R语言glm函数学习:  [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. glm函数介绍: glm(formula, family=family.generator, data,control = list(...)) family:每一种响应分布(指数分布族)允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来. 常用的family: binomal(link='logit')         ----响应变量

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一

R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子 使用R对内置longley数据集进行回归分析,如果以GNP.deflator作为因变量y,问这个数据集是否存在多重共线性问题?应该选择哪些变量参与回归? >>>> 答 ## 查看longley的数据结构 str(longley) ## 'data.frame':    16 obs. of  7 variables: ##  $ GNP.deflator: num  83 88.5 88.2 89.5 96.2 ... ##  

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

变量用于临时存储数据,而函数用于操作数据,实现代码的重复使用.在R中,函数只是另一种数据类型的变量,可以被分配,操作,甚至把函数作为参数传递给其他函数.分支控制和循环控制,和通用编程语言的风格很相似,但是,不要因为R具有这些元素,就把R作为通用编程语言来看待,R的最小变量是向量,是一种面向数组(Array-Oriented)的语言.在编程时,尽量用array的方式思考,避免使用循环(for,while,repeat)控制,而使用apply函数家族实现计算的迭代,这是R语言的特色,把特定的函数应用

逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的. R语言中用于逐步回归分析的函数 step()    drop1()     add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame( x1=c( , ,,, ,, , , ,, ,,), x2=c(,,,,,,,,,,,,), x3=c( ,, , , , ,,,, ,, , ), x4=c(,,,,,, ,,,,,,), Y =c(78.5,74.3,

自定义函数 你可以输出一段代码,创建一个你自己定义的函数 蛋是如果你两个自定义函数的名字重复的话,后面的会把前面的替换掉 举个栗子: hanshu1 <- function(x)  sqrt(var) hanshu1 <- function(x ) sqrt(abs)  #如果你的函数只有一个函数 就不用加大括号 这两个函数名字重复了 后面的会把前面的替换掉 1.你可以设置参数也可以不设置参数,先看不设置参数的. welcome <- function() print ("we

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y

数字和字符串可以使用 format()函数的格式化为特定样式. 语法 format()函数的基本语法是: format(x, digits, nsmall,scientific,width,justify = c("left", "right", "centre", "none")) 以下是所使用的参数的说明: x - 为向量输入 digits - 是显示总位数 nsmall - 是最小位数的小数点右边 scientific 

Graphical Parameters You can customize many features of your graphs (fonts, colors, axes, titles) through graphic options. One way is to specify these options in through the par( ) function. If you set parameter values here, the changes will be in ef

library(raster)library(gdistance)r <- raster(nrows=3, ncols=4, xmn=0, xmx=7, ymn=0, ymx=6, crs="+proj=utm +units=m")r[] <- c(2, 2, 1, 1,          2, 2, 4, 4,          2, 1, 1, 4)par(mar=c(2,2,2,2))plot(r)text(r) 那么如果我们要求算四个方向上的平均值,注意是四个方向上

这个函数提取字符串的一部分. 语法 substring()函数的基本语法是: substring(x,first,last) 以下是所使用的参数的说明: x - 是字符向量输入. first - 是第一个字符要被提取的位置. last - 是最后一个字符要被提取的位置. 示例 # Extract characters from 5th to 7th position. result <- substring("Extract", 5, 7) print(result) 当我们上面

这些函数改变字符串的字符的大小写. 语法 toupper()和 tolower()函数的基本语法为: toupper(x) tolower(x) 以下是所使用的参数的说明: x - 向量输入. 示例 # Changing to Upper case. result <- toupper("Changing To Upper") print(result) # Changing to lower case. result <- tolower("Changing T

sample()函数 sample(x,size,replace=FALSE) x表示一个或多个向量,size表示从x中随机取的样本个数,replace=FALSE表示不放回抽样,即不会选取到相同的值 > x<-seq(,to=,by=) > sample(x,,replace = FALSE)# 不放回抽样 [] > x<-seq(,to=,by=) > sample(x,,replace = TRUE)# 可放回抽样 []

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

内容概览 尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串同样极为重要.从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用,字符串数据在R程序中使用的频率非常高.R语言提供了很多字符串操作函数,本文仅简要以下几种常用的字符串函数. 字符串分割函数:strsplit( ) 字符串连接函数:paste( ) 计算字符串长度:nchar( ) 字符串截取函数:substr( )及substring( ) 字符串替换函数:chartr( ) 大小写转换函数:toupper( ).tolower( )及ca

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

函数是一个组织在一起的一组以执行特定任务的语句.R语言有大量的内置函数,用户也可以创建自己的函数. 在R语言中的函数是一个对象,所以R语言解释器为能够通过控制到该函数,带有参数可能是函数必要完成的操作. 反过来函数执行其任务,并将控制返回到其可以被存储在其它的目的解释器以及任何结果. 函数定义 R函数是通过使用关键字 function 来创建.R函数的定义基本语法如下: function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body }

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

一.R语言应知常用函数 1.getwd() 函数:获取工作目录(同eclipse设置workspace类似),直接在R软件中使用,如下图: 2.setwd(dir=”工作目录”) 函数:设置R软件RStudio的工作目录,如下图(注意目录写法): 3.list.files()函数(同dir()函数):查看R软件当前工作目录下的文件,如下图: 4.一般赋值符号:<- 或-> ,如x<-3 或3->x,表示x等于3 5.ls()函数:查看工作空间中的所有变量:ls.str()函数:查看