R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统…

第二章  创建数据集 本章概要 1探索R数据结构 2使用数据编辑器 3数据导入 4数据集标注 本章所介绍内容概括例如以下. 两个方面的内容. 方面一:R数据结构 方面二:进入数据或者导入数据到数据结构 理解数据集 一个数据集通常由一个表格组合而成,行表示观測,列表示变量. 病人的数据集如表1所看到的. 表1 病人数据集 数据集可以反映数据结构.数据类型和内容. 数据结构 R数据结构如图2所看到的. 图2:R数据结构 数据结构即数据的组织方式.R数据结构包含向量.矩阵.数组.数据框和列表等. R向…

简单线性:用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式:用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性:用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多变量:用一个或多个解释变量预测多个响应变量 Logistic:用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量 泊松:用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量 Cox比例风险:用一个或多个解释变量预测一个事件发生的时间 时间序列:对误差项相关的时间序列数据建模 非线性:用一个或多个量化的解释变量预测一个量…

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1…

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu…

第一章 语言介绍 1.1 典型的数据分析步骤 1.2 获取帮助 help.start() help("which") help.search("which") 1.3 管理R工作区间函数 1.4 输入和输出 1.4.1 输入 函数 source("filename") 可在当前会话中执行一个脚本.如果文件名中不包含路径,R将假设此脚本在当前工作目录中.举例来说, source("1.R") 将执行包含在文件1.R中的R语句集合…

这篇简直是白写了,写到后面发现ggplot明显更好用 3.1 使用图形 attach(mtcars)plot(wt, mpg) #x轴wt,y轴pgabline(lm(mpg ~ wt)) #画线拟合title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars) R语言中画图只有一幅,如果要画多幅,用dev.new() 3.2 例子 dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)drugA <- c(16, 20, 27,…

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.…

本章介绍时间序列中的基本概念.特别地,介绍随机过程.均值.方差.协方差函数.平稳过程和自相关函数等概念. 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义,本科上过相关课程,用的是<应用随机过程>清华林元烈老师的书.第1章第5节: 上面的定义比较清楚明白.按照本书上的说法,随机变量序列就是一个随机过程,换句话说,在每一个t时刻,所研究的量都是一个随机变量.随机过程完整的概率结构是由每个时刻的有限联合概率分布族决定的,幸运的是,联合分布中的大部分信息可以通过均值.方差和协方差等加以描述,而不用去直接…

"春节假期是难得的读书充电的时间."--来自某boss.假期能写多少算多少,一个是题目中的这本书,另一个是<python核心编程>中的高级部分,再一个是拖着的<算法导论>. ------------------------------------------------------ 一.时间序列研究目的主要有两个:认识产生观测序列的随机机制,即建立数据生成模型:基于序列的历史数据,也许还要考虑其他相关序列或者因素,对序列未来的可能取值给出预测或者预报.通常我们不…

16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改.show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况.查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中: > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值: > mysett…

16.1 R 中的四种图形系统 基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice)).要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2)). 16.2 lattice 包 lattice包为单变量和多变量数据的可视化提供了一个全面的图形系统.在一个或多个其他变量的条件下,栅栏图形展示某个变量的分布或与其他变量间的关系…

处理缺失数据的高级方法 15.1 处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤: (1) 识别缺失数据: (2) 检查导致数据缺失的原因: (3) 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR) (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR…

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 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,这些无关变量称为主成分.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.它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. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个…

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分…

第十一章中级绘图 本章内容: 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatterplot scatterplot3d pairs plot3d scatterplotMatrix scatter3d cpairs symbols smoothScatter   11.1散点图 添加了最佳拟合曲线的散点图 > attach(mtcars) > plot(wt,mpg,main…

功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概…

第九章方差分析 9.2 ANOVA 模型拟合 9.2.1 aov()函数 aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE, contrasts = NULL, ...) 9.2.2 表达式中各项的顺序 y ~ A + B + A:B 有三种类型的方法可以分解等式右边各效应对y所解释的方差.R默认类型I 类型I(序贯型) 效应根据表达式中先出现的效应做调整.A不做调整,B根据A调整,A:B交互项根据A和 B调整. 类型II(分层型)…

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.…

7.1描述性统计分析 > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars])                    mpg  hp    wt Mazda RX4         21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag     21.0 110 2.875 Datsun 710        22.8  93 2.320 Hornet 4 Drive    21.4 11…

5.4 控制流  语句(statement)是一条单独的R语句或一组复合语句(包含在花括号{ } 中的一组R语 句,使用分号分隔):  条件(cond)是一条最终被解析为真(TRUE)或假(FALSE)的表达式:  表达式(expr)是一条数值或字符串的求值语句: q    序列(seq)是一个数值或字符串序列. q  5.4.1重复和循环 q  1.for结构  循环重复地执行一个语句,直到某个变量的值不再包含序列seq中为止 q  语法:for(var in seq) statemen…

第一章 R简单介绍 本章概要 1安装R 2理解R语言 3执行R程序 本章所介绍的内容概括例如以下. 一个典型的数据分析步骤如图1所看到的. 图1:典型数据分析步骤 简而言之,现今的数据分析要求我们从多种数据源中获取数据.数据合并.标注.清洗和分析.而且把分析的结果进行展示,形成报告或者系统.辅助决策.R可以满足现今数据分析的要求. 为什么用R? R是一个适合统计分析和画图的环境与语言.它是开源.免费的.获得世界范围社区支持. 统计分析和画图工具已经非常多了.比如:SPSS.SAS.Excel,S…

你仅仅要想处理数据,<R实战>这本书就能够助你一臂之力. <R实战>的目标是让你认识R,而且可以对数据进行操作.可视化和理解.该书包含4部分16个章节8个附录. 第一部分:入门,包含5章,简述例如以下. 第一章:R简单介绍. 谈及R是什么以及R的安装,R的交互式编程和批处理编程. 第二章:创建数据集. 谈及R获取数据的方法.先介绍了R的数据结构形式,后介绍了R从文本.电子表格.Web页面.统计包(SAS.SPSS等)和数据库中获取数据的方法. 第三章:画图入门. 谈及R中绘制图形.…

MindMapper原文件…

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5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex…

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<…

1.3.3 工作空间 getwd():显示当前工作目录 setwd():设置当前工作目录 ls():列出当前工作空间中的对象 rm():删除对象 1.3.4 输入与输出 source():执行脚本…

# 婚外情数据集 data(Affairs, package = "AER") summary(Affairs) table(Affairs$affairs) # 用二值变量,是或否 Affairs$ynaffair[Affairs$affairs > ] <- Affairs$ynaffair[Affairs$affairs == ] <- Affairs$ynaffair <- factor(Affairs$ynaffair, levels = c(, ),…