在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:…

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.…

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,…

summary() sapply(x,fun,options):对数据框或矩阵中的每一个向量进行统计 mean sd:标准差 var:方差 min: max: median: length: range: quantile: vars <- c("mpg", "hp", "wt")head(mtcars[vars]) summary(mtcars[vars]) mystats <- function(x, na.omit = FALS…

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…

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…

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…

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…