1.4 包R提供了大量开箱即用的功能,但它最激动人心的一部分功能是通过可选模块的下载和安装来实现的.目前有2500多个①称为包(package)的用户贡献模块可从http://cran.r-project.org/web/packages下载.这些包提供了横跨各种领域.数量惊人的新功能,包括分析地理数据.处理蛋白质质谱,甚至是心理测验分析的功能.本书中多次使用了这些可选包.1.4.1 什么是包包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library)…

今天在做一个二开的项目,将struts打成jar包放在WEB-INF的目录下却扫描不到指定的路径,也就是http访问访问不到我们指定的action,其他代码可以正常使用,就是访问不到action.struts是基于注解使用 struts.于是我找struts.xml,最后发现被放在jar包里面了.一开始我的解决办法是将struts的相关代码解开jar包(也就是编译后的文件)放在WEB-INF\classes目录下,功能可以正常使用. 后来查阅资料发现,struts注解使用可以指定struts扫描…

struts 2中为什么抽象包不能包含action?麻烦写详细点!…

这几年数据挖掘的火热,也越来越多的人把R作为数据挖掘的一个辅助工具,据国际性组织kkguter统计有60%的人在挖掘过程中用到R工具,可见这个工具是多么的流行,对于数据统计.筛选以及画图绝对是神器.尽管之前在学校的时候也“断断续续”的用过它画画图,算算多次实验结果的mean.sd,也用过它来参加过Kaggle上面的比赛,但是都是拿来就用(off-the-shelf),没有系统的记录R的学习过程,借着R in Action一书来温习一下R的艺术编程. 网上有好多关于R的资料,当然官网上的是最全,最…

介绍如何使用reshape2包将宽型数据转换成长型数据,将长型数据转换成宽型数据.Reshape2是Hadley Wickham开发和维护的. 1.长数据VS宽数据 宽型数据:每列代表一个不同的变量.例如datasets包中的mtcars数据集就是宽型数据: mt=mtcars View(mt) 长型数据:一列包含了所有可能的变量,另一列是对应的取值.长数据有一列数据是变量的类型,有一列是变量的值.长数据不一定只有两列.ggplot2需要长类型的数据,plyr也需要长类型的数据,大多数的模型(比…

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站…

1.praise包干什么的? praise包就一个功能:赞你! 2.praise包怎么搞? 2.1安装 直接安装: install.packages("praise") 从github上安装: library(devtools) install_github("gaborcsardi/praise") 2.2开始赞你 用法: praise(template = "You are ${adjective}!") 使用随机的单词替换adjective…

1.安装 版本说明:Win10+R3.2.5+JKD1.7+eclipse-jee-mars-R-win32-x86_64 install.packages("rJava") 2.R中调用Java 载入rJava包,运行library(rJava),注意:在一个会话中,包只需载入一次.如果需要,你可以自定义启动环境以自动载入会频繁使用的那些包,下面是测试程序: > library(rJava) > .jinit() #打开JVM > s <- .jnew(&qu…

例如一下的例子:两个包,如何跳转 <struts>           <constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="false" />     <constant name="struts.devMode" value="false" />     <constant name="struts.i…

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…

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…

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…

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…

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…

功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概…

第九章方差分析 9.2 ANOVA 模型拟合 9.2.1 aov()函数 aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE, contrasts = NULL, ...) 9.2.2 表达式中各项的顺序 y ~ A + B + A:B 有三种类型的方法可以分解等式右边各效应对y所解释的方差.R默认类型I 类型I(序贯型) 效应根据表达式中先出现的效应做调整.A不做调整,B根据A调整,A:B交互项根据A和 B调整. 类型II(分层型)…

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1…

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.…

7.1描述性统计分析 > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars])                    mpg  hp    wt Mazda RX4         21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag     21.0 110 2.875 Datsun 710        22.8  93 2.320 Hornet 4 Drive    21.4 11…

5.4 控制流  语句(statement)是一条单独的R语句或一组复合语句(包含在花括号{ } 中的一组R语 句,使用分号分隔):  条件(cond)是一条最终被解析为真(TRUE)或假(FALSE)的表达式:  表达式(expr)是一条数值或字符串的求值语句: q    序列(seq)是一个数值或字符串序列. q  5.4.1重复和循环 q  1.for结构  循环重复地执行一个语句,直到某个变量的值不再包含序列seq中为止 q  语法:for(var in seq) statemen…

DT 包提供了 JavaScript 库 DataTables 的一个R接口,它使得R对象(矩阵或数据框)可以在HTML页面上显示为表格. 该包的DataTables函数生成的表格提供了数据的筛选.分页.排序及其他功能,目前依法不再CRAN上. 安装方法 install.packages("DT", repos="https://cloud.r-project.org/") 查看文档 ??DT 使用方法 该包的一个主要函数是 datatable().这个函数通过创建…

// RColorBrewer包介绍 RColorBrewer包提供了3套很好的配色方案.用户只需要指定配色方案的名称,就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色.这3套配色方案包括: 连续型Sequential(连续的):生成一系列连续渐变的颜色,通常用来标记连续型数值的大小. 离散型Diverging(离散的):生成用深色强调两端.浅色标示中部的系列颜色,可用来标记数据中的离群点. 极端型Qualitative(定性的):生成一系列彼此差异比较明显的颜色,通常用来标记分类数据. 在使…

1.5 批处理多数情况下,我们都会交互式地使用R:在提示符后输入命令,接着等待该命令的输出结果.偶尔,我们可能想要以一种重复的.标准化的.无人值守的方式执行某个R程序,例如,你可能需要每个月生成一次相同的报告,这时就可以在R中编写程序,在批处理模式下执行它.如何以批处理模式运行R与使用的操作系统有关.在Linux或Mac OS X系统下,可以在终端窗口中使用如下命令: R CMD BATCH options infile outfile其中infile是包含了要执行的R代码所在文件的文件名,ou…

一数据类型 R的数据类型包括数值型.字符型.逻辑型(布尔).复数型和原生型,同时R有好多存储数据的对象类型,包括标量.向量.矩阵.数组.数据框和列表,如下图所示下图(图的版权神马的归原作者跟原出版社所有,赶紧避嫌,呵呵) 1.向量操作 a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) b <- c("one", "two", "three") c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, F…

第十二章:重抽样与自助法 本章,我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法 12.1 置换检验 置换检验,也称随机化检验或重随机化检验. 有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录.实验结果如下: 如果两种处理方式真的等价,那么分配给观测得分的标签(A处理或B处理)便是任意的.为检验两种处理方式的差异,我们可遵循如下步骤: (1) 与参数方法类似,计算观测数据的t统计量,称为t0: (2) 将10个得…

第十一章 中级绘图 本节用到的函数有: plot legend corrgram mosaic 11.2折线图 如果将散点图上的点从左往右连接起来,那么就会得到一个折线图. 创建散点图和折线图: > opar<-par(no.readonly=TRUE) > par(mfrow=c(1,2)) > t1<-subset(Orange,Tree==1) > plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",yl…

8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法.outlierTest()函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值: > library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544 可以看到Nevada被判定为离群点(p=0.048).注意,该函数只是根据单个最大(或正或负)残差值…

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无…

8.1回归的多面性 8.2 OLS回归 OLS回归拟合模型形式: 为了能够恰当地解释oLs模型的系数,数据必须满足以下统计假设. 口正态性对于固定的自变量值,因变量值成正态分布. 口独立性Yi值之间相互独立. 口线性因变量与自变量之间为线性相关. 口同方差性因变量的方差不随自变量的水平不同而变化.也可称作不变方差,但是说同方差性感觉上更犀利. 8.2.1用lm()拟合回归模型 myfit<-lm(formula,data) formula指要拟合的模型形式,data是一个数据框,包含了用于拟合模…