1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,…

1.基础数据结构 1.1 向量 # 创建向量a a <- c(1,2,3) print(a) 1.2 矩阵 #创建矩阵 mymat <- matrix(c(1:10), nrow=2, ncol=5, byrow=TRUE) #取第二行 mymat[2,] #取第二列 mymat[,2] #第一行第五列的元素 mymat[1,5] 1.3 数组 #创建数组 myarr <- array(c(1:12),dim=c(2,3,2)) print(myarr) #取矩阵或数组的维度 dim(m…

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE…

从今天开始接触R语言,主要参考的书籍是<R语言实战>. 1.安装R语言程序 Windows:http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/ Linux:apt-get install r-base 我用的是Windows下的R 2.开始第一个小的实例 用R的函数来计算婴儿的平均体重.标准差.相关度 数据 命令 从结果中可以看到平均体重是7.06,标准差2.077498,相关度0.9075655 R中使用<-来代替其他编程语言中的等号. 图形化显示!!! 输入demo(gr…

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec…

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d…

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与…

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时…

本人最近在某咨询公司实习,涉及到了一些数据分析的工作,用的是R语言来处理数据.但是在应用的过程中,发现用R很不熟练,所以再打算学一遍R.曾经花一个月的时间看过一遍<R语言编程艺术>,还用R做过阿里的推荐算法比赛,对R语言有一些最初级.基本的了解.不过 ,上面那本书虽然挺好,但是不适合速成,是从程序员的角度写的,对常用函数和统计知识涉及的不多.在实际工作中,发现适时应用R的包和函数是十分重要的,所以打算另找一本书来看.在学校放着一本<R语言实战>,无奈没拿过来,就用电子版的学一遍吧.…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 系列文章链接 kubebuilder实战之一:准备工作 kubebuilder实战之二:初次体验kubebuilder kubebuilder实战之三:基础知识速览 kubebuilder实战之四:operator需求说明和设计 kubebuilder实战之五:operator编码 kubeb…