示例 sessionInfo() # 查询版本及系统和库等信息 # 工作目录设置 getwd() path <- "E:/RSpace" setwd(path) rm(list=ls()) # 清空内存中的变量 # state.x77 # 展示基础安装中的 women 数据集 str(state.x77) # 查看 state.x77 的数据结构 # 查看数据集 state.x77 的相关属性 attributes(state.x77) typeof(state.x77) # 数

ddply和aggregate是两个用来整合数据的功能强大的函数. aggregate(x, ...) 关于aggregate()函数的使用在<R语言实战>中P105有简单描述,这里重新说一下.此函数主要有一下几种用法: ## Default S3 method: aggregate(x, ...) ## S3 method for class 'data.frame' aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE, drop = TRUE) ## S3

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量

在高维数据分析过程中,为了筛选出与目标结局相关的变量,通常会用到回归分析,但是因为自变量较多,往往要进行多次回归.这就是统计编程语言发挥作用的时候了 有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循环了,当然个人“承受能力较强”,在分析过程中还是经常会用复制粘贴来解决相当一部分的问题.但是当变量太多需要多次复制粘贴,并且还要对不同的过程设置不同的编号真的太麻烦了.比如有100个X,就要命名100个模型,从fit1到fit100,显然可操作性太差了. 所以循环必须派上用场,接下来将总结一下在R中使

简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西.对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务.相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策. 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨别其中的信号和噪声,从而提取出尽可能多的(或者尽可能合理的)信息的过程.在算法发现信号或者说模式之后

ps 帮人学习R语言代码: 定义变量 alldata<-c(32.56,1.4072,28.94,0.231,11.005,2.48713,40.33,1.5334,34.79,0.288,18.235,1.50838,41.50,1.5275,34.53,0.297,20.971,1.4819,44,1.5524,35.58,0.305,23.239,2.80099,46.33,1.6671,40.02,0.335,30.785,1.38399,48.23,1.7316,42.25,0.339

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

R语言基础:向量  心无咎 2012-04-02 13:37:00 向量(vector)1.seq():产生有规律的数列,间距省略时默认值为1.        例1:seq(10, 20, 0.5)        例2:seq(0, by = 0.03, length = 15) 2.rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次.        例1:rep(1:3, 1:3)        例2:rep(1:3, rep(2, 3))        例3:rep(1:3, length

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

#使用数据:UFO数据 #读入数据,该文件以制表符分隔,因此使用read.delim,参数sep设置分隔符为\t #所有的read函数都把string读成factor类型,这个类型用于表示分类变量,因此将stringsAsFactors设置为False #header=F表示文件中并没有表头 #na.string='',表示把空元素设置为R中的特殊值NA,即将所有空元素读成NA ufo<-read.delim('ufo_awesome.tsv',sep='\t',stringsAsFactors

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数t

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

R语言简介: R语言是一门专用于统计分析的语言,有大量的内置函数和第三方库来制作基于数据的表格 准备工作 安装R语言 https://cran.rstudio.com/bin/windows/base/R-3.4.3-win.exe 安装Rstudio https://download1.rstudio.org/RStudio-1.1.383.exe 打开Rstudio可以看到如下界面 目录类命令: 1.getwd() #查看当前目录 2.setwd('') #设置当前文件保存的目录 加载exc

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf.RODBC等.跟SQL server相连有RODBC,跟mySQL链接的有RMySQL.但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措. 一.数据库读入--RODBC包 CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口: odbcConnect

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&