第六章  基本图形 6.1条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数).函数:barplot(height) 6.1.1简单的条形图 6.1.2推砌条形图和分组条形图 如果height是一个矩阵而不是一个向量,则绘图结果将是一幅堆砌条形图或分组条形图.若beside=FALSE(默认值),则矩阵中的每一列都将生成图中的一个条形,各列中的值将给出堆砌的“子条”的高度.若beside=TRUE,则矩阵中的每一列都表示一个分组,各列中的值将并列而不是堆砌. 6.1.3均值条形图…

第六章 Android绘图机制与处理技巧 1.屏幕尺寸信息屏幕大小:屏幕对角线长度,单位“寸”:分辨率:手机屏幕像素点个数,例如720x1280分辨率:PPI(Pixels Per Inch):即DPI(Dots Per Inch),它是对角线的像素点数除以屏幕大小得到的:系统屏幕密度:android系统定义了几个标准的DPI值作为手机的固定DPI独立像素密度(DP):android系统使用mdpi屏幕作为标准,在这个屏幕上1dp=1px,其他屏幕可以通过比例进行换算.在hdpi中,1dp=1.…

第六章 类文件结构 1.无关性的基石 各种不同平台的虚拟机与所有平台都统一使用程序存储格式——字节码是构成平台无关的基石. 实现语言无关性的基础仍然是虚拟机和字节码存储格式,Java虚拟机不和包括Java在内的任何语言绑定只能与class文件这种特定的二进制文件格式所关联. class文件包含了Java虚拟机指令集和符号表以及若干其他辅助信息. 2.class文件结构 概述: class文件是一组以八位字节为基础的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑的排列在class文件中. class文件格…

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…

6.3直方图 hist() 其中的x是一个由数据值组成的数值向量.参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形.参数breaks用于控制组的数量.在定义直方图中的单元时,默认将生成等距切分. par(mfrow=c(2,2)) hist(mtcars$mpg)#简单直方图 hist(mtcars$mpg#指定组数和颜色         breaks=12,         col="red",         xlab="Miles Per Gallon&quo…

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…

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…

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…

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…