R语言方法总结
R语言常用统计方法实现
回归分析的汇总结果
Call: lm(formula = Y ~ X1 + X2, data = blood) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.0404 -1.0183 0.4640 0.6908 4.3274 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -62.96336 16.99976 -3.704 0.004083 ** X1 2.13656 0.17534 12.185 2.53e-07 *** X2 0.40022 0.08321 4.810 0.000713 *** --Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 2.854 on 10 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9461, Adjusted R-squared: 0.9354 F-statistic: 87.84 on 2 and 10 DF, p-value: 4.531e-07 预测结果如下： fit lwr upr 1 123.9699 117.2889 130.6509
相关分析示例
• 例为了解某种橡胶的性能，今抽取10个样品，每个 测量三项指标:硬度、变形和弹性(rubber.txt).试计算 样本均值、样本协方差阵和样本相关矩阵.并用 Pearson相关性检验确认变量X1 , X2,X3是否相关?
• rubber<-read.table("d:/rubber.txt")
极差与标准误
r语言生成随机数方法的比较方法
r语言生成随机数方法的比较方法随机数在数据分析和模拟实验中扮演着重要的角色。
在R语言中，生成随机数有多种方法，每种方法都有其特点和适用范围。
本文将比较几种常用的随机数生成方法，包括均匀分布随机数、正态分布随机数和泊松分布随机数。
1. 均匀分布随机数均匀分布随机数是最简单也是最常用的随机数生成方法之一。
在R 语言中，可以使用runif()函数生成服从均匀分布的随机数。
runif()函数的参数包括生成随机数的个数和范围。
例如，要生成10个在0到1之间的均匀分布随机数，可以使用以下代码：```Rrandom_numbers <- runif(10, 0, 1)```2. 正态分布随机数正态分布是自然界中许多现象的分布模型，因此在很多情况下需要生成服从正态分布的随机数。
在R语言中，可以使用rnorm()函数生成服从正态分布的随机数。
rnorm()函数的参数包括生成随机数的个数、均值和标准差。
例如，要生成100个均值为0、标准差为1的正态分布随机数，可以使用以下代码：```Rrandom_numbers <- rnorm(100, 0, 1)```3. 泊松分布随机数泊松分布是用于描述单位时间或空间内随机事件发生的次数的概率分布。
在R语言中，可以使用rpois()函数生成服从泊松分布的随机数。
rpois()函数的参数包括生成随机数的个数和平均值。
例如，要生成50个平均值为5的泊松分布随机数，可以使用以下代码：```Rrandom_numbers <- rpois(50, 5)```除了上述方法外，R语言还提供了许多其他生成随机数的函数，如二项分布随机数、几何分布随机数等。
这些函数的使用方法类似，只需根据具体的分布特点设置相应的参数即可。
在实际应用中，生成随机数时还可以设置种子值，以确保生成的随机数可重现。
在R语言中，可以使用set.seed()函数设置种子值。
例如，要生成10个服从均匀分布的随机数，并设置种子值为123，可以使用以下代码：```Rset.seed(123)random_numbers <- runif(10, 0, 1)```在比较不同生成随机数方法时，需要考虑生成的随机数是否具有所需的统计特性。
参数估计 r语言
参数估计 r语言参数估计是统计学中的一个重要概念，它指的是通过样本数据来估计总体参数的值。
在统计分析中，参数估计是非常常见和重要的任务，它可以帮助我们了解总体的特征和性质。
R语言作为一种流行的统计分析工具，提供了丰富的函数和方法来进行参数估计。
在R语言中，参数估计可以通过不同的方法来实现。
下面将介绍一些常用的参数估计方法和在R语言中的应用。
一、点估计点估计是参数估计中最简单和常用的方法之一。
它通过样本数据来估计总体参数的值，并将估计结果表示为一个点。
在R语言中，可以使用函数mean()来进行样本均值的点估计，使用函数var()来进行样本方差的点估计。
例如，我们可以使用以下代码来计算一个服从正态分布的样本数据的均值和方差的点估计：```Rx <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)mean_estimate <- mean(x)var_estimate <- var(x)```二、区间估计点估计只给出了一个点作为参数的估计值，没有给出参数的精确范围。
为了得到更准确的估计结果，我们可以使用区间估计方法。
区间估计可以给出一个区间，该区间包含了参数真值的可能范围。
在R语言中，可以使用函数t.test()来进行均值的区间估计，使用函数prop.test()来进行比例的区间估计。
例如，我们可以使用以下代码来进行一个服从正态分布的样本数据均值的95%置信区间估计：```Rx <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)confidence_interval <- t.test(x)$conf.int```三、极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它假设样本数据是来自某个已知分布，并通过最大化似然函数来估计参数的值。
在R语言中，可以使用函数mle()来进行极大似然估计。
例如，我们可以使用以下代码来进行一个服从正态分布的样本数据均值的极大似然估计：```Rlibrary(stats4)x <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)mle_estimate <- mle(mean ~ dnorm(mean, sd = 2), start =list(mean = 0))```四、贝叶斯估计贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，它将先验信息和样本数据结合起来，通过后验分布来估计参数的值。
r语言求解一元多次方程
r语言求解一元多次方程在R语言中，可以使用多种方法来求解一元多次方程。
下面我将介绍两种常用的方法：代数解法和数值解法。
1. 代数解法：对于一元多次方程，可以使用R语言中的polyroot()函数来求解。
该函数可以找到多项式方程的根。
例如，假设我们要求解方程x^3 - 2x^2 + x - 1 = 0，可以使用以下代码：```R# 定义方程的系数coefficients <- c(1, -2, 1, -1)# 求解方程roots <- polyroot(coefficients)# 输出根roots```运行以上代码后，将得到方程的根。
2. 数值解法：如果方程无法通过代数方法求解，可以使用数值方法来近似求解。
在R语言中，可以使用函数uniroot()来进行数值求解。
例如，假设我们要求解方程x^3 - 2x^2 + x - 1 = 0，可以使用以下代码：```R# 定义方程equation <- function(x) {return(x^3 - 2*x^2 + x - 1)}# 求解方程root <- uniroot(equation, interval = c(-10, 10))# 输出根root$root```在上述代码中，首先定义了一个方程equation(x)，然后使用uniroot()函数来求解方程的根。
interval参数指定了搜索根的区间。
运行以上代码后，将得到方程的近似根。
以上是在R语言中求解一元多次方程的两种常用方法。
根据实际情况选择合适的方法进行求解。
r语言 三组间两两比较方法
在R语言中，有多种方法可以进行三组间的两两比较。
以下是一些常见的方法：1. t检验（pairwise.t.test）：当数据满足正态性和方差齐性假设时，可以使用t检验来进行两两比较。
该函数会对每对组进行t检验，计算出每对之间的差异显著性水平和置信区间。
```Rpairwise.t.test(data$group, data$value, p.adjust.method = "bonferroni")```2. 方差分析（ANOVA）：如果数据不满足t检验的假设条件，可以使用方差分析来进行两两比较。
可以使用ANOVA函数进行方差分析，然后使用posthoc函数进行多重比较。
```Rmodel <- aov(value ~ group, data = data)posthoc <- TukeyHSD(model)```3. 非参数检验（Kruskal-Wallis检验）：当数据不满足正态性和方差齐性假设时，可以使用非参数方法进行两两比较，如Kruskal-Wallis检验。
可以使用kruskal.test函数进行Kruskal-Wallis检验，然后使用pairwise.wilcox.test函数进行多重比较。
```Rkruskal.test(value ~ group, data = data)pairwise.wilcox.test(data$value, data$group, p.adjust.method = "bonferroni")```这些方法都可以用于进行三组间的两两比较，具体应该根据数据的性质和实验设计来选择合适的方法。
在进行多重比较时，通常需要考虑到多重比较校正以控制错误率。
常见的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Holm校正等。
R语言常见的处理数据的方法汇总（持续更行中）
R语⾔常见的处理数据的⽅法汇总（持续更⾏中）#基于R语⾔的数据处理及清洗简单汇总getwd() #查看⼯作⽬录setwd("E:/⼯作⽂件/model") #改变⼯作⽬录#安装及释放包install.packages("packge-name") #安装包detach(package:packge-name) #释放包#并⾏运算设置library(doParallel)cl <- makeCluster(15)registerDoParallel(cl)#报错空间溢出：Java heap space，需要设置运⾏内存library(rJava).jinit(parameters="-Xmx7888m")#删除R软件运⾏时保存在内存中的所有对象rm(list=ls(all=TRUE))#常规数据查看data(data) #加载数据集datahead(data) #显⽰数据集data的前若⼲条数据tail(data) #显⽰数据集data的后若⼲条数据str(data) #探寻数据集内部结构summary(data) #获取数据集data的概括信息dim(data) #查看数据集data的纪录数和维度数table(data$is_do) #查看数据集data中维度is_do的数值分布data<- data[which(data[,11]==1),] #选取data数据表⾥第11列维度为1的数据data$field<-as.numeric(data$field) #数值转换data$field<-as.factor(data$field) #因⼦转化for (i in 1:25) {data[,i] <- as.numeric(as.vector(data[,i]))} #循环技术进⾏数据类型转化#条件选择并赋值y[which(y<1.5)] <- 1data$is_do <- ifelse(data$is_do > 0.7 ,2,ifelse(data$is_do > 0.3 ,1,0))q1_AGE<-quantile(data$AGE, 0.03,na.rm=TRUE) #data数据表中维度AGE从⼩到⼤排序前3%处数值q2_AGE<-quantile(data$AGE, 0.97,na.rm=TRUE) #data数据表中维度AGE从⼩到⼤排序前97%处数值data$AGE <- ifelse(data$AGE < q1_AGE,q1_AGE,data$AGE)data$AGE <- ifelse(data$AGE > q2_AGE,q2_AGE,data$AGE)#选择字段及删除字段data <- data[names(data) %in% c("CN_EFF_DATE", "CN_EXP_DATE")] #选取data数据表中字段CN_EFF_DATE、CN_EXP_DATE data <- data[!(names(data) %in% c("CN_EFF_DATE", "CN_EXP_DATE"))] #删除data数据表中字段CN_EFF_DATE、CN_EXP_DATE #抽样data<-data[sample(nrow(data),10000),] #随机从数据集data中选取10000条纪录number=sample(nrow(data),1/4*nrow(data)) #计算数据集data样本量1/4的数值train_example=data[number,] #对数据集data随机抽样number个数#按⽐例划分数据train_sub=sample(nrow(train_example),3/4*nrow(train_example))train_data=train_example[train_sub,]test_data=train_example[-train_sub,]dim(train_data)dim(test_data)#变量处理age_new<-c()for (i in 1:length(data$AGE)){if(data$AGE[i]>=0&data$AGE[i]<18){age_new[i]<-'少年'}if(data$AGE[i]>=18&data$AGE[i]<30){age_new[i]<-'青年'}if(data$AGE[i]>=30&data$AGE[i]<60){age_new[i]<-'壮年'}if(data$AGE[i]>=60){age_new[i]<-'⽼年'}}#字段合并data_new<-data.frame(data[,c(1:16)],age_new)#矩阵归⼀化（0到1）b1=(p[,1]-min(p[,1]))/(max(p[,1])-min(p[,1]))#正则表达式gsub("\\(.*\\)","",g4$Source)#正则表达#. 代表任意字符#* 匹配0或多个正好在它之前的那个字符#.*意味着能够匹配任意数量的任何字符#关于更多正则表达式的处理见#########################更新截⽌2020年5⽉18⽇ 19点02分#########################本⽂⼤部分内容转⾃，作为⾃⼰的学习笔记。
r语言基础知识点汇总
r语言基础知识点汇总
以下是R语言基础知识点汇总：
1. 数据类型：R语言中主要有六种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、复数型、日期型和时间型。
2. 数据结构：R语言中常见的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
3. 变量命名规则：在R语言中，变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头，且不能包含空格。
4. 函数：R语言中有大量的内置函数，用于执行各种任务，如数学计算、数据处理和图形绘制等。
5. 控制流语句：R语言中的控制流语句包括if语句、for循环和while循环等，用于控制程序的执行流程。
6. 读取和写入文件：R语言提供了读取和写入文件的功能，如读取CSV文件、Excel文件等，以及将数据写入文件。
7. 安装和加载包：R语言中有许多第三方包可以扩展其功能，可以通过安装和加载包来使用这些功能。
8. 调试代码：R语言中的错误和警告信息可以帮助开发者定位问题，通过调试代码可以解决运行时出现的问题。
9. 向量化运算：R语言中的向量化运算可以提高代码的执行效率，通过向量化运算可以避免重复的循环操作。
10. 参数和选项：许多R函数都有参数和选项可以设置，通过了
解和使用这些参数和选项，可以更灵活地控制函数的行为。
R语言基本统计分析方法(包及函数)
R语言基本统计分析方法（包及函数）R语言是一种非常强大的统计分析工具，它提供了丰富的包和函数来进行各种统计分析。
下面是一些常用的R语言基本统计分析方法、包和函数：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据集中的变量进行总结和概括的过程。
R语言中一些常用的描述性统计方法包括：求和（sum），均值（mean），中位数（median），最小值（min），最大值（max），方差（var），标准差（sd），频数（table）等。
这些函数都是基本的内置函数，无需额外加载包。
2.t检验：t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
R语言中可以使用t.test(函数进行t检验。
该函数接受两个向量作为输入，分别表示两个样本的数据，然后返回t值、自由度、p值和置信区间等结果。
3.方差分析：方差分析（ANOVA）是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。
在R语言中，可以使用aov(函数进行方差分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回方差分析的统计结果。
4.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在R语言中，可以使用cor.test(函数进行相关分析。
该函数接受两个向量作为输入，然后返回相关系数、p值和置信区间等结果。
5.线性回归分析：线性回归分析用于建立一个线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用lm(函数进行线性回归分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回回归模型的统计结果。
6.非线性回归分析：非线性回归分析用于建立一个非线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用nls(函数进行非线性回归分析。
该函数接受一个公式和初始参数作为输入，然后返回拟合的非线性模型。
7.生存分析：生存分析用于研究时间数据和生存率之间的关系。
在R语言中，可以使用survival包进行生存分析。
survival包提供了一系列生存分析的函数，如生存曲线绘制、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算描述性统计量:1、summary():例：summary(mtcars[vars])summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。
2、apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描述性统计量。
mean、sd、var、min、max、median、length、range和quantile。
函数fivenum()可返回图基五数总括（Tukey’s five-number summary，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。
sapply()例：mystats <- function(x, = FALSE) {ifx <- x[!(x)]m <- mean(x)n <- length(x)s <- sd(x)skew <- sum((x - m)^3/s^3)/nkurt <- sum((x - m)^4/s^4)/n - 3return(c(n = n, mean = m, stdev = s, skew = skew, kurtosis = kurt))}sapply(mtcars[vars], mystats)3、describe()：Hmisc包：返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值。
例：library(Hmisc)describe(mtcars[vars])4、()：pastecs包若basic=TRUE（默认值），则计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最小值、最大值、值域，还有总和。
若desc=TRUE（同样也是默认值），则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。
若norm=TRUE（不是默认的），则返回正态分布统计量，包括偏度和峰度（以及它们的统计显着程度）和Shapiro–Wilk正态检验结果。
这里使用了p值来计算平均数的置信区间（默认置信度为：例：library(pastecs)(mtcars[vars])5、describe()：psych包计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误例：library(psych)describe(mtcars[vars])分组计算描述性统计量1、aggregate()：例：aggregate(mtcars[vars], by = list(am = mtcars$am), mean) 2、by()：例：dstats <- function(x)(c(mean=mean(x), sd=sd(x))) by(mtcars[vars], mtcars$am, dstats)by(mtcars[,vars],mtcars$am,plyr::colwis(dstats))3、summaryBy()：doBy包例library(doBy)summaryBy(mpg + hp + wt ~ am, data = mtcars, FUN = mystats) 4、()：doBy包（()函数不允许指定任意函数，）例：library(psych)(mtcars[vars], mtcars$am)5、reshape包分组：（重铸和融合）例：library(reshape)dstats <- function(x) (c(n = length(x), mean = mean(x), sd = sd(x)))dfm <- melt(mtcars, = c("mpg", "hp","wt"), = c("am", "cyl"))cast(dfm, am + cyl + variable ~ ., dstats)频数表和列联表1、table()：生成简单的频数统计表mytable <- with(Arthritis, table(Improved))Mytable2、()：频数转化为比例值(mytable)3、()*100：转化为百分比(mytable)*100二维列联表4、table(A,B)/xtabs(~A+b,data=mydata)例：mytable <- xtabs(~ Treatment+Improved, data=Arthritis) 5、()和()：函数分别生成边际频数和比例(1:行，2：列)行和与行比例(mytable, 1)(mytable, 1)列和与列比例(mytable, 2)(mytable, 2)(mytable)6、addmargins()：函数为这些表格添加边际和addmargins(mytable)admargins(mytable))addmargins(mytable, 1), 2)addmargins(mytable, 2, 1)()：gmodels包例：library(gmodels)CrossTable(Arthritis$Treatment, Arthritis$Improved)多维列联表1、table()和xtabs()：都可以基于三个或更多的类别型变量生成多维列联表。
2、ftable():例：mytable <- xtabs(~ Treatment+Sex+Improved, data=Arthritis)mytableftable(mytable)(mytable, 1)(mytable, 2)(mytable, 3)(mytable, c(1,3))ftable(mytable, c(1, 2)))ftable(addmargins(mytable, c(1, 2)), 3))gtable(addmargins(mytable, c(1, 2)), 3)) * 100独立检验1、卡方独立性检验：()例：library(vcd)mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)(mytable)mytable <- xtabs(~Improved+Sex, data=Arthritis)(mytable)2、Fisher精确检验：()例：mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)(mytable)3、Cochran-Mantel—Haenszel检验：()例：mytable <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data=Arthritis) (mytable)相关性度量1、assocstats()：例：library(vcd)mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)assocstats(mytable)2、cor()：函数可以计算这三种相关系数，3、cov()：函数可用来计算协方差例：states <- [, 1:6]cov(states)cor(states)cor(states, method="spearman")x <- states[, c("Population", "Income", "Illiteracy", "HS Grad")]y <- states[, c("Life Exp", "Murder")]cor(x, y)4、pcor()：偏相关ggm包例：library(ggm)pcor(c(1, 5, 2, 3, 6), cov(states))相关性的显着性检验1、()其中的x和y为要检验相关性的变量，alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验（取值为""、"less"或"greater"），而method用以指定要计算的相关类型（"pearson"、"kendall"或"spearman"）当研究的假设为总体的相关系数小于0时，请使用alternative="less"。
在研究的假设为总体的相关系数大于0时，应使用alternative="greater"。
在默认情况下，假设为alternative=""（总体相关系数不等于0）。
例：(states[, 3], states[, 5])2、()：可以为Pearson、Spearman或Kendall相关计算相关矩阵和显着性水平。
例：library(psych)(states, use = "complete")3、()：psych包t 检验1、(y~x,data)（独立样本）例：library(MASS)(Prob ~ So, data=UScrime)2、(y1,y2,paired=TRUE)(非独立)例：library(MASS)sapply(UScrime[c("U1", "U2")], function(x) (c(mean = mean(x),sd = sd(x))))with(UScrime, (U1, U2, paired = TRUE))组间差异的非参数检验两组的比较：1、(y~x,data) ：评估观测是否是从相同的概率分布中抽得例：with(UScrime, by(Prob, So, median))(Prob ~ So, data=UScrime)2、(y1，y2,paried=TRUE)：它适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情境。
例：sapply(UScrime[c("U1", "U2")], median)with(UScrime, (U1, U2, paired = TRUE))多于两组的比较：1、(y~A，data):各组独立(Illiteracy ~ , data=states)2、(y~A|B,data):各组不独立非参数多组比较:1、npmc() :npmc包例：class <-var <- [, c("Illiteracy")]rm(class,var)library(npmc)summary(npmc(mydata), type = "BF")aggregate(mydata, by = list(mydata$class), median)回归用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。