R软件基础
作图基础-R软件操作基础培训课件

使用R进行常见统计分析,包括描述统计、假设检验和回归分析等。
数据可视化与结果输出
图表可视化
使用R语言进行图表绘制,展示 数据分布、趋势和关系。
结果输出
数据故事讲述
学习如何将分析结果输出为报告、 图像或HTML等形式。
通过数据可视化和分析结果,讲 述数据背后的故事,并向他人展 示。
作图基础-R软件操作基础 培训课件
R软件是一种强大的数据分析和可视化工具。本课程将介绍R软件的基础知识, 包括软件的安装与配置、R语言的基本语法、数据处理与分析,以及数据可视 化和结果输出。
软件介绍
1 强大的功能
R软件提供了丰富的统计 分析和数据可视化功能, 可用于各种领域的数据处 理和决策支持。
导出数据
使用write.csv函数将R中的数据导出为CSV 文件。
处理缺失数据Leabharlann 学习如何处理数据中的缺失值,使用合适的方法填充或删除缺失数据。
数据处理与分析
1
数据清洗
使用R语言进行数据清洗,包括删除重复值、处理异常值等。
2
数据变换
学习如何对数据进行归一化、标准化和离散化等常见数据变换操作。
3
统计分析
3 条件语句
了解如何使用条件语句进行条件判断和控制程序流程。
数据类型与数据结构
1 向量
学习如何创建和操作数值 型、字符型和逻辑型的向 量。
2 矩阵
了解如何创建和操作二维 表格形式的数据结构。
3 数据框
掌握处理和分析多维数据 的常用数据结构。
数据导入与导出
读取CSV文件
使用read.csv函数从CSV文件中将数据读入 到R中。
RStudio是一个流行的R集 成开发环境,可以提供更 好的用户体验和代码编辑 功能。
r语言的使用步骤 -回复

r语言的使用步骤-回复R语言的使用步骤R语言作为一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具,被广泛应用在各个领域,如数据科学、生物统计学和金融分析等。
本文将详细介绍R语言的使用步骤,以帮助初学者快速上手并进行数据分析和可视化。
1. 下载和安装R软件首先,需要从R官方网站(2. 安装R集成开发环境(IDE)尽管R语言可以通过命令行界面来运行脚本,但使用一个集成开发环境(IDE)可以提供更好的使用体验。
RStudio是一个流行的R IDE,可以从其官方网站(3. 学习R语言基础知识在开始使用R之前,需要学习一些基本的R语言知识。
可以通过在线教程、书籍或视频教程来学习R语言的基础知识,掌握R语言的数据结构、函数和控制流程等重要概念。
4. 打开RStudio安装完RStudio后,可以双击桌面上的RStudio图标打开该IDE。
RStudio界面分为四个主要部分:源代码编辑器、控制台、环境/历史记录和帮助文档。
源代码编辑器用于编写R脚本,控制台用于运行和调试代码,环境/历史记录显示当前R环境的变量和历史命令,帮助文档提供有关函数和包的信息。
5. 编写R脚本在源代码编辑器中,可以输入和编辑R脚本。
R脚本是一系列的R语句,以帮助完成特定的任务。
可以使用RStudio的自动完成功能来加快编写代码的速度,并使用代码折叠功能来组织脚本。
6. 运行R脚本在编辑好R脚本之后,可以使用RStudio的快捷键(如Ctrl + Enter)或点击控制台右上角的"Run"按钮来运行脚本。
R语句将逐行在控制台中执行,并输出结果。
7. 使用R包R语言拥有丰富的扩展包和库,用于增强R的功能。
可以使用install.packages()函数安装或使用已经安装的包。
然后可以使用library()函数加载所需的包,以便可以使用其中的函数和工具。
8. 进行数据分析与可视化利用R语言进行数据分析和可视化是它最强大的功能之一。
R语言入门(经典)

查看帮助文件
1 help("t.test") 2 ?t.test 3 help.search("t.test") 4 apropos("t.test") 5 RGui>Help>Html help 6 查看R包pdf手册
帮助文件的内容
以lm函数为例: lm(stats) #函数名及所在包 Fitting Linear Models # 标题 Description #函数描述 Usage # 默认选项 Arguments # 参数 Details # 详情 Author(s) # 作者 References # 参考文献 Examples # 举例
boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays) boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "red")
R函数调用及其选项
函数的调用方法, 函数名+() 如 plot(), lm(),并 将对象放入括号中,“=”表示设定参数。例如:
txt文件,制表符间隔 csv文件,逗号间隔 一些R程序包(如foreign)也提供了直接读取 Excel, SAS, dbf, Matlab, spss, systat, Minitab文件的函数。
《R软件基本操作》课件

R软件的应用领域
01
统计学研究
R软件在统计学领域的应用非常广 泛,包括科研、教学和实际应用
。
03
金融领域
R软件在金融领域的应用也非常广 泛,包括风险评估、投资组合优
化、股票价格分析等。
02
数据挖掘和机器学习
R软件提供了大量的数据挖掘和机 器学习算法,可以帮助用户进行 数据分类、聚类、预测等任务。
04
1
函数参数
通过`...`传递可变数量的参数 ,使用`arg()`函数获取函数
参数的值。
函数返回值
使用`return()`函数返回函数 的值。
函数文档
使用`?`和`??`获取函数的帮 助文档。
程序调试与优化
错误处理
使用`try()`和`tryCatch()`函数处理运行时错 误。
日志记录
使用`message()`和`warning()`函数记录程 序运行过程中的信息或警告。
变量与向量
总结词
变量定义、向量创建、向量操作
总结描述
介绍如何定义变量和创建向量,以及向量的基本操作,如赋值、索引、数学运算等。
矩阵与数组
总结词
矩阵创建、数组操作、矩阵运算
总结描述
介绍如何创建矩阵和数组,以及矩阵 和数组的基本操作,如赋值、索引、 矩阵运算等。同时,通过实例演示矩 阵运算在数据分析中的应用。
数据整理
讲解如何对数据进行重新排列、排序 、分组和合并等操作,以方便后续的 数据分析和可视化。
数据筛选与排序
要点一
数据筛选
介绍如何使用R的条件语句和逻辑运算符筛选出符合特定条 件的数据。
要点二
数据排序
讲解如何对数据进行升序和降序排序,以及如何根据多个 变量进行排序。
R语言基础与数据科学应用

R语言提供了许多可视化工具,如`igraph`包,用于绘制社交网络图, 帮助我们更好地理解网络结构和节点间的关系。
03
社交网络数据清洗
R语言提供了强大的数据处理和分析能力,可以用于处理和清洗社交网
络数据,如处理缺失值、异常值和重复数据等。
自然语言处理
文本预处理
R语言中的`stringr`、`tm`等包提供了文本清洗、分词、去除停用 词等功能,为后续的文本分析和挖掘打下基础。
金融数据可视化
R语言中的`ggplot2`、`plotly`等包提供了丰富的可 视化选项,可以绘制各种金融图表,如蜡烛图、折 线图等。
风险管理
R语言可以用于金融风险管理,如计算VaR (Value at Risk)值,进行风险评估和预警 。
生物信息学分析
基因表达数据分析
R语言可以用于处理和分析基因表达数据,如差异表 达基因的筛选和富集分析。
05
机器学习与数据挖掘
分类算法的应用
支持向量机(SVM)
用于解决二分类问题,通过找到能够 将不同类别的数据点最大化分隔的决 策边界来实现分类。
决策树
通过构建树状图来对数据进行分类, 每个内部节点表示一个特征属性上的 判断条件,每个分支代表一个可能的 属性值,每个叶子节点表示一个类别 的分类结果。
R语言基础与数据科学 应用
目录 CONTENT
• R语言简介 • R语言基础 • 数据处理与清洗 • 数据可视化 • 机器学习与数据挖掘 • 案例分析与实践
01
R语言简介
R语言的发展历程
起源
R语言由新西兰奥克兰大学的
Robert
Gentleman和Ross
Ihaka于1993年开发,旨在提供
R基础1

§1.1 引言一、什么是 R1.R 是一个有着统计分析功能和强大作图功能的软件系统2.R 是面向对象的数学编程编程语言 S 语言的一种实现3.R 是 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman于 1996 年创立,由全世界的统计学家共同维护 4.R 是完全免费的5.R 的语法和函数格式与 SPlus 非常相似二、R的优点1.使用容易、灵活2.总是处于统计知识的最前沿3.完全免费4.在命令行交互平台(R 的控制台)中使用三、R的下载与安装1.http://www.r2.Download, Packages: “CRAN”(Comprehensive R Achive Network)3.链接到某个镜像点4.Download and Install R: “windows” à“base”5.Download R 2.11.1 for windows6.安装并运行 R。
但在解决一些复 以上安装过程只安装 R 的核心部份和一些基本程序包(大约 25 个)杂问题时,我们需要的函数可能不在基本程序包中,这些函数所在的程序包要从 R 的官方 网站上下载并安装到你的磁盘上。
这些附加程序包在使用前还要从磁盘加载到活动内存中 (基本程序包是内置的,在运行 R 时就已经加载了)。
下载和安装附加程序包可通过程序包 菜单中的菜单命令来完成,加载附加程序包既可通过通过程序包菜单中的菜单命令来完成, 也可用 library()函数来实现,这个函数的参数为要加载的附加程序包名。
四、R的工作原理1.R 是一种解释型语言,而不是编译型语言2.R 的语法非常简单直观,通过一些运算符和函数来对对象进行操作3.R 的运算符有:算术、比较、逻辑4.R 的函数总是带有圆括号。
如果只输入函数名而不带圆括号,则会显示该函数的 R 代码 内容,圆括号中可以有参数,也可以没有参数。
R 的参数有缺省设定,使用缺省设定的 参数不用输入。
快速学会使用R软件进行数据分析

快速学会使用R软件进行数据分析R是一种流行的统计分析和数据可视化软件,在数据科学和统计建模领域被广泛使用。
通过全球开源社区的贡献,R拥有众多强大且广泛应用的软件包,可以执行各种数据分析任务。
以下是一个快速学习使用R进行数据分析的指南。
2.了解R基本语法:R语言的基本语法与其他编程语言类似。
学习基本的R语法,如变量创建、数据类型和基本运算符等。
3. 数据导入:使用R导入数据是数据分析的第一步。
R可以导入各种格式的数据,包括CSV、Excel、文本文件和数据库等。
使用相关的函数和软件包将数据加载到R工作区中。
4.数据概览和预处理:在进行分析之前,对数据进行初步概览和清理是很重要的。
使用R中的函数和技术来检查数据的结构、缺失值和异常值等问题,并进行数据清洗和预处理。
5.描述性统计分析:使用R计算数据的统计指标,如均值、中位数、标准差和频率分布等。
通过使用R软件包中的函数,可以轻松进行描述性统计分析。
6. 数据可视化:R是一个功能强大的数据可视化工具。
学习使用R 中的函数和软件包,如ggplot2,可以创建各种类型的图表,如直方图、散点图和箱线图等。
数据可视化有助于理解数据的分布和关系。
7.统计分析:R是一个强大的统计分析工具。
学习使用R中的函数和包进行常见的统计分析,如假设检验、线性回归和方差分析等。
掌握基本的统计方法,可以解释数据之间的关系。
8. 机器学习和数据挖掘:使用R进行机器学习和数据挖掘是R的一个重要应用领域。
学习使用R中的软件包,如caret和randomForest,可以进行分类、回归和聚类等机器学习任务。
9.高级分析和建模:当您对基本的统计分析和机器学习技术感到舒适时,您可以学习更高级的数据分析和建模技术。
使用R软件包进行时间序列分析、因子分析和结构方程建模等。
10.解决问题和求助:在学习和使用R过程中,您可能会遇到问题。
R 拥有庞大的用户社区和丰富的文档资源。
您可以通过在R网络论坛和社交媒体上寻求帮助,来解决您遇到的问题。
R软件介绍(1)R基础知识介绍

4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器 运行方式 编辑器
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1):R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1):R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念 对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象:用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1):R 基础知识介绍
2017 年秋 5 / 25
R 的缺点
为什么要使用 R 软件 R 的缺点
1 R 相对有较大的学习难度 2 R 相对需要较多的统计背景知识 3来自R 的分析结果输出有时需进一步转换
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1):R 基础知识介绍
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1):R 基础知识介绍
2017 年秋 11 / 25
R 的安装与启动 R 程序启动
R 程序初步印象
1 开始部分给出了一些基本信息 2 尝试一些例子 (demo)
> demo() > demo(lm.glm) > demo(persp) 3 退出 R,保存工作 > q()
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R软件:免费的,志愿者管理的软件。
编程方便,语言灵活,图形功能强大
有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件 包。也可以自己加入自己算法的软件包. 这是发展最快的软件,受到世界上统计师生的欢 迎。是用户量增加最快的统计软件。
对于一般非统计工作者来说,主要问题是它没有 “傻瓜化”。
Minitab:这个软件是很方便的功能强大而又齐 全的软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如 SPSS与SAS那么普遍。 Eviews:这是一个主要处理回归和时间序列的 软件。 GAUSS:这是一个很好用的统计软件,许多搞 经济的喜欢它。主要也是编程功能强大。目前在 我国使用的人不多。
R软件基础
徐标
为啥要学R?
SPSS:这是一个很受欢迎的统计软件
容易操作, 输出漂亮, 功能齐全, 价格合理。 对于非统计工作者是很好的选择。
Excel:严格说来不是统计软件,但作为数据表 格软件,必然有一定统计计算功能。
多数装Office时没有装数据分析的功能,画 图功能都具备(虽然不好看)。 对于简单分析,Excel还算方便,但随着问题 的深入,就不那么“傻瓜”,需要很麻烦地使 用函数,甚至根本没有相应的方法了。
SAS:这是功能非常齐全的软件; 美国政府政策倾斜(“权威性”) 许多美国公司使用。 价格不菲,每年交费.即使赠送,条件苛刻 尽管现在已经尽量“傻瓜化”,仍然需要一定的 训练才可以进入。
S-plus:这是统计学家喜爱的软件。
功能齐全,图形漂亮 有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件 包。也可以自己加入算法. 强大而又方便的编程功能,使得研究人员可以编 制自己的程序来实现自己的理论和方法。 它也在进行“傻瓜化”以争取顾客。但主要以其 方便的编程为顾客所青睐。但是对于不会编程者, 不那么“傻瓜”
base The R Base Package boot Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty) class Functions for Classification cluster Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al. concord Concordance and reliability datasets The R Datasets Package exactRankTests Exact Distributions for Rank and Permutation Tests foreign Read Data Stored by Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat, dBase, ... graphics The R Graphics Package grDevices The R Graphics Devices and Support for Colours and Fonts grid The Grid Graphics Package KernSmooth Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995) lattice Lattice Graphics Interface tools Tools for Package Development utils The R Utils Package
R缺点
不如S-Plus在编辑输
出的画图那样好 没有商业支持 (但有网 上支持) 需要编程, 不傻瓜.
下载R(/)
点击镜像网站比如Berkeley
选择base
选择这个,下载安装文件
选择这个,下载软件包
R里面有什么?
Packages (每个都有大量数据和可以读写 修改的函数/程序)
R作为一个计划(project),最早(1995年)是由Auckland 大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka开始编制, 目前由R核心开发小组(R Development Core Team – 以后用R DCT表示)维护,他们完全自愿、工作努力负 责,并将全球优秀的统计应用软件打包提供给我们。 我们可以通过R计划的网站() 了解有关R的最新信息和使用说明,得到最新版本的 R软件和基于R的应用统计软件包.
Packages (继续)
MASSMain Package of Venables and Ripley's MASS methodsFormal Methods and Classes mgcvGAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQL multtestResampling-based multiple hypothesis testing nlmeLinear and nonlinear mixed effects models nnetFeed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models nortestTests for Normality outliersTests for outliers plsPartial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR) pls.pcrPLS and PCR functions rpartRecursive Partitioning SAGxStatistical Analysis of the GeneChip smaStatistical Microarray Analysis spatialFunctions for Kriging and Point Pattern Analysis splinesRegression Spline Functions and Classes statsThe R Stats Package stats4Statistical Functions using S4 Classes survivalSurvival analysis, including penalised likelihood. tcltkTcl/Tk Interface toolsTools for Package Development utilsThe R Utils Package
R历史
R是
一个开放(GPL)的统计编程环境 一种语言,是S语言(由AT&T Bell实验室的Rick Becker, John Chambers,Allan Wilks开发)的一种方言(dialect) 之一,另一则 为S-plus. 一种软件,是集统计分析与图形直观显示于一体的统计分析
例1某学校在体检时测得12名女中学生体重 X1(千克)和胸围X2(厘米) ,试计算体重 与胸围的均值与标准差. >x1<c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39) mean(x1) sd(x1) >x2<c(60,74,64,71,72,68,78,66,70,65,73,75)
MATLAB:这也是应用于各个领域的以编程为主 的软件,在工程上应用广泛。但是统计方法不多。
使用傻瓜软件的问题…..
无法任意取出计算过程中产生的任何中间结果; 只能输出软件规定的输出. 无法在中间插入任何算法. 无法实现软件所没有的计算.无法实现任何方法 或计算方面的创新. 是输入输出皆有限制的黑盒子. 用语句的任何计算(即使1+1=2) 都需类似八股 文的 “花架子”.
Ross Ihaka
Robert Gentleman
Bill Venables
R是完全免费的!! 而S-Plus尽管是非常优秀的统计分 析软件,可是你需要支付一笔$US . R可以在运行于UNIX, Windows和Macintosh的操作系统 上. R嵌入了一个非常实用的帮助系统. R具有很强的作图能力. 我们将R程序容易地移植到S-Plus程序中,反之S的许 多过程直接或稍作修改用于R. 通过R语言的许多内嵌统计函数,很容易学习和掌握R 语言的语法. 我们可以编制自己的函数来扩展现有的R语言(这就是为 什么它在不断等级完善!!) …....
有次大热天的打麻将,突然停电了, 只好买了蜡烛继续战斗.过了半个小时, 实在热得受不了了,一人说:“还是开电风扇吧,热死了。” 另一人接口:“不能开,开了会把蜡烛吹灭的。”
搞统计是否不需要学习编程语言,可以不学习, 如果你„
搞纯粹数学推导的,只搞“理论”,不面对数据, 不用计算机 觉得岁数太大,学不会“非傻瓜”的计算 不想有创新,仅使用现成方法套用
但如果你要创新„
你需要反复试验你的新方法 需要用各种数据来检验你的新方法 需要把你的方法和老方法进行比较 需要介绍自己的新方法 使用编程语言不可避免
Packages (网上) 网上还有许多
所有这些Packages都是在base 和 stats package上添加的
Base,
stats包含所有固有的应 用和数据 而其他的packages包含各统计 学家自己发展的方法和数据。 希望你是下一个加盟这些 packages的作者之一。