R核度估计和多元统计
多元统计分析及R语言建模-全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计(最新)
#赋予数据框新的列标签 X=data.frame('身高'=x1,'体重'=x2)
2 多元数据的数学表达及R使用 2.5 多元数据的R语言调用
从
选择需要进行计算的数据块 （比如上例中名为UG的数据），
剪
拷贝之。
切
在R中使用dat <-
板
read.table("clipboard",header=T)
modreg mva nlme nls nnet rpart spatial splines
survival tcltk tools ts
Packages (继续）
Modern Regression: Smoothing and Local Methods
Classical Multivariate Analysis Linear and nonlinear mixed effects models Nonlinear regression Feed-forward neural networks and multinomial log-linear models Recursive partitioning functions for kriging and point pattern analysis Regression Spline Functions and Classes stepfun Step Functions, including Empirical Distributions
多元统计分析及R语言建模
第1章 多元统计分析概述
- 1-
多元统计分析及R语言建模 1 多元统计分析概述
多元统计分析及R语言建模
多元统计分析概述
多元统计分析及R语言建模
y：分类变量（去年是否出过事故，1表示出过事故，0表示没有）。
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（1）建立全变量logistic回归模型：
d5.1=read.table("clipboard",header=T) #读取例5.1数据 logit.glm<-glm(y~x1+x2+x3,family=binomial,data=d5.1) #Logistic回归模型 summary(logit.glm) #Logistic回归模型结果
与 要
基本要求：
求
要求学生针对因变量和解释变量的取值性质，了解统计模型的类型。
掌握数据的分类与模型选择方法，并对广义线性模型和一般线性模型
有初步的了解。
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
2.模型选择方式：基本公式
Y X e E(e) 0, cov(e) 2I
程 序 与 结 果
由此得到新的logistic回归模型：
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（3）：预测发生交通事故的概率
pre1<-predict(logit.step,data.frame(x1=1)) #预测视力正常司机Logistic回归结果
程
p1<-exp(pre1)/(1+exp(pre1)) #预测视力正常司机发生事故概率
序
pre2<-predict(logit.step,data.frame(x1=0)) #预测视力有问题的司机Logistic回归结果
应用多元统计分析及r语言的建模
应用多元统计分析及r语言的建模多元统计分析是一种统计学方法，用于研究多个变量之间的关系。
它可以帮助我们理解各个变量之间的相互作用以及它们对所研究问题的影响程度。
在实际应用中，多元统计分析可以用来解决各种问题，例如数据挖掘、市场研究、社会科学研究等。
R语言是一种流行的统计分析软件，它提供了丰富的统计分析函数和建模工具，方便用户进行多元统计分析和建立统计模型。
R语言的优势在于它开源、免费、易于学习和灵活可扩展的特点，使得它成为数据科学领域最受欢迎的工具之一。
在进行多元统计分析和R语言建模时，通常需要经历几个主要步骤：1. 数据准备：首先需要收集和整理相关数据。
数据的准备包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
R语言提供了各种函数和包来帮助进行数据准备工作。
2. 数据探索：在进行多元统计分析之前，通常需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本分布、相关性和异常值等。
R语言中有很多函数和图形库可以帮助我们进行数据探索。
3. 多元统计分析：多元统计分析涉及到多个变量之间的关系，在R语言中，我们可以使用函数和包来进行回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等。
这些方法可以帮助我们发现模式、关联和差异。
4. 建模和推断：在多元统计分析的基础上，我们可以利用R语言中的建模工具来建立各种统计模型，如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等。
建立模型后，可以进行模型选择、参数估计和推断。
5. 结果解释和可视化：多元统计分析和建模的结果可以通过统计检验、参数估计和图形展示来进行解释。
R语言提供了丰富的图形库和统计函数，可以用来可视化和解释分析结果。
总之，多元统计分析和R语言建模是一种强大的数据分析方法，可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息和知识。
通过多元统计分析和R语言建模，我们可以更好地理解变量之间的关系，预测未来的趋势，并为决策提供有力的支持。
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第六七章
7 聚类分析及R使用
关于变量变换
平移变换 极差变换 标准差变换 主成分变换 对数变换
7 聚类分析及R使用
系
（1）计算n个样品
统
两两间的距离
聚
类
法
过
（5）确定类的
程
个数和样品名称
（2）构造n个类， 每类包含1个样品
（4）绘制 系统聚类图
（3）合并距离 最近两类为新类
（4）计算新类与各 类距离，若类个数为 1，转到第5步，否则
回到第3步
例7-1数据的系统聚类 最短距离法（采用欧氏距离）
例7-1数据的系统聚类
概 念 和 原 理
7 聚类分析及R使用
【例7.3】kmeans算法的R语言实现及模拟分析：模拟正态随机变量
7 聚类分析及R使用
7 聚类分析及R使用
模拟10个变量2000个样品的正态随机矩阵
7 聚类分析及R使用
系统聚类分析的特点 综合性 形象性 客观性
关于kmeans算法 kmeans算法只有在类的均值被定义的情况下才能使用
功能评分为7.5， 销售价格为65百元， 问该厂产品的销售前景如何？
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
1. 线性判别（等方差）
[1] 0.9
6 判别分析及R使用
6 判别分析及R使用
2. 二次判别（异方差）
[1] 0.95
6 判别分析及R使用
6.4.1 Bayes判别准则 Fisher判别缺点 一是判别方法与各总体出现的概率无关 二是判别方法与错判后造成的损失无关 Bayes判别准则
多元统计分析及R语言建模
第6章 判别分析及R使用
r语言nw核估计多元非参数模型
r语言nw核估计多元非参数模型下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!R语言NW核估计多元非参数模型引言在统计学和机器学习领域，非参数模型是一类不依赖于数据分布的模型，通常适用于复杂的数据结构和未知的数据生成过程。
R语言版应用多元统计分析多元正态总体的假设检验
应用多元统计分析第3章 多元正态总体的假设检验- 1-•在一元正态总体 中,关于参数 的假设检验涉及到一个总体和多个总体情况,推广到多元正态总体 ,关于参数 的假设检验问题也涉及一个总体和多个总体情况。
本章我们只讨论关于均值向量 的假设检验问题。
•在多元统计中，用于检验 的抽样分布有维希特(Wishart)分布、霍特林(Hotelling)分布和威尔克斯(Wilks)分布，它们都是由来自多元正态总体 的样本构成的统计量。
在第2章中，我们已经讨论了维希特分布的定义和性质，本章我们讨论后两个统计量的分布。
霍特林 分布在一元统计中，若 ，且 相互独立，则或等价地下面把 的分布推广到多元正态总体。
定义3.1 设 ， ，其中 ，且 与 相互独立。
则称统计量 为 统计量，其分布称为自由度为n的霍特林 分布，记为分布的性质性质1 设 是来自正态总体 的随机样本， 和A 分别是样本均值向量和样本离差阵，则性质2 分布与F分布的关系为：若 则分布的性质性质3 设 是来自正态总体 的随机样本， 和A 分别是样本均值向量和样本离差阵，记则性质4 分布只与n,p有关，而与 无关。
威尔克斯 分布定义3.2 设 ，称协方差阵 的行列式 为的广义方差。
若 是来自总体 的随机样本，A为样本离差阵，则称或 为样本广义方差。
定义3.3设 ，这里 ，且 与 独立，则称广义方差比为 统计量，其分布称为威尔克斯 分布，记为 。
当p=1时， 分布正是一元统计中参数为 的贝塔分布，即。
分布的性质性质1当 时，若 ，则当 时，若 ，则当p=1时，当p=2时，若 ，则当 时有下列极限分布其中 。
下面是 分布的两个有用性质。
性质6 若 ，则存在 ， 且 之间相互独立，使得性质7 若 则单总体均值向量的假设检验设总体为 , 为来自该总体的随机样本。
欲检验下列假设：其中 为已知常数向量。
1. 当 已知时均值向量的假设检验此时于是有若检验统计量取为则当原假设 成立时， 。
多元统计分析及R语言建模(第五版)课件第一二章
2 多元数据的数学表达及R使用
数据框（data frame）是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。 数据框录入限制条件
数 据 框
在数据框中 以变量形式 出现的向量 长度必须一 致，矩阵结 构必须有一 样的行数。
2 多元数据的数学表达及R使用
#矩阵按列求和 apply(A,2,sum)
#矩阵按列求均值 aplly(A,2,mean)
#矩阵按列求方差 A=matrix(rnorm(100),20,5) aplly(A,2,var)
#矩阵按列求函数结果 B=matrix(1:12,3,4) apply(B,2,function(x,a) x*a, a=2)
#矩阵按行求和 rowSums(A)
#矩阵按行求均值 colSums(A)
#矩阵按列求和 colSums(A)
#矩阵按列求均值 colSums(A)
apply()函数
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
#矩阵按行求和 apply(A,1,sum)
#矩阵按行求均值 apply(A,1,mean)
命令结果窗口
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）
base boot class cluster ctest eda foreign grid KernSmooth lattice lqs MASS methods mgcv
The R base package Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty) Functions for classification Functions for clustering (by Rousseeuw et al.) Classical Tests Exploratory Data Analysis Read data stored by Minitab, SAS, SPSS, ... The Grid Graphics Package Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995) Lattice Graphics Resistant Regression and Covariance Estimation Main Library of Venables and Ripley's MASS Formal Methods and Classes Multiple smoothing parameter estimation and GAMs by GCV
多元统计分析及R语言建模
y
X 连续变量
连续变量 线性回归方程
0-1变量
有序变量
多分类变量
分类变量
实验设计模型（方 差分析模型）
logistic回归模型
累积比数模型 对数线性模型
对数线性模型 多分类logistic回归模型
连续伴有删失 cox比例风险模型
连续变量 分类变量
协方差分析模型
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
程 序 与 结 果
得到初步的logistic回归模型：
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（2）逐步筛选变量logistic回归模型：
logit.step<-step(logit.glm,direction="both") summary(logit.step)
#逐步筛选法变量选择
#逐步筛选法变量选择结果
序
pre2<-predict(logit.step,data.frame(x1=0)) #预测视力有问题的司机Logistic回归结果
与
p2<-exp(pre2)/(1+exp(pre2)) #预测视力有问题的司机发生事故概率
结
c(p1,p2) #结果显示
果
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
程 序 与 结 果
PA>0.05，说明各种燃料A对火箭射程有无显著影响，
PB>0.05，说明各种推进器B对火箭射程也无显著影响。
5广义与一般线性模型及R使用
案例分析 广义线性模型及其应用
关于40个不同年龄（age，定量变量）和性别（sex，定性变量，用0和1代表 女和男）的人对某项服务产品的观点（y，二水平定性变量，用1和0代表认可
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R的核密度估计和多元统计R核密度估计KDE 密度估计函数density默认情况下在512个点上估计密度值这些估计点可能有些会分布在原始数据的左侧所以要查看原始数据后的密度图形我们需要从这些估值点选取比原始数据大的数据点。
libraryEcdat dataEarningspackageEcdat ind Earningsageg1 x Earningsyind/1000 f densityxn1000 froot densitysqrtxn1000 ind2 frootx sqrtminx 选取比原始数据大的数据点plotfxfytypelylimc0.035xlimc0100 ylabDensityyxlabyincome in 1000lwd2 ablineh0 f2 .5frooty / frootx linesfrootxind22f2ind2typel ylimc0.035xlimc0100ylabDensityyxlabyincome in 1000 mainTKDElty2lwd2 ablineh0legend60.03cKDETKDEltyc12lwd2 残差的获得R 如果模型拟合可以直接返回残差省事了直接用否则我们可以使用residuals模型拟合结果databmwpackageevir bmwas.vectorbmw nlengthbmw fitAR1 arimabmw order c10 0 acf fitAR1residualslag.max20 main acf residualsfitAR1lag.max20 main 两者结果一致R语言多元统计包简介:各种假设检验统计方法聚类分析数据处理/统计分析生物信息sas matlab R语言Multivariate Statistics 多元统计网址/web/views/Multivariate.html 转/Rbbs/posts/list/223.page 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做个简要的综述。
多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表task view里也会提及如排序ordination会在Environmetrics/web/views/Environmetri cs.html里说到有监督的分类方法能在MachineLearning/web/views/MachineLe arning.html里找到无监督的分类在Cluster/web/views/Cluster.html里。
这里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、splom可以画成对列表的二维散点图3维密度图。
car包里的scatterplot.matrix函数提供更强大的二维散点图的画法。
cwhmisc包集合里的cwhplot包的pltSplomT函数类似pair 画散点图矩阵而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。
除此之外scatterplot3d包可画3维的散点图aplpack包里bagplot可画二变量的boxplotspin3R可画可旋转的三维点图。
misc3d包有可视化密度的函数。
YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术agsemisc也是这样。
更特殊的多元图包括aplpack包里的faces可画Chernoff’s faceMASS包里的parcoord可画平行坐标图矩阵的每一行画一条线横轴表示矩阵的每列graphics包里的stars可画多元数据的星状图矩阵的每一行用一个星状图表示。
ade4包里的mstree和vegan包里的spantree可画最小生成树。
calibrate包支持双变量图和散点图chplot包可画convex hull图。
geometry包提供了和qhull 库的接口由convexhulln可给出相应点的索引。
ellipse包可画椭圆也可以用plotcorr可视化相关矩阵。
denpro包为多元可视化提供水平集树形结构level set trees。
graphics包里的mosaicplot和vcd包里的mosaic函数画马赛克图mosaic plot。
gclus包提供了针对聚类的散点图和平行坐标图。
rggobi包和DescribeDisplay包是GGobi的接口DescribeDisplay的图可达到出版质量的要求xgobi包是XGobi和XGvis的接口可实现动态交互的图。
最后iplots包提供强大的动态交互图尤其是平行坐标图和马赛克图。
seriation包提供seriation方法能重新排列矩阵和系统树。
数据预处理AIS 包提供多元数据的初步描述函数。
Hmisc包里的summarize和summary.formula 辅助描述数据varclus函数可做聚类而dataRep和find.matches 找给定数据集的典型数据和匹配数据。
KnnFinder包里的nn 函数用kd-tree找相似变量的个数。
dprep包为分类提供数据预处理和可视化函数如检查变量冗余性、标准化。
base包里的dist和cluster包里的daisy函数提供距离计算函数proxy 包提供更多的距离测度包括矩阵间的距离。
simba包处理已有数据和缺失数据包括相似性矩阵和重整形。
2 假设检验Hypothesis testing ICSNP包提供霍特林HotellingsT2检验和许多非参检验方法包括基于marginal ranks的位置检验location test计算空间中值和符号形状估计。
cramer包做两样本的非参检验SpatialNP可做空间符号和秩检验。
3 多元分布Multivariate distributions 描述统计Descriptive measures stats 包里的cov和and cor分别估计协方差和相关系数。
ICSNP包提供几种数据描述方法如spatial.median估计空间中值其它的函数估计scatter。
MASS包里的cov.rob提供更健壮的方差/协方差矩阵估计。
covRobust包用最近邻方差估计法估计协方差。
robustbase包的covMCD估计协方差和covOGK做Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring。
rrcov包提供可扩展和稳健的估计函数covMcd、covMest。
corpcor包可计算大规模的协方差和偏相关矩阵。
密度估计和模拟Densities estimation and simulation MASS 包的mvrnorm产生多元正态分布的随机数。
Mvtnorm包有多元t分布和多元正态分布的概率和分位数函数还可计算多元正态分布的密度函数。
mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。
mnormt包提供元t分布和多元正态分布的密度和分布函数并可产生随机数。
sn包提供多元偏t 分布和偏正态分布的密度、分布、随机数函数。
delt包提供了许多估计多元密度的函数方法如CART和贪婪方法。
CRAN的Cluster任务列表/web/views/Cluster.html有更全面的信息ks包里的rmvnorm.mixt和dmvnorm.mixt函数产生随机数和估计密度bayesm包里有多种拟合方法。
很多地方都提供了模拟Wishart分布的函数如bayesm包里的rwishartMCMCpack包里的rwish而且MCMCpack包还有密度函数dwish。
KernSmooth 包里的bkde2D和MASS包的kde2d做分箱binned或不分箱二维核密度估计。
ks包也像ash 和GenKern包样可做核平滑kernel smoothing。
prim包用法找高维多元数据的高密度区域feature包可计算多元数据的显著特征。
正态检验Assessing normality mvnormtest 包提供Shapiro-Wilks检验的多元数据延伸方法mvoutlier包检测多元离群点outlierICS包可检验多元正态分布。
energy 包里的mvnorm.etest基于E统计量做正态检验k.sample检验多个数据是否来自同一分布。
dprep 包里的mardia用Mardia检验正态性。
stats包里的mauchly.test可检验Wishart分布的协方差矩阵。
连接函数Copulas copula 包提供常规的copula函数的程序包括normal t Clayton Frank Gumbel。
fgac包提供generalised archimedian copulamlCopulaSelection包可做二变量的copula。
4 线形模型Linear models stats 包里的lm可做多元线形模型anova.mlm比较多个多元线形模型manova 做多元方差分析MANOVA。
sn包的msn.mle和and mst.mle 可拟合多元偏正态和偏t分布模型。
pls包提供偏最小二乘回归PLSR和主成分回归ppls包可做惩罚偏最小二乘回归dr 包提供降维回归方法如.片逆回归法Sliced InverseRegression、片平均方差估计sliced average variance estimation。
plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。
relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。
5 投影方法Projection methods 主成分Principal components stats 包的prcomp基于svd和princomp基于eigen能计算主成分。
sca 包做单分量分析。
nFactors可评价碎石图Scree plotparan包可评估主成分分析得到的主成分和因子分析得到的因子。
pcurve包做主曲线Principal Curve分析和可视化。
gmodels包提供适合大矩阵的fast.prcomp和fast.svd。
kernlab包里的kpca用核方法做非线性的主成分分析。
pcaPP包用投影寻踪projection pursuit法计算稳健/鲁棒robust主成分。
amap包的acpgen和acprob函数分别针对广义generalized和稳健robust 主成分分析。
主成分在很多方面也有相应的应用如涉及生态的ade4包感官的SensoMinR包。
psy包里有用于心理学的各种程序与主成分相关的有sphpca用球形直观表示相关矩阵类似于3D的PCAfpca图形展示主成分分析的结果而且允许某些变量间有相关性scree.plot图形展示相关或协方差矩阵的特征值。