] 1[2,] 2[3,] 3[4,] 4[5,] 5[6,] 6[7,] 7[8,] 8[9,] 9[10,] 10> y=t(t(x))> t(t(y))[,1][1,] 1[2,] 2[3,] 3[4,] 4[5,] 5[6,] 6[7,] 7[8,] 8[9,] 9[10,] 104 矩阵相加减在R中对同行同列矩阵相加减，可用符号：“＋”、“－”，例如：> A=B=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> A+B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 2 8 14 20[2,] 4 10 16 22[3,] 6 12 18 24> A-B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 0 0 0 0[2,] 0 0 0 0[3,] 0 0 0 05数与矩阵相乘A为m×n矩阵，c>0，在R中求cA可用符号：“*”，例如：> c=2> c*A[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 2 8 14 20[2,] 4 10 16 22[3,] 6 12 18 246 矩阵相乘A为m×n矩阵，B为n×k矩阵，在R中求AB可用符号：“％*％”，例如：> A=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> B=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)> A%*%B[,1] [,2] [,3][1,] 70 158 246[2,] 80 184 288[3,] 90 210 330若A为n×m矩阵，要得到A'B，可用函数crossprod()，该函数计算结果与t(A)%*%B相同，但是效率更高。
R语言常用语法总结
R语⾔常⽤语法总结## 1. 数据输⼊ ##a$b # 数据框中的变量a = 15 # 赋值a <- 15 # 赋值a = c(1,2,3,4,5) # 数组（向量）b = a[1] # 数组下标，从1开始b = a[1:5] # ⼦数组b = a[-2] # ⼦数组：扣除第2个的⼦数组b = a[c(1,3)] # ⼦数组：访问第1,3个元素b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # ⽣成重复数列，⽀持每个重复和整个重复a = seq(from=1,to=4,by=1) # ⽣成等差数列b = cbind(a0,a1,a2,a3) # 按列合并，⽣成⼆维数组b = a[,1] # 取第1列b = a[1:4,1]b = a[,c(1,3,4)]a = vector(length=8) # ⽣成向量a = matrix(1:20, nrow=8,ncol=4) # ⽣成矩阵colnames(a) = c("A","B","C","D") # 列名称。
!! 函数作为左值b = as.matrix(cbind(a1,a2,a3)) # 利⽤cbind直接⽣成矩阵b = data.frame(b1 = a1,b2 = a2) # ⽣成数据框b = list(c(1,2,3),c("a","b","c","d"),matrix(nrow=2,ncol=2)) # ⽣成散列b = a$c == 1 # ⽣成⼀个⽤于筛选的向量 !!较难理解d = a[b,0] # ⽣成符合条件的⼦集d = a[a$c == 1,]b = order(a$c) # ⽣成⼀个⽤于排序的向量 !!较难理解a[b,] # 排序结果b = merge(a1,a2,by = "Sample"，all = "TRUE") # join两个数据框a$fb = factor(a$b) # 因⼦化tapply(X=a$b,INDEX=a$c,FUN=mean) # 对所有⼦集作函数运算sapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出向量lapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出列表summary(a) # 计算所有列的基本统计信息table(a$b) # 计算列联表table(a$b,a$c)paste("a","b",sep=",") # 连接字符串##2. 载⼊和输出数据 ##b = read.table(file="C:/data.txt",header=TRUE,dec=".") # 读取CSV数据library(RODBC) # 载⼊ODBC⼯具odbcConnect("MyDb.mdb") # 连接ODBC数据库b = sqlFetch(channel,"MyTable") # 取表write.table(a,file="temp.txt",sep=" ",quote = FALSE, append=FALSE,na="NA") # 输出## 3. 绘图 ##plot(x=a$b,y=a$c,xlab="X",ylab="Y",main="Title",xlim=c(0,10),ylim=c(0,100),pch=1,col=2,cex=1.5) # 散点图，参数多⽀持向量lines() # 曲线jpeg(file="any.jpg") # 打开⼀个jpg⽂件dev.off() # 关闭图⽚⽂件## 4. 语法 ##for (i in 1:10) {do sth...} # for循环a = function(a,b="n") { # 构造函数do sht...}## A. 函数 ### 运算 #colSums() # 按列求和max()median() # 中位数min()paste() # 连接字符串rowSums() # 按⾏求和solve() # 矩阵求拟sqrt() #sum() # na.rm=TRUE 忽略NA值t() # 矩阵转置# 数据定义 #attach() # 添加数据框为路径as.matrix() # 作为矩阵as.data.frame() # 作为数据框c() # 连接向量cbind() # 按列连接，⽣成⼆维colnames() # 列名detach() # 去除数据框作为路径dim() # ⾏数、列数factor() # 因⼦化is.matrix() # 是否矩阵is.data.frame() # 是否数据框lapply() # 对所有列作函数运算，输出列表matrix() # ⽣成矩阵names() # 查看list的元素名称nrow() # ⾏数ncol() # 列数order() # 数据框排序rbind() # 按⾏连接rep() # 重复数列。
r语言编程实验报告总结
r语言编程实验报告总结
本次实验主要是对R语言编程的学习和掌握进行实践操作，通过实验了解R语言的基本语法和数据结构，掌握R语言的编程方法和数据分析技巧。
在实验中，我们学习了R语言的基础知识，如基本数据类型、变量、运算符、数据结构等。
同时，我们也学习了R语言的控制结构，如条件语句、循环语句等，这些控制结构可以帮助我们更好地控制程序的执行。
除此之外，我们还学习了R语言的函数和包的使用，在实验中我们使用了一些常用的包，如ggplot2包和dplyr包，这些包可以帮助我们更加方便地进行数据分析和绘图。
同时，我们也学习了如何自己编写函数，并且熟练掌握了函数的调用和参数传递。
通过实验，我们还学习了如何进行数据处理和数据分析，包括数据的读取和写入、数据的清洗和转换、数据的统计分析和可视化等等。
我们使用R语言对一些真实数据进行了处理和分析，这些数据包括房价、气温、人口等等。
在实验中，我们遇到了一些问题，如代码错误、数据异常等等，但是通过对问题的分析和解决，我们不断提升了自己的编程能力和数据分析技能。
综上所述，通过本次实验，我们深入了解了R语言的编程方法和数据分析技巧，掌握了一些常用的包和函数，并且在实践中熟悉了数据处理和分析的整个过程，这对我们今后的学习和工作都具有重要的
意义。
R语言时间序列有关各种函数总结
R语言时间序列有关各种函数总结R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具，提供了许多时间序列分析的函数和方法。
下面是一些重要的时间序列分析函数的总结：1. ts(函数：用于创建时间序列对象。
可以指定时间序列的起始时间、结束时间、时间间隔等。
例如，创建从1990年1月到1999年12月的月度时间序列对象可以使用以下代码：```Rts_data <- ts(data, start=c(1990, 1), end=c(1999, 12), frequency=12)``````R```3. stl(函数：基于季节性-趋势-随机性分解的局部回归方法，用于进行季节调整。
该函数可以根据时间序列的特性自动选择适当的分解模型。
以下是使用stl(函数进行季节调整的示例：```Rseasonally_adjusted <- stl(ts_data, s.window="periodic")```4. forecast(函数：用于时间序列的预测。
可以根据历史数据拟合不同的模型，例如ARIMA模型、指数平滑模型等，并生成未来一段时间的预测结果。
以下是使用forecast(函数生成未来12个月的预测结果的示例：```Rforecast_result <- forecast(ts_data, h=12)```5. autocorrelation(函数：用于计算时间序列的自相关系数。
自相关系数可以帮助我们了解时间序列的固定模式和周期性。
以下是计算时间序列的自相关系数的示例：```Racf_result <- autocorrelation(ts_data)```6. arima(函数：用于建立自回归移动平均模型（ARIMA）来拟合时间序列。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以预测时间序列的未来值。
以下是使用arima(函数拟合ARIMA模型的示例：```Rarima_model <- arima(ts_data, order=c(p, d, q))```7. ets(函数：用于指数平滑时间序列模型的拟合和预测。
《数据模型与决策》课程学习心得报告3300字
《数据模型与决策》课程学习心得报告目录《数据模型与决策》课程学习心得报告 (1)一、R起源 (1)二、对R语言的理解 (2)三、R语言的数据决策应用 (3)四、激发了我对统计软件的浓厚兴趣 (4)五、促使我思考模型预测在企业中的应用 (4)时代在前进，人们的学习理念在不断更新，R语言的学习应用能够为我们提供自己创建自己需要的应用信息拥有可以提出问题和解决问题的机会。
这次R 语言学习心得体会总结可以帮助自己在问题解决的过程中得到学R语言、用R 语言的实际体验，从而加深对学习的理解，促进自己学习素质的全面提高。
本人在学习R语言的课程之后，深入了解R语言的学习意识与语言应用的设计意图，并且通过自己所学习的R语言的学习方法解决实际问题。
R语言是一个极其全面的统计研究和可进行交互式数据分析和探索的强大平台，拥有顶尖水准的制图工具。
这一点后起之秀的Python显得比较单薄，特别是对于可视化这一部分，虽然Python有一些不错的可视化库，如Seaborn，Bokeh 和Pygal。
但相比于R，呈现的结果并不总是那么顺眼。
所以靠着统计学吃饭的同学，R是必须掌握语言，Python作为爱好比较合适。
在我所学习的R语言中，Rpackage起到了至关重要的作用：Rpackage就是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。
可以说这个是最让人开心的一部分了，因为正是由于包的存在，使得编译人员可以通过可选模块的下载和安装来实现很多功能。
目前来说，拥有2500多个包的用户贡献模块可以通过相关网址的下载。
这些包提供了横跨各种领域、数量惊人的新功能，包括分析地理数据、处理蛋白质质谱，甚至是心理测脸分析的功能。
以下是我总结的学习心得。
一、R起源R是S语言的一种实现。
S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。
最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。
S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。
总结R语言中矩阵运算的函数
总结R语言中矩阵运算的函数1 创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：> x=c(1,2,3,4)> x[1] 1 2 3 42 创建一个矩阵在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵，应用该函数时需要输入必要的参数值。
> args(matrix)function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)data项为必要的矩阵元素，nrow为行数，ncol为列数，注意nrow 与ncol的乘积应为矩阵元素个数，byrow项控制排列元素时是否按行进行，dimnames给定行和列的名称。
例如：> matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)[,1] [,2] [,3][1,] 1 5 9[2,] 2 6 10[3,] 3 7 11[4,] 4 8 12> matrix(1:12,nrow=4,ncol=3,byrow=T) [,1] [,2] [,3][1,] 1 2 3[2,] 4 5 6[3,] 7 8 9[4,] 10 11 12> rowname[1] "r1" "r2" "r3"> colname=c("c1","c2","c3","c4")> colname[1] "c1" "c2" "c3" "c4"> matrix(1:12,nrow=3,ncol=4,dimnames=list(rowname,colname)) c1 c2 c3 c4r1 1 4 7 10r2 2 5 8 113 矩阵转置A为m×n矩阵，求A'在R中可用函数t()，例如：> A=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> A[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> t(A)[,1] [,2] [,3][1,] 1 2 3[2,] 4 5 6[3,] 7 8 9[4,] 10 11 12若将函数t()作用于一个向量x，则R默认x为列向量，返回结果为一个行向量，例如：> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> t(x)[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> class(x)[1] "integer"> class(t(x))[1] "matrix"若想得到一个列向量，可用t(t(x))，例如：> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> t(t(x))[,1][1,] 1[2,] 2[3,] 3[4,] 4[5,] 5[6,] 6[8,] 8 [9,] 9 [10,] 10> y=t(t(x)) > t(t(y)) [,1] [1,] 1 [2,] 2 [3,] 3 [4,] 4 [5,] 5 [6,] 6 [7,] 7 [8,] 8[10,] 104 矩阵相加减在R中对同行同列矩阵相加减，可用符号：“＋”、“－”，例如：> A=B=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> A+B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 2 8 14 20[2,] 4 10 16 22[3,] 6 12 18 24> A-B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 0 0 0 0[2,] 0 0 0 0[3,] 0 0 0 05 数与矩阵相乘A为m×n矩阵，c>0，在R中求cA可用符号：“*”，例如：> c=2> c*A[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 2 8 14 20[2,] 4 10 16 22[3,] 6 12 18 246 矩阵相乘A为m×n矩阵，B为n×k矩阵，在R中求AB可用符号：“％*％”，例如：> A=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)> B=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)> A%*%B[,1] [,2] [,3][1,] 70 158 246[2,] 80 184 288[3,] 90 210 330若A为n×m矩阵，要得到A'B，可用函数crossprod()，该函数计算结果与t(A)%*%B相同，但是效率更高。
R语言中的各种分布函数总结
R语言中的各种分布函数总结R语言中有许多常用的概率分布函数。
每个概率分布函数对应着一种特定的随机变量，如正态分布、二项分布、泊松分布等。
本文将总结R语言中常用的概率分布函数。
1. 正态分布：正态分布是自然界中非常常见的一种分布。
在R语言中，正态分布相关的函数有`dnorm(`（概率密度函数）、`pnorm(`（累积分布函数）、`qnorm(`（分位数函数）和`rnorm(`（随机样本生成函数）。
2. 二项分布：二项分布是一个离散型的概率分布，描述了在给定样本数n和成功概率p的条件下，成功事件发生k次的概率。
R语言中，二项分布相关函数有`dbinom(`（概率质量函数）、`pbinom(`（累积分布函数）、`qbinom(`（分位数函数）和`rbinom(`（随机样本生成函数）。
3. 泊松分布：泊松分布适用于描述在给定时间和空间内事件发生的次数的随机过程。
R语言中，泊松分布相关函数有`dpois(`（概率质量函数）、`ppois(`（累积分布函数）、`qpois(`（分位数函数）和`rpois(`（随机样本生成函数）。
4. 均匀分布：均匀分布是指在给定的区间上，随机变量的概率密度函数是一个常数。
R语言中，均匀分布相关函数有`dunif(`（概率密度函数）、`punif(`（累积分布函数）、`qunif(`（分位数函数）和`runif(`（随机样本生成函数）。
5. 指数分布：指数分布是连续型分布，用于描述独立随机事件发生间隔时间的概率。
R语言中，指数分布相关函数有`dexp(`（概率密度函数）、`pexp(`（累积分布函数）、`qexp(`（分位数函数）和`rexp(`（随机样本生成函数）。
6. 卡方分布：卡方分布是指若干相互独立的标准正态分布的随机变量的平方和服从卡方分布。
R语言中，卡方分布相关函数有`dchisq(`（概率密度函数）、`pchisq(`（累积分布函数）、`qchisq(`（分位数函数）和`rchisq(`（随机样本生成函数）。
会计R语言实训心得
会计R语言实训心得通过这次的会计R语言实训，我总结了一些会计R语言实训心得。
我亲身体会到银行柜台在进行个人对私业务和单位对公业务的具体流程，在做对私业务时，里面涉及各种账户的开户类型和销户的手续，使我对书里的相关账户知识有了一个较全面的了解。
对公业务的内容涉及面比较广，里面包括了单位的开销户、贷款的申请和发放、联行系统之间的业务流程，让我对银行的整个工作程序有一个系统的掌握。
在这段学习的时间内，虽然经常遇到一些我对自己的专业有了更为详尽而深刻的了解，也是对这几年大学里所学知识的巩固与运用。
从这次实习中，我体会到了实际的工作与书本上的知识是有一定距离的，语言是人与人交流中不可缺少的重要工具，它既是一门文字，又是一门艺术。
在我们的衣食住行中，没有一样是离得开语言的沟通与表达的，从而语言就成了一门技巧。
会说话的人就会让人感到春日般的温暖，而不会说话的人就会让人感到冬日般的寒冷。
流传青史的诸葛亮曾经在赤壁战争中说过:“三寸之舌，强于百万之兵。
”从而可以见得语言表达交流的重要性。
对于教师来说，语言交流是我们需要掌握的基本之一。
虽然这次实习的业务多集中于比较简单的前台会计业务，但是，这帮助我更深层次地理解银行会计的流程，核算程序提供了极大的帮助，使我在银行的基础业务方面，不在局限于书本，而是有了一个比较全面的了解。
俗话说，千里之行始于足下，这些最基本的业务往往是不能在书本上彻底理解的。
所以基础的实务尤其显得重要，特别是目前的就业形势下所反映的高级技工的工作机会要远远大于大学本科生，就是因为他们的动手能力要比本科生强。
从这次实习中，我体会到，如果将我们在大学里所学的知识与更多的实践结合在一起，用实践来检验真理，使一个本科生具备较强的处理基本实务的能力与比较系统的专业知识，这才是我们学习与实习的真正目的。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
r语言实验报告
r语言实验报告标题：R语言在数据分析中的应用及指导意义导语：R语言作为一种广泛应用于数据分析与统计建模的编程语言，在各个领域中发挥着重要的作用。
本文将对R语言在数据分析中的应用进行探讨，并总结出相关的指导意义，希望能够为数据分析初学者提供一定的参考和帮助。
一、R语言的基础概述R语言是一种开源的编程语言，具备灵活、高效、优雅的特点，被广泛应用于数据科学和统计学领域。
R语言拥有丰富的数据处理、数据可视化和数据分析库，能够满足不同层次的数据分析需求。
二、R语言在数据预处理中的应用1.数据清洗：R语言提供了丰富的数据清洗函数和技术，可以对数据中的缺失值、异常值和重复值进行处理，提高数据的质量。
2.数据转换：R语言能够通过函数和技术，对数据进行转换和重构，实现数据格式的统一和规整，为后续的分析提供基础。
三、R语言在数据分析中的应用1.统计分析：R语言提供了众多的统计分析函数和包，能够进行常见的统计分析，如描述性统计、假设检验、方差分析等。
2.数据建模：R语言拥有强大的建模功能，可以进行线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等建模分析，为数据科学家提供了广泛的选择。
3.机器学习：R语言支持各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等，可以进行模式识别、预测和分类等任务。
四、R语言在数据可视化中的应用1.基础绘图：R语言提供了各类绘图函数，如散点图、柱状图、线图等，能够直观地展示数据的分布和趋势。
2.高级可视化：通过使用R语言的各种包，如ggplot2、plotly 等，可以制作专业、美观的可视化图表，提升数据分析的表达力。
3.交互式可视化：R语言可以与Shiny等工具结合，实现交互式可视化，使用户能够灵活地探索数据，在分析过程中进行实时调整和观察。
五、R语言在数据分析中的指导意义1.灵活性：R语言的灵活性使得分析人员能够根据需求进行自由创造和探索，满足不同场景下的分析需求。
2.社区支持：R语言拥有庞大的社区，用户可以在社区中获取丰富的资源、经验和技术支持，提高分析效率。
R语言关于泊松回归知识点总结
R语⾔关于泊松回归知识点总结泊松回归（英语:Poisson regression）包括回归模型，其中响应变量是计数⽽不是分数的形式。
例如，⾜球⽐赛系列中的出⽣次数或胜利次数。
此外，响应变量的值遵循泊松分布。
泊松回归的⼀般数学⽅程为log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn.....以下是所使⽤的参数的描述y是响应变量。
a和b是数字系数。
x是预测变量。
⽤于创建泊松回归模型的函数是g lm()函数。
语法在泊松回归中g lm()函数的基本语法是glm(formula,data,family)以下是在上述功能中使⽤的参数的描述f ormula是表⽰变量之间的关系的符号。
d ata是给出这些变量的值的数据集。
f amily是 R 语⾔对象来指定模型的细节。
它的值是“泊松”的逻辑回归。
例我们有内置的数据集“w arpbreaks”，其描述了⽺⽑类型（A或B）和张⼒（低，中或⾼）对每个织机的经纱断裂数量的影响。
让我们考虑“断裂”作为响应变量，它是断裂次数的计数。
⽺⽑“类型”和“张⼒”作为预测变量。
输⼊数据input <- warpbreaksprint(head(input))当我们执⾏上⾯的代码，它产⽣以下结果breaks wool tension1 26 A L2 30 A L3 54 A L4 25 A L5 70 A L6 52 A L创建回归模型output <-glm(formula = breaks ~ wool+tension,data = warpbreaks,family = poisson)print(summary(output))当我们执⾏上⾯的代码，它产⽣以下结果Call:glm(formula = breaks ~ wool + tension, family = poisson, data = warpbreaks)Deviance Residuals:Min 1Q Median 3Q Max3.6871 1.6503 0.4269 1.19024.2616Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)(Intercept) 3.69196 0.04541 81.302 < 2e-16 ***woolB 0.20599 0.05157 3.994 6.49e-05 ***tensionM 0.32132 0.06027 5.332 9.73e-08 ***tensionH 0.51849 0.06396 8.107 5.21e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***' 0.001 ‘**' 0.01 ‘*' 0.05 ‘.' 0.1 ‘ ' 1(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)Null deviance: 297.37 on 53 degrees of freedomResidual deviance: 210.39 on 50 degrees of freedomAIC: 493.06Number of Fisher Scoring iterations: 4在摘要中，我们查找最后⼀列中的p值⼩于0.05，以考虑预测变量对响应变量的影响。
R语言函数总结（2）
R语⾔函数总结（2）统计学上分布有很多，在R中基本都有描述。
因能⼒有限，我们就挑选⼏个常⽤的、⽐较重要的简单介绍⼀下每种分布的定义，公式，以及在Ｒ中的展⽰。
统计分布每⼀种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。
⽐如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。
下⾯我们列出各分布后缀，前⾯加前缀d、p、q或r就构成函数名：norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡⽅（包括⾮中⼼） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔 lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：⼆项分布，geom：⼏何分布，hyper：超⼏何，nbinom：负⼆项，pois：泊松 signrank：符号秩，wilcox：秩和，tukey：学⽣化极差下⾯先列举各种分布：rnorm(n, mean=0, sd=1) ⾼斯（正态）分布rexp(n, rate=1) 指数分布rgamma(n, shape, scale=1) γ分布 rpois(n, lambda) Poisson分布rweibull(n, shape, scale=1) Weibull分布 rcauchy(n, location=0, scale=1) Cauchy分布 rbeta(n, shape1, shape2) β分布 rt(n, df) t分布 rf(n, df1, df2) F分布 rchisq(n, df) χ 2 分布rbinom(n, size, prob)⼆项分布rgeom(n, prob)⼏何分布rhyper(nn, m, n, k) 超⼏何分布rlogis(n, location=0, scale=1) logistic分布rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1)对数正态rnbinom(n, size, prob)负⼆项分布runif(n, min=0, max=1)均匀分布rwilcox(nn, m, n), rsignrank(nn, n) Wilcoxon分布注意了，上⾯的分布都有⼀个规律，就是所有的函数前⾯都有r开始，所以呢，如果想获得概率密度，就⽤ｄ替换ｒ如果想获取累计概率密度，就⽤ｐ替换ｒ如果想获取分位数，就⽤ｑ替换ｒ⼆项分布：即重复n次独⽴的。
r语言心得体会总结
r语言心得体会总结经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的教理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅，在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵教据的输入输出、实习分支、循环、使用者可以自定义功能、这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能、这也正是R语言的强大之处二、学习心得在学习该书的过程中、我不仅加深了对统计学方法的理解、同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧、了解了各种函数的意义和用法、并能把两者结合起来、解决实际中的统计问题。
R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组、它可以看作是定义了维教（dimn属性）的向量。
因此教组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
pyO函教可以在对矩阵的一维或若干维进行菜种计算，例如appy（Almncam表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以用“列表名I下标川”的格式引用。
总结R语言中矩阵运算的函数
总结R语言中矩阵运算的函数
R语言中矩阵运算的函数主要有以下几类：
1、矩阵创建函数
（1）matrix(函数：可以方便地构建由数据集合成的矩阵。
（2）array(函数：可以构建指定步长、指定维度的矩阵。
（3）cbind(和rbind(函数：可以把两个或多个向量或矩阵合并成一个矩阵，其中cbind(按列连接，rbind(按行连接。
2、矩阵访问函数
（1）[]函数：可以把一个矩阵按行或列的范围抽出来。
（2）rownames(函数：可以把一个矩阵制定行的名字抽出来。
（3）colnames(函数：可以把一个矩阵指定列的名字抽出来。
3、矩阵运算函数
（1）+、-、*以及/等运算符：可以实现矩阵的加减乘除以及其他算术运算。
（2）t(函数：可以把一个矩阵转置，把行变成列，把列变成行。
（3）diag(函数：可以把一个矩阵按对角线把元素抽出来组成一个新的向量。
（4）det(函数：可以计算矩阵的行列式，可以用于解决方程组。
（5）solve(函数：可以解决矩阵的特征方程组。
（6）crossprod(函数：可以把两个向量或两个矩阵带入，计算两个向量或者两个矩阵的点乘，也就是其内积。
（7）outer(函数：可以把乘积的结果按行和列的方式组织起来，形成一个矩阵。
4、矩阵转换和汇总函数。
大一R语言统计学知识点总结
大一R语言统计学知识点总结在大一学习R语言统计学时，我们需要掌握一些基本的知识点。
下面是对这些知识点的总结。
1. R语言的基本语法R语言是一种用于统计计算和绘图的编程语言，具有简洁的语法和丰富的函数库。
在学习R语言之前，我们需要先了解其基本的语法规则，包括对象赋值、变量命名和控制结构等。
2. 数据类型与数据结构R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
此外，R语言还支持多种数据结构，如向量、矩阵、数组、列表和数据框。
学习R语言时，需要熟悉各种数据类型和数据结构的使用方法。
3. 数据的读取与处理在实际的数据分析中，我们需要从外部文件中读取数据，并进行数据的清洗和处理。
R语言提供了多种函数用于读取和处理数据，如read.table()函数用于读取文本文件，str()函数用于查看数据结构，subset()函数用于数据子集的选择等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的统计方法。
R语言提供了丰富的函数用于计算常用的描述性统计指标，如均值、中位数、标准差和百分位数等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数的使用方法。
5. 统计图表绘制统计图表是数据可视化的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
R语言提供了多种函数和扩展包用于绘制各种类型的统计图表，如散点图、柱状图、折线图和箱线图等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数和扩展包的使用方法。
6. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的方法。
R语言提供了多种函数用于进行统计推断，如假设检验、置信区间估计和回归分析等。
学习R语言时，需要了解这些函数的原理和使用方法。
7. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是利用计算机算法从数据中发现模式和规律的方法。
R语言提供了多种函数和扩展包用于数据挖掘和机器学习，如聚类分析、分类算法和回归算法等。
学习R语言时，可以通过案例分析和实验来掌握这些方法的应用。
总结：通过学习R语言统计学知识点，我们能够掌握数据分析的基本技能，对数据进行描述和分析。
R语言方法总结
计算描述性统计量:1、summary:例：summarymtcarsvarssummary函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计;2、apply函数或sapply函数计算所选择的任意描述性统计量;mean、sd、var、min、max、median、length、range 和quantile;函数fivenum可返回图基五数总括Tukey’s five-number summary,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值;sapply例：mystats <- functionx, na.omit = FALSE {if na.omitx <- xis.naxm <- meanxn <- lengthxs <- sdxskew <- sumx - m^3/s^3/nkurt <- sumx - m^4/s^4/n - 3returncn = n, mean = m, stdev = s, skew = skew, kurtosis = kurt}sapplymtcarsvars, mystats3、describe：Hmisc包：返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数,以及五个最大的值和五个最小的值;例：libraryHmiscdescribemtcarsvars4、stat.desc：pastecs包若basic=TRUE默认值,则计算其中所有值、空值、缺失值的数量,以及最小值、最大值、值域,还有总和;若desc=TRUE同样也是默认值,则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数;若norm=TRUE不是默认的,则返回正态分布统计量,包括偏度和峰度以及它们的统计显著程度和Shapiro–Wilk正态检验结果;这里使用了p值来计算平均数的置信区间默认置信度为0.95：例：librarypastecsstat.descmtcarsvars5、describe：psych包计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误例：librarypsychdescribemtcarsvars分组计算描述性统计量1、aggregate：例：aggregatemtcarsvars, by = listam = mtcars$am, mean2、by：例：dstats <- functionxcmean=meanx, sd=sdxbymtcarsvars, mtcars$am, dstatsbymtcars,vars,mtcars$am,plyr::colwisdstats3、summaryBy：doBy包例librarydoBysummaryBympg + hp + wt ~ am, data = mtcars, FUN = mystats 4、describe.by：doBy包describe.by函数不允许指定任意函数, 例：librarypsychdescribe.bymtcarsvars, mtcars$am5、reshape包分组：重铸和融合例：libraryreshapedstats <- functionx cn = lengthx, mean = meanx,sd = sdxdfm <- meltmtcars, measure.vars = c"mpg", "hp","wt", id.vars = c"am", "cyl"castdfm, am + cyl + variable ~ ., dstats频数表和列联表1、table：生成简单的频数统计表mytable <- withArthritis, tableImprovedMytable2、prop.table：频数转化为比例值prop.tablemytable3、prop.table100：转化为百分比prop.tablemytable100二维列联表4、tableA,B/xtabs~A+b,data=mydata例：mytable <- xtabs~ Treatment+Improved, data=Arthritis5、margin.table和prop.table：函数分别生成边际频数和比例1:行,2：列行和与行比例margin.tablemytable, 1prop.tablemytable, 1列和与列比例margin.tablemytable, 2prop.tablemytable, 2prop.tablemytable6、addmargins：函数为这些表格添加边际和addmarginsmytableadmarginsprop.tablemytableaddmarginsprop.tablemytable, 1, 2addmarginsprop.tablemytable, 2, 17.crossTable：gmodels包例：librarygmodelsCrossTableArthritis$Treatment, Arthritis$Improved多维列联表1、table和xtabs：都可以基于三个或更多的类别型变量生成多维列联表;2、ftable:例：mytable <- xtabs~ Treatment+Sex+Improved, data=Arthritismytableftablemytablemargin.tablemytable, 1margin.tablemytable, 2margin.tablemytable, 3margin.tablemytable, c1,3ftableprop.tablemytable, c1, 2ftableaddmarginsprop.tablemytable, c1, 2, 3 gtableaddmarginsprop.tablemytable, c1, 2, 3 100独立检验1、卡方独立性检验：chisq.test例：libraryvcdmytable <- xtabs~Treatment+Improved, data=Arthritischisq.testmytablemytable <- xtabs~Improved+Sex, data=Arthritischisq.testmytable2、Fisher精确检验：fisher.test例：mytable <- xtabs~Treatment+Improved, data=Arthritis fisher.testmytable3、Cochran-Mantel—Haenszel检验：mantelhaen.test例：mytable <- xtabs~Treatment+Improved+Sex, data=Arthritis mantelhaen.testmytable相关性度量1、assocstats：例：libraryvcdmytable <- xtabs~Treatment+Improved, data=Arthritisassocstatsmytable2、cor：函数可以计算这三种相关系数,3、cov：函数可用来计算协方差例：states <- state.x77, 1:6covstatescorstatescorstates, method="spearman"x <- states, c"Population", "Income", "Illiteracy", "HS Grad"y <- states, c"Life Exp", "Murder"corx, y4、pcor：偏相关ggm包例：libraryggmpcorc1, 5, 2, 3, 6, covstates相关性的显著性检验1、cor.test其中的x和y为要检验相关性的变量, alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验取值为"two.side"、"less"或"greater" ,而method用以指定要计算的相关类型"pearson"、"kendall"或"spearman"当研究的假设为总体的相关系数小于0时,请使用alternative= "less";在研究的假设为总体的相关系数大于0时,应使用alternative="greater";在默认情况下,假设为alternative="two.side"总体相关系数不等于0;例：cor.teststates, 3, states, 52、corr.test：可以为Pearson、Spearman或Kendall相关计算相关矩阵和显著性水平;例：librarypsychcorr.teststates, use = "complete"3、pcor.test：psych包t 检验1、t.testy~x,data独立样本例：libraryMASSt.testProb ~ So, data=UScrime2、t.testy1,y2,paired=TRUE非独立例：libraryMASSsapplyUScrimec"U1", "U2", functionx cmean = meanx,sd = sdxwithUScrime, t.testU1, U2, paired = TRUE组间差异的非参数检验两组的比较：1、wilcox.testy~x,data ：评估观测是否是从相同的概率分布中抽得例：withUScrime, byProb, So, medianwilcox.testProb ~ So, data=UScrime2、wilcox.testy1,y2,paried=TRUE：它适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情境;例：sapplyUScrimec"U1", "U2", medianwithUScrime, wilcox.testU1, U2, paired = TRUE多于两组的比较：1、kruskal.testy~A,data:各组独立例：states <- as.data.framecbindstate.region, state.x77kruskal.testIlliteracy ~ state.region, data=states2、friedman.testy~A|B,data:各组不独立非参数多组比较:1、npmc :npmc包例：class <- state.regionvar <- state.x77, c"Illiteracy"mydata <- as.data.framecbindclass, varrmclass,varlibrarynpmcsummarynpmcmydata, type = "BF"aggregatemydata, by = listmydata$class, median回归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因变量、效标变量或结果变量的方法;1、lm: 拟合回归模型lmy~x1+x2+x3,data简单线性回归1、lm: data是数据框例：fit <- lmweight ~ height, data = womensummaryfitwomen$weightfittedfitresidualsfitplotwomen$height, women$weight, main = "Women Age 30-39",xlab = "Height in inches", ylab = "Weight in pounds"多项式回归例：fit2 <- lmweight ~ height + Iheight^2, data = womensummaryfit2plotwomen$height, women$weight, main = "Women Age 30-39",xlab = "Height in inches", ylab = "Weight in lbs"lineswomen$height, fittedfit22、scatterplot：绘制二元关系图例：librarycarscatterplotweight ~ height, data = women, spread = FALSE,lty.smooth = 2, pch = 19, main = "Women Age 30-39", xlab = "Height inches",ylab = "Weight lbs."多元线性回归1、scatterplotMatrix：car包scatterplotMatrix函数默认在非对角线区域绘制变量间的散点图, 并添加平滑loess 和线性拟合曲线;对角线区域绘制每个变量的密度图和轴须图;例：fit <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data = states有交互项的多元线性回归例：fit <- lmmpg ~ hp + wt + hp:wt, data = mtcarssummaryfit1、effect : effects包：展示交互项的结果term即模型要画的项, mod为通过lm拟合的模型, xlevels是一个列表,指定变量要设定的常量值, multiline=TRUE选项表示添加相应直线;例：libraryeffectsploteffect"hp:wt", fit,xlevels=listwt = c2.2, 3.2, 4.2,multiline = TRUE回归诊断1、confint：求模型参数的置信区间例：fit <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data=statesconfintfit2、plot：生成评价模型拟合情况的图形例：fit <- lmweight ~ height, data = womenparmfrow = c2, 2plotfit3、lm :删除观测点例：newfit <- lmweight ~ height + Iheight^2, data = women-c13, 15,parmfrow = c2, 2plotnewfitparopargvlma包提供了对所有线性模型假设进行检验的方法检验正态性：4、Plot：car包：学生化残差studentized residual,也称学生化删除残差或折叠化残差例：librarycarfit <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data = statesPlotfit, labels = sstates, id.method = "identify" ,simulate = TRUE, main ="Q-Q Plot"注：id.method = "identify"选项能够交互式绘图5、fitted:提取模型的拟合值例：fittedfit“Nevada”6、residuals:二项式回归模型的残差例：residualsfit“Nevada”7、residplot：生成学生化残差柱状图即直方图,并添加正态曲线、核密度曲线和轴须图;它不需要加载car包例：residplot <- functionfit, nbreaks=10 {z <- rstudentfithistz, breaks=nbreaks, freq=FALSE,xlab="Studentized Residual",main="Distribution of Errors"rugjitterz, col="brown"curvednormx, mean=meanz, sd=sdz,add=TRUE, col="blue", lwd=2linesdensityz$x, densityz$y,col="red", lwd=2, lty=2legend"topright",legend = c "Normal Curve", "Kernel Density Curve",lty=1:2, col=c"blue","red", cex=.7}residplotfit误差的独立性8、durbinWatsonTest ：验证独立性例：durbinWatsonTestfit验证线性9、crPlots：car包成分残差图也称偏残差图例：crPlotsfit同方差性car包的两个函数10、ncvTest ：生成一个计分检验,零假设为误差方差不变,备择假设为误差方差随着拟合值水平的变化而变化;若检验显著,则说明存在异方差性11、spreadLevelPlot：添加了最佳拟合曲线的散点图,展示标准化残差绝对值与拟合值的关系;例：librarycarncvTestfitspreadLevelPlotfit线性模型假设的综合验证1、gvlma ：gvlma包：线性模型假设进行综合验证,同时还能做偏斜度、峰度和异方差性的评价例：librarygvlmagvmodel <- gvlmafitsummarygvmodel多重共线性1、vif ：car包：函数提供VIF值, vif>2就表明存在多重共线性问题例：viffitsqrtviffit > 2异常观测值1、outlierTest ：car包：求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值例：librarycaroutlierTestfit高杠杆值点1、hat.plot :观测点的帽子值大于帽子均值的2或3倍,即可以认定为高杠杆值点例：hat.plot <- functionfit{p <- lengthcoefficientsfitn <- lengthfittedfitplothatvaluesfit, main = "Index Plot of Hat Values"ablineh = c2, 3 p/n, col = "red", lty = 2identify1:n, hatvaluesfit, nameshatvaluesfit}hat.plotfit强影响点：Cook’s D值大于4/n-k -1,则表明它是强影响点,其中n 为样本量大小, k 是预测变量数目;例：cutoff <- 4/nrowstates - lengthfit$coefficients - 2plotfit, which = 4, cook.levels = cutoffablineh = cutoff, lty = 2, col = "red"1、influencePlot：car包：离群点、杠杆值和强影响点的信息整合到一幅图形中例：influencePlotfit, id.method = "identify", main = "Influence Plot",sub = "Circle size is proportial to Cook's Distance"纵坐标超过+2或小于2的州可被认为是离群点,水平轴超过0.2或0.3的州有高杠杆值通常为预测值的组合;圆圈大小与影响成比例,圆圈很大的点可能是对模型参数的估计造成的不成比例影响的强影响点变量变换1、powerTransform:car包:函数通过λ 的最大似然估计来正态化变量 x;例：librarycarsummarypowerTransformstates$Murder2、boxTidwell:car包：通过获得预测变量幂数的最大似然估计来改善线性关系例：librarycarboxTidwellMurder ~ Population + Illiteracy, data = states模型比较1、anova：基础包：比较两个嵌套模型的拟合优度例：fit1 <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data = statesfit2 <- lmMurder ~ Population + Illiteracy, data = statesanovafit2, fit12、AIC：AIC值越小的模型可以不嵌套要优先选择,它说明模型用较少的参数获得了足够的拟合度;例：fit1 <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data = statesfit2 <- lmMurder ~ Population + Illiteracy, data = statesAICfit1, fit2变量选择1、stepAIC：MASS包：逐步回归模型例：libraryMASSfit1 <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data = statesstepAICfit, direction = "backward"2、regsubsets：leaps包：全子集回归例：libraryleapsleaps <- regsubsetsMurder ~ Population + Illiteracy +Income + Frost, data = states, nbest = 4plotleaps, scale = "adjr2"交叉验证1、crossval 函数：bootstrap 包：实现k 重交叉验证例：shrinkage <- functionfit, k = 10 {requirebootstrapdefine functionstheta.fit <- functionx, y {lsfitx, y}theta.predict <- functionfit, x {cbind1, x %% fit$coef}matrix of predictorsx <- fit$model, 2:ncolfit$modelvector of predicted valuesy <- fit$model, 1results <- crossvalx, y, theta.fit, theta.predict, ngroup = kr2 <- cory, fit$fitted.values^2r2cv <- cory, results$cv.fit^2cat"Original R-square =", r2, "\n"catk, "Fold Cross-Validated R-square =", r2cv, "\n"cat"Change =", r2 - r2cv, "\n"}2、shrinkage：交叉验证;R平方减少得越少,预测则越精确;例：fit <- lmMurder ~ Population + Income + Illiteracy +Frost, data = statesshrinkagefit相对重要性1、scale：将数据标准化为均值为0、标准差为1的数据集,这样用R回归即可获得标准化的回归系数;注意, scale函数返回的是一个矩阵,而lm函数要求一个数据框例：zstates <- as.data.framescalestateszfit <- lmMurder ~ Population + Income + Illiteracy +Frost, data = zstatescoefzfit2、relweights ：相对权重例：relweights <- functionfit, ... {R <- corfit$modelnvar <- ncolRrxx <- R2:nvar, 2:nvarrxy <- R2:nvar, 1svd <- eigenrxxevec <- svd$vectorsev <- svd$valuesdelta <- diagsqrtevcorrelations between original predictors and new orthogonal variableslambda <- evec %% delta %% teveclambdasq <- lambda^2regression coefficients of Y on orthogonal variablesbeta <- solvelambda %% rxyrsquare <- colSumsbeta^2rawwgt <- lambdasq %% beta^2import <- rawwgt/rsquare 100lbls <- namesfit$model2:nvarrownamesimport <- lblscolnamesimport <- "Weights"plot resultsbarplottimport, names.arg = lbls, ylab = "% of R-Square",xlab = "Predictor Variables", main = "Relative Importance of Predictor Variables",sub = paste"R-Square = ", roundrsquare, digits = 3,...returnimport}using relweightsfit <- lmMurder ~ Population + Illiteracy + Income +Frost, data = statesrelweightsfit, col = "lightgrey"方差分析1、aov =lm单因素方差分析2、plotmeans:绘制带置信区间的图形例：librarymultcompattachcholesteroltabletrtaggregateresponse, by = listtrt, FUN = meanaggregateresponse, by = listtrt, FUN = sdfit <- aovresponse ~ trtsummaryfitlibrarygplotsplotmeansresponse ~ trt, xlab = "Treatment", ylab = "Response", main = "Mean Plot\nwith 95% CI"detachcholesterol多重比较1、TukeyHSD：对各组均值差异的成对检验例：TukeyHSDfitparlas = 2parmar = c5, 8, 4, 2plotTukeyHSDfitparopar2、glht：multcomp包：多重均值比较例：librarymultcompparmar = c5, 4, 6, 2tuk <- glhtfit, linfct = mcptrt = "Tukey"plotcldtuk, level = 0.05, col = "lightgrey"paropar评估检验的假设条件1、正态检验：librarycarPlotlmresponse ~ trt, data = cholesterol, simulate = TRUE,main = " Plot", labels = FALSE2、方差齐性检验：bartlett.testresponse ~ trt, data = cholesterol3、检测离群点：outlierTest car包librarycaroutlierTestfit单因素协方差分析例：datalitter, package = "multcomp"attachlittertabledoseaggregateweight, by = listdose, FUN = meanfit <- aovweight ~ gesttime + dosesummaryfit1、effects ：effects包：计算调整的均值例：libraryeffectseffect"dose", fit2、ancova ：HH包：绘制因变量、协变量和因子之间的关系图例：libraryHHancovaweight ~ gesttime + dose, data = litter3、interaction.plot：函数来展示双因素方差分析的交互效应例：interaction.plotdose, supp, len, type = "b", col = c"red", "blue", pch = c16, 18,main = "Interaction between Dose and Supplement Type"4、plotmeans：gplots包：展示交互效应例：librarygplotsplotmeanslen ~ interactionsupp, dose, sep = " ",connect = listc1, 3, 5, c2, 4, 6,col = c"red", "darkgreen",main = "Interaction Plot with 95% CIs",xlab = "Treatment and Dose Combination"5、interaction2wt：HH包：可视化结果例:libraryHHinteraction2wtlen ~ supp dose6、colMeans:计算每列的平均值7、nrow/ncol :计算数组额行数和列数8、mahalanobis：用协方差来计算两点之间距离的方法稳健多元方差分析Wilks.test :稳健单因素MANOV A。
r语言作业个人总结与心得
r语言作业个人总结与心得在学习R语言的过程中，我遇到了许多挑战和困惑，但同时也收获了很多知识和经验。
通过这次作业，我对R语言的应用和数据分析有了更深入的了解。
下面我将总结我在这次作业中遇到的问题、解决方法以及个人心得体会。
我遇到的第一个问题是如何读取和处理数据。
在这次作业中，我需要分析一份包含大量数据的CSV文件。
我通过使用R语言中的read.csv()函数成功读取了文件，并将其转换为数据框的形式。
接着，我遇到了数据清洗的问题，其中包括处理缺失值、异常值和重复值。
我学习并使用了R语言中的函数如is.na()、complete.cases()和duplicated()来处理这些问题。
我面临的另一个挑战是如何进行数据分析和统计。
在这次作业中，我需要计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，并绘制相关的图表。
我学习并使用了R语言中的函数如mean()、median()、sd()、hist()和plot()来完成这些任务。
同时，我也学习了如何使用R语言中的包（package）来扩展R的功能，比如使用ggplot2包绘制更美观和灵活的图表。
我还遇到了数据可视化的问题。
在这次作业中，我需要将数据以柱状图、散点图和折线图的形式展示出来，以便更直观地理解数据的分布和趋势。
通过学习和使用ggplot2包，我成功绘制了这些图表，并通过调整颜色、标题、坐标轴等参数使其更具可读性和美观性。
在解决问题的过程中，我意识到编程思维的重要性。
在处理数据和进行分析时，我需要清晰地定义问题，找到合适的方法和函数，并按照一定的逻辑顺序编写代码。
我学会了使用注释来解释代码的含义和目的，以及使用变量和函数命名来提高代码的可读性。
此外，我还学会了调试代码，通过输出变量的值和使用print()函数来查找错误和改进代码。
通过这次作业，我不仅学会了R语言的基本语法和常用函数，还学会了如何处理和分析数据，以及如何将结果可视化。
我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值，也更加清晰地认识到自己在学习和实践中的不足之处。
R语言常用语法总结
R语言常用语法总结
一、基本信息
2.命令行：R语言使用命令行来实现算法、数据处理和绘图等任务，
是操作R语言最常用的方式。
3.包：R语言有很多种不同功能的包，可以方便的拓展R语言的功能。
4. 数据结构：R语言使用vector，matrix，list等数据结构存储数据，并供后续使用。
二、数据操作
1. 读取数据：R语言可以使用read.table，read.csv，read.arff
等命令把数据读取到R环境中。
2.预处理：R语言可以对数据进行缺失值检测、类别变量的编码和数
值变量的标准化等预处理操作。
3. 查看数据：R语言可以使用head，tail，str等函数查看数据结
构和数据条目，以及summary函数查看数据基本统计量等。
4.建立模型：R语言可以使用统计学中的算法，如逻辑回归，决策树，支持向量机等，来建立数据分析模型。
5.模型验证：R语言可以使用均方误差，AUC值等指标，对模型的效
果进行定量和定性验证。
6. 可视化：R语言可以使用ggplot2，plotly，wordcloud等绘图函数，对数据进行可视化分析。
三、编程
1. 条件判断：R语言可以使用if，elseif，else语句。
R语言关于二项分布知识点总结
3D打印到月球美日打造宇宙第一披萨店
佚名
【期刊名称】《金卡工程》
【年(卷),期】2012(000)008
【摘要】人类已经无法阻止Pizza外卖员跑遍全宇宙了!美国著名餐饮连锁公司达美乐的日本分公司近日郑重宣布，将在月球开设第一家外星披萨餐厅，建筑成本至少高达1．67万亿日元（约人民币1383亿元）。
这家月球披萨餐厅是一个直径约为26米的拱形圆顶建筑物。
达美乐公司称，为了降低建筑成本，他们将在月球上就地取材，采用月球的矿石作为建筑材料。
【总页数】1页(P43-43)
【正文语种】中文
【中图分类】TU723.3
【相关文献】
1.美日将发射月球探测器 [J], 晓雨
2.月球上的“第四”宇宙速度 [J], 于凤军
3.浩瀚宇宙中的中国声音——《飞向月球》音效制作的实践与体会 [J], 王玥
4.欧美日科学家计划联合开发月球 [J], 林琳
5.宇宙神-5火箭将发射私营月球着陆器 [J],
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R语言学习总结经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R 软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以用“列表名[[下标]]”的格式引用。
而“列表名[下标]”表示的是一个子列表，这是一个很容易混淆的地方。
R语言中非常重要的一种数据结构是data.frame（数据框），它通常是矩阵形式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每一列必须有相同的长度。
数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。
用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。
输入：A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T) #A为一个2行6列，按行排列的矩阵X<-as.data.frame(A) #把A转化成数据框形式的XX[1:2,seq(1,5,2)] #输出X的第1、2行和1、3、5列输出：V1 V3 V51 1 3 52 7 9 11输入：attach(X);R<-V1/V5;R #调用数据框X,计算并输出V1和V5的比值输出：[1] 0.2000000 0.6363636与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制结构。
比如if/else语句，for循环等。
因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。
例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输入一个正整数”；否则，如果n是偶数，则将n除2赋值给n；否则将3n+1赋给n。
不断循环，直到n=1停止，并输出：“运算成功”解：新建一个程序脚本，名为chapter2.R”，写入代码：f<-function(n){if(n<=0) list("要求输入一个正整数")else{repeat{if(n==1) break #n=1时终止 else if(n/2==as.integer(n/2)) n<-n/2 #n 为偶数时除2 else n<-3*n+1}list("运算成功")}}在R窗口中输入：Source(“chapter2.R”);f(32)输出：[1] "运算成功"输入：f(-5)输出：[1] "要求输入一个正整数"2、R在统计描述中的应用数据框操作（plyr包）辅助小函数1 splat函数：作用：把原函数中多个参数打包为一个list作为参数，然后输出新的函数。
也就是说本来某个函数需要输入多个参数，现在套上splat后，只要输入一个参数list就可以了，不需要单独地输入参数。
它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
m*ply(a_matrix, FUN)的作用和a*ply(a_matrix，1，splat(FUN))一样例:（1）参数使用> hp_per_cyl<-function(hp,cyl,...) hp/cyl> splat(hp_per_cyl)(mtcars[1,])1] 18.33333> splat(hp_per_cyl)(mtcars)[1] 18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.5000030.62500 15.50000 23.75000[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.6250026.87500 28.75000 16.50000[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.6250021.87500 16.50000 22.75000[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000等价于：> hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$cyl)splat函数的优点就是可以不用拆分字段，可以一起输入作为参数。
（2）与plyr函数合用：> f<-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg/wt)> ddply(mtcars,.(cyl),splat(f))2 each函数作用：把多个函数汇聚成一个函数，当使用这个函数时，将分别作用多个函数。
它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
不足：不能给作用的函数指定附加参数，只能使用默认参数。
例:> fun<-function(x)c(min=min(x),max=max(x),mean=mean(x))> fun(1:10)等价于:> f<-each(min,max,mean)> f(1:10)3 colwise函数colwise(.fun,.cols,...)说明：.fun：要转化的函数；.cols是测试数据框的列是否应包含的判别函数或者是·要包含的列的名称。
catcolwise(.fun,...) 与colwise功能类似，只是对离散型变量有效numcolwise(.fun,...) 与colwise功能类似，只是对数值型变量有效作用：把作用于数据框行向量的函数（如mean，median等）转化为作用于数据框列向量的函数。
于plyr函数一起使用十分方便。
作用结果生成一个新的函数。
例：> nmissing<-function(x) sum(is.na(x))> colwise(nmissing)(baseball)> colwise(nmissing,.(sb,cs,so))(baseball)> ddply(baseball,.(year),colwise(nmissing,.(sb,cs,so)))> numcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.numeric)(baseball)> catcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.discrete)(baseball)4 failwith函数failwith(default=NULL, f, quiet=FALSE)作用：修正一个函数，使得当该函数出现错误时返回一个设定的默认值，默认为空。
作用结果生成一个新的函数。
> f<-function(x) if (x==1) stop("Error") else 1> f(1)Error in f(1) : Error> safef<-failwith(,f)> safef(1)Error in f(...) : ErrorNULL> safef<-failwith(12,f,quiet=TRUE)> safef(1)[1] 125 summarise()函数summarise(.data, ...)作用：对数据框做统计汇总，…为设定的统计方法或函数例：>summarise(baseball,duration=max(year)-min(year),nteam s=length(unique(team)))duration nteams1 136 132>head(ddply(baseball,"id",summarise,duration=max(year) -min(year),nteams=length(unique(team))))id duration nteams1 aaronha01 22 32 abernte02 17 73 adairje01 12 44 adamsba01 20 25 adamsbo03 13 46 adcocjo01 16 5数据集变量操作1 变量排序：arrange函数arrange(df, .(var1), .(var2)…)作用：按照指定列排序。
注意：使用arrange函数排完序后行名会丢失，需要用cbind补回。
例:> arrange(mtcars,cyl,disp)> cars<-cbind(vehicle=s(mtcars),mtcars)> arrange(cars,cyl,disp)------先把行名作为一个新的列加到数据框再排序2 更改变量名rename(x, replace, warn_missing=TRUE)作用：通过名字修改变量名字，不是根据它的位置。
例:>head(rename(tmt,replace=c("mpg"="avgpg",”cly”=”new”)))3 取行或列的数据take(x, along, indices, drop = FALSE)作用：在x中，按照某个维度取数。