5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me…

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp…

### Programming Entity Framework-dbContext 学习笔记 第五章 将图表添加到Context中的方式及容易出现的错误 方法 结果 警告 Add Root 图标中的所有实体将被跟踪,并标记为Added SaveChage 将试图将所有实体插入数据库,即使数据库中已存在该实体 Attach Root 所有实体将被跟踪并标记为Unchanged 新添加的实体将不会被插入数据库,并容易造成主键冲突 Add or Attach Root,then paint stat…

[HeadFrist-HTMLCSS学习笔记]第五章认识媒体:给网页添加图像 干货 JPEG.PNG.GIF有何不同 JPEG适合连续色调图像,如照片:不支持透明度:不支持动画:有损格式 PNG适合单色图像和线条构成的图像,如logo,剪贴画等:无损格式:可选择文件大小:可透明和需要多种颜色 GIF是最早的Web图像格式,适合单色图像和线条构成的图像;支持动画 <img>元素 <img src="XX.gif">,src属性制定了图像的位置 内联元素 指向其他网…

Android群英传笔记--第五章:Android Scroll分析 滑动事件算是Android比较常用的效果了,而且滑动事件他本身也是有许多的知识点,今天,我们就一起来耍耍Scroll吧 一.滑动效果是如何产生的 滑动一个View的本质其实就是移动一个View,改变其当钱所在的位置,他的原理和动画效果十分的相似,就是通过不断的改变View的坐标来实现这一效果,动态且不断的改变View的坐标,从而实现View跟随用户触摸滑动而滑动 但是在讲解滑动效果之前,需要先了解一下Android中窗口坐标体…

本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据缺失的原因: 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: 完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关: 随机缺失(MAR):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: 非随机缺失(NMAR):不属于MCAR或MAR的变量.…

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较…

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②…

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE…

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact…