使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布  结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 案例:匹配出发生婚外情的模型 1.查看数据集的统计信息 library(AER) data(Affairs,package = 'AER') summary(Affairs) table(Affairs$affairs) 结果:该数据从601位参与者收集了,婚外情次数,性别,年龄,

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

R语言数据集的字段含义 作者:马文敏 选择一种数据结构来储存数据 将数据输入或导入到这个数据结构中 数据集的概念 数据集通常是有数据结构的一个矩形数组,行表示规则,列表示变量. 不同的行业对数据集的行和列的叫法不同 统计学家称他们为观测和变量 数据库分析为记录和字段 示例分析者叫他们示例 R语言可以处理的数据类型有很多种包括数据型,字符型,逻辑性,原生性. 2.数据结构 R语拥有很多用于储存数据的对象类型,包括标量,向量,矩阵,数组,数据框和列表. 向量 向量数据必须要有相同的类型和模式的数据,

在实操时出现以下的问题: Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html) cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了 方法有三 一.升级硬件 二.改进算法 三.修改操作系统分配给R的内存上限, memory.size(T)查看已分配内存 memory.size(F)查看已使用内存 memory.limit()查看内存上限 obj

数据集本身的分析技巧           作者:王立敏           文章来源:网络 1.数据集 数据集,又称为资料集.数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合. Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现.每一列代表一个特定变量.每一行都对应于某一成员的数据集的问题.它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数.每个数值被称为数据资料.对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员. 2.数据分析 数据结构 创建向量和矩阵 函数c(

data=iris[,-5]dist.e=dist(data,method='euclidean')model1=hclust(dist.e,method='ward') #分3类result=cutree(model1,k=3)mds=cmdscale(dist.e,k=2,eig=T)x = mds$points[,1]y = mds$points[,2]library(ggplot2)p=ggplot(data.frame(x,y),aes(x,y))p+geom_point(size=3

with(priority.train, table(From.EMail)) 统计priority.train中From.EMail的频数

搞清数据的由来 作者:李雪丽 资料来源:百度百科

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

我个人的环境是 ubuntu 12.04 64 位桌面版. 我自己在安装R 语言时,发现它依赖的库真不是一般的多,所以我在这里简单记录一下我整个安装过程 首先你需要安装 apt-get install libreadline6-dev apt-get install libXt.dev apt-get install gfortran apt-get install zlib1g-dev 然后它开始报告zlib 和 bzip2 库不对,或者是版本不够高,这时候,我就自己分别上对应的官网下载源码,

Linux下安装R语言 一.编译安装 由于采用编译安装,所以需要用到gcc编译环境,在编译前check文件时还会用到libXt-devel和readline-devel两个依赖,所以在编译R语言源码时先将这些工具和依赖包准备好.readline-devel 也可以不安装,不安装此包R语言编程环境中的自动补全功能就废了. 注:可以使用yum安装比较方便. 1.安装环境: Centos 6.5 2.安装步骤: (1) 打开命令行窗口,进入某一目录输入 wget  http://ftp.ctex.or

2.1数据集的概念 变量的类型是不同的,比如标示符.日期变量.连续变量.名义变量.有序型变量等,记得数据挖掘导论中有专门的描述. R可以处理的数据类型包括了数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节). 2.2数据结构 R拥有很多存储数据的对象类型,包括 标量.向量.矩阵.数组.数据框.列表.它们可以用下图表示: 因子是R中的名义型或者有序型变量,比较特殊. 2.2.1向量 标量是只有一个元素的向量,一般用来保存常量.其他没什么说的. seq函数: seq(, to = , by =

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

前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== #利用RCurl包批量下载(抓取)文件 li

笔者:前几天看到了以下的图片,着实一惊.作为R语言入门小菜鸟,还是觉得很好看,于是花了一点时间下载下来试用了一下,觉得还是挺高大上的. 就是英文不好是硬伤.下面贴给小白,我当时的下载步骤与遇见的问题. 大神请绕道. 欢迎会用的人,能够指导一下俺,俺的确不太熟悉这个界面与应用方式. 官方解释: Visual Stuido R工具预览版主要特性: •编辑器:为R脚本和功能带来完整的编辑体验,包括分离/合并窗口.语法高亮等: •智能感知(即自动补全):在编辑器和交互R窗口中均可用: •R交互窗口:在V

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

数据集——iris(R语言自带鸢尾花包) 一.scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0,标准差为1的标准化.它的两个参数center和scale: 1)center和scale默认为真,即T 2)center为真表示数据中心化 3)scale为真表示数据标准化 中心化:所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 标准化:标准化就是数据在中心化之后再除以标准差.变换后值域为[0,1]. # 标准化与中心化data(iris) # 读入数据head(iris) #查看

R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例">  选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段. dim(iris) Sampling)以iris数据集为例">  iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) Sampling)以iris数据集为例">  观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Se

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.