假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

分组统计 1.假定有一组成绩数据,要求根据性别进行分组统计: > score    ID   score1 score2 Gender1  101 11.35321    0.9   male2  102 12.58654    0.6   male3  103 19.79380    0.9 female4  104 12.01352    0.4 female5  105 11.97081    0.4 female6  106 17.37480    0.7 female7  107 14

分组统计数据集是很常见的需求,R中也有相应的包支持数据集的分组统计.自己尝试了写了段R代码来完成分组统计数据集,支持公式,感觉用起来还算方便.代码分享在文章最后. 使用方式: step 1: source('AggregateSummary.R') step 2: pastecs_summary(mpg+hp+wt~am,data=mtcars) 执行结果如下: AggregateSummary.R的源码: library(plyr) library(stringr) library(paste

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

这篇文章...还是看文章吧 导入QQ群信息,进行ETL,将其规范化 计算哪些QQ发言较多 计算一天中哪些时段发言较多 计算统计内所有天的日发言量 setwd("C:/Users/liyi/Desktop") a<-readLines("message2.txt",encoding = "UTF-8",skipNul=T) head(a,20) nchar(a) # 除去空白行 newa<-a[nchar(a)>1] length

R语言简介 R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境,是贝尔实验室(Bell Laboratories)的Rick Becker.John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现,提供了一系列统计和图形显示工具.S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础.http://hovertree.com/ R语言的创始人Ross Ihaka和Robert Gentleman,由于这两位“R之父”的名字都是以R开头,所以就称之为R语言. R语言是一组数据操作,计算和

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70

R语言是针对统计分析和数据科学的功能全面的开源语言,R的官方网址:http://www.r-project.org/  在Windows环境下安装R是很方便的 R语言的两种运行模式:交互模式和批处理模式:顾名思义交互模式是一条输入一条输出,而批处理模式则可让处理过程自动化 批处理模式演示: pdf("demo.pdf") #创建demo.pdf文件 hist(rnorm(1000)) #调用hist()画直方图,调用rnorm()生成随机数 dev.off() #将实际文件输出到磁盘上

R语言笔记 学习R语言对我来说有好几个地方需要注意的,我觉得这样的经验也适用于学习其他的新的语言. 语言的目标 我理解语言的目标就是这个语言是用来做什么的,为什么样的任务服务的,也就是设计这个语言的动机.比如C++是为系统编程服务的,java是为企业级应用服务的.R语言是用于统计分析,这样在R的系统中有大量的库(或者是package)用来实现特定的统计方法. 基本的数据类型 学习各个语言的第一步是了解这个语言的最基本的数据类型,这决定如何使用变量进行计算. 基本数据类型是直接由语言本身所定义的变

R 语言在统计计算和画图方面有着显著的优势,因此在大数据领域也有其一席之地. 本文将演示怎样搭建R 语言开发环境. 搭建R 语言开发环境,主要有两个步骤: - 安装 R 到操作系统 - 安装支持 R 的IDE 详细步骤: [1] 安装 R 到操作系统 1. 对于Windows,安装包下载地址:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/bin/windows/base/R-3.1.1-win.exe 2. Install R,安装完后打开R console: 3. 能够输入

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

R语言:文本(字符串)处理与正则表达式 (2014-03-27 16:40:44) 转载▼ 标签: 教育 分类: R 处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用.高效处理文本少不了正则表达式(r

R语言主要用于统计,因此引入了向量这个概念将更好地进行统计计算,在其他无法引入向量的语言当中则会使用循环来计算一些大规模的数据,在R语言当中则不需要,下面我们来看看R语言当中向量的具体用法吧! 首先,如果我们把x作为一个向量,将其赋值为拥有五个元素的向量,代码如下: > x <- c(1,2,3,4,5) > x [1] 1 2 3 4 5 > 我们可以看到x的值已经变成了1,2,3,4,5,其中进行向量赋值的时候,我们使用的是C()函数进行的向量化.当然,向量里面并不会像数学一样

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~ --------------------------- 笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

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

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. 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.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c