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.…

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…

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,…

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…

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<…

# 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(, ),…

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…

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…

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…

#安装vcd包,数据集在vcd包中 library(vcd) counts <- table(Arthritis$Improved)counts # 垂直barplot(counts, main = "Simple Bar Plot", xlab = "Improvement", ylab = "Frequency") # 改为水平barplot(counts, main = "Horizontal Bar Plot",…

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…

knn算法: 1.优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 2.缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 3.适用数据范围:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法:不适用 5.测试算法:计算正确率 6.使用算法:需要输入样本和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理. 2.1.1 导入数据 operator是排序时要用的 from numpy import * import operato…

"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…

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…

关于发布和逸出 并发编程实践中,this引用逃逸("this"escape)是指对象还没有构造完成,它的this引用就被发布出去了.这是危及到线程安全的,因为其他线程有可能通过这个逸出的引用访问到“初始化了一半”的对象(partially-constructed object).这样就会出现某些线程中看到该对象的状态是没初始化完的状态,而在另外一些线程看到的却是已经初始化完的状态,这种不一致性是不确定的,程序也会因此而产生一些无法预知的并发错误.在说明并发编程中如何避免this引用逸出…

PARTII: SQL Basics CHAPTER 4Creating a Simple Query 介绍一种怎样创建SQL语句的技术--"Request/Translation/CleanUp/SQL" The SELECT operation in SQL can be broken down into three smaller operations, which we will refer to as the SELECT statement,the SELECT expre…

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.…

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…

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性…

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex…

R 语言实战(第二版) part 5-1 技能拓展 ----------第19章 使用ggplot2进行高级绘图------------------------- #R的四种图形系统: #①base:基础图形系统 #②grid图形系统: grid包,灵活,无完整绘图函数,适用开发者 #③lattice包:适用网格图形,即多变量/水平关系.基于grid包 #④ggplot2包:数据可视化利器 #前三者在基础安装中已包含,后三者使用时需显示加载 #1.以一个例子介绍ggplot2 library(g…

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…

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement…

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d…

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…

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257…

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们…

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些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.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释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…

本文对应<R语言实战>第13章:广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析. 两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = “logit”) gaussian (link = “identity”) gamma (link = “inverse”) inverse.gaussian (link = “1/mu^2”) poisson (link =…