R_数据处理、绘图、编程与统计检验
RStudioR语言与统计分析实验报告
RStudioR语言与统计分析实验报告1. 实验目的本实验旨在介绍RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
通过本实验，可以了解RStudio的基本功能和操作，掌握R语言的基本语法和常用函数，并在实际数据分析中应用所学知识。
2. 实验环境与工具本实验使用RStudio软件进行实验操作。
RStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言编程和统计分析。
它提供了代码编辑器、调试器、数据可视化工具等一系列功能，便于用户进行数据处理和分析。
3. 实验步骤本实验分为以下几个步骤：3.1 安装R和RStudio在开始实验之前，需要先安装R语言和RStudio软件。
R语言是一种统计分析和数据挖掘的编程语言，而RStudio是R语言的集成开发环境。
3.2 RStudio界面介绍在打开RStudio后，可以看到主要分为四个区域：代码编辑器、控制台、环境和帮助。
代码编辑器用于编写R语言代码，控制台用于执行和查看代码运行结果，环境用于查看和管理数据对象，帮助用于查阅R语言文档和函数说明。
3.3 R语言基础研究R语言的基本语法和常用函数是使用RStudio进行统计分析的基础。
实验中将介绍R语言的数据类型、赋值操作、条件语句、循环语句等基本概念，并演示常用函数的使用方法。
3.4 实际数据分析应用通过实际数据分析案例，将R语言和RStudio运用到实际问题中。
根据给定的数据，使用R语言进行数据处理、探索性分析和统计模型建立，并通过可视化工具展示分析结果。
4. 实验总结通过完成本实验，我们了解了RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
掌握了RStudio的基本功能和操作，熟悉了R语言的基本语法和常用函数。
通过实际数据分析案例的应用，提高了数据处理和统计分析能力。
5. 参考资料。
R语言常用统计方法实现
R语言常用统计方法实现R语言是一种常用的统计分析工具，它提供了丰富的统计方法和函数，使得数据分析工作更加便捷和高效。
下面将介绍R语言中常用的统计方法，并给出相应的代码示例，共计26种统计方法。
1.描述统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差、方差等。
```R#均值mean(data)#中位数median(data)#标准差sd(data)#方差var(data)```2.假设检验：用于检验数据的差异是否显著，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
```R#t检验t.test(data1, data2)#单因素方差分析anova(data ~ factor)#卡方检验chisq.test(data)```3.相关分析：用于分析两个变量之间的相关性，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
```R#皮尔逊相关系数cor(data1, data2, method = "pearson")#斯皮尔曼相关系数cor(data1, data2, method = "spearman")```4.回归分析：用于建立变量之间的数学关系，并进行预测和解释。
```R#线性回归lm(dependent ~ independent, data)#逻辑回归glm(dependent ~ independent, data, family = binomial()```5.方差分析：用于分析不同组别之间的差异，包括单因素方差分析、多因素方差分析等。
```R#单因素方差分析aov(dependent ~ factor, data)#多因素方差分析aov(dependent ~ factor1 * factor2, data)```6.生存分析：用于分析事件发生时间及其相关因素，包括生存函数、生存曲线等。
```R#生存函数#生存曲线#生存回归分析```7.主成分分析：用于降维和提取数据中的主要信息。
如何用R语言进行统计分析
如何用R语言进行统计分析R语言是一种流行的统计编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模。
它具有强大的数据处理和可视化功能，使得统计分析变得更加高效和准确。
本文将介绍如何使用R语言进行统计分析，包括数据导入与清洗、描述性统计分析、统计推断和模型构建等方面。
一、数据导入与清洗在进行统计分析之前，首先需要将数据导入R语言的工作环境中，并进行数据清洗以保证数据的质量和可靠性。
R语言提供了多种导入数据的函数，可以根据数据的格式选择适合的导入方式。
常见的数据格式包括CSV、Excel、SPSS等，可以使用read.csv、read_excel、read.spss等函数进行导入。
在导入数据后，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
可以使用is.na、complete.cases、outliers等函数进行缺失值、完整观测和异常值的判断和处理，使用duplicated函数判断和处理重复值。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和总结的过程，旨在提供对数据集的基本了解。
常见的描述性统计分析方法包括计数、求和、均值、中位数、众数、标准差、方差、分位数、频数统计、交叉表和直方图等。
R语言中，可以使用summary、mean、median、sd、var、quantile、table、hist等函数进行常见的描述性统计分析。
这些函数可以对整个数据集或者指定的变量进行统计分析，并输出结果或者绘制图形。
三、统计推断统计推断是根据样本数据对总体特征进行估计和推断的过程。
常见的统计推断方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
在R语言中，可以使用t.test、chisq.test、cor.test等函数进行常见的假设检验。
这些函数可以根据数据类型和问题需求选择适当的统计方法，并输出检验结果。
四、模型构建在进行统计分析时，经常需要构建数学模型以描述变量之间的关系。
R语言提供了多种模型构建的函数和包，包括线性回归、逻辑回归、时间序列模型、聚类分析和因子分析等。
R统计分析教程
R统计分析教程第一章：介绍R统计分析工具R是一种免费且开源的统计分析工具，广泛应用于数据科学、机器学习和统计学等领域。
它具有强大的数据处理和可视化能力，以及丰富的统计函数库，可以处理各种复杂的统计分析任务。
本教程将详细介绍R的基本用法和常用统计分析技巧。
第二章：R语言基础在开始R统计分析之前，我们首先需要了解一些基础的R语言知识。
R语言是一种面向数据分析的编程语言，具有数据结构、条件判断、循环和函数等基本语法。
本章将介绍R语言的基本数据类型、变量赋值、运算符和逻辑控制等内容。
第三章：数据导入和处理在进行统计分析之前，我们通常需要将数据导入到R中并进行预处理。
本章将介绍如何使用R中的函数来读取和导入常见的数据文件，如CSV、Excel和数据库等。
同时，还将介绍数据清洗、缺失值处理和异常值检测等常用数据处理技巧。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。
R提供了多种绘图函数，可以生成各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图和箱线图等。
本章将详细介绍如何使用R进行数据可视化，以及如何调整图形的样式和布局。
第五章：描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描绘的一种方法，它包括均值、中位数、标准差、百分位数等统计指标的计算，以及频数分布表和直方图的绘制等内容。
本章将介绍R中常用的描述统计分析函数和技巧，并通过实例演示其应用。
第六章：推断统计分析推断统计分析是用于从样本数据中推断总体特征的一种方法。
它包括假设检验、置信区间估计和相关性分析等内容。
本章将介绍R中常用的推断统计分析函数和技巧，并通过实例演示如何对样本数据进行推断。
第七章：线性回归和方差分析线性回归和方差分析是常用的统计建模方法，用于研究变量之间的关系和差异。
本章将介绍如何使用R进行线性回归分析和方差分析，并解释如何解释模型结果和进行假设检验。
第八章：其他常用统计方法除了以上介绍的统计分析方法外，R还提供了许多其他常用的统计方法，如非参数检验、逻辑回归和时间序列分析等。
R语言数据分析全面解析
R语言数据分析全面解析R语言是目前广泛应用于数据分析领域的强大工具。
它不仅具有丰富的功能和灵活性，还能为用户提供便捷的统计分析和数据可视化操作。
本文将从基本概念介绍、数据处理、统计分析和数据可视化四个方面，全面解析R语言在数据分析中的应用。
一、基本概念介绍R语言是一种自由、开源的编程语言和环境，专门用于统计计算和数据可视化。
它的优势在于强大的数据处理能力和丰富的统计函数库。
使用R语言，我们可以对数据进行清洗、整合和转换操作，从而为后续的统计分析做好准备。
二、数据处理在数据分析过程中，数据处理是重要的一步。
R语言提供了丰富的数据处理函数和技术，方便用户对数据进行清洗和整理。
例如，我们可以使用R语言的读取数据函数，将各种格式的数据导入到R环境中，并进行合并、拆分和重组等操作。
此外，R语言还提供了各种数据转换和缺失值处理方法，帮助我们消除异常值和无效数据，保证数据的准确性和完整性。
三、统计分析R语言作为一种统计计算工具，拥有强大的统计分析能力。
在R语言中，我们可以使用各种统计函数和技术，进行频数分析、描述统计、假设检验等多方面的统计分析。
通过这些分析，我们可以从数据中提取有价值的信息，例如数据的平均值、方差、相关性等，从而为后续的决策提供支持。
四、数据可视化数据可视化是数据分析中不可或缺的环节。
R语言提供了多种数据可视化函数和技术，可以帮助我们将分析结果以直观、易懂的方式展示出来。
比如，我们可以使用R语言的绘图函数，绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图等，展示数据的分布和趋势。
同时，R语言还支持高级的数据可视化技术，如热力图、雷达图等，使分析结果更加生动和有说服力。
总结R语言作为一种强大的数据分析工具，在各个领域都得到了广泛的应用。
通过对数据的处理、统计分析和数据可视化，可以帮助我们从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。
当然，R语言还有很多其他的功能和应用，如机器学习、文本挖掘等，这些超出了我们本文的范围。
数据分析与机器学习工具介绍：R和MATLAB
数据分析与机器学习工具介绍：R和MATLAB数据分析和机器学习是当今科技领域中非常重要的技能。
在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提取有用的信息，对于决策制定、业务优化以及新产品服务的开发非常重要。
而在数据分析和机器学习的领域中，R和MATLAB是两个非常受欢迎的工具。
本文将详细介绍这两个工具的功能和使用步骤。
一、R的介绍R是一个免费且开放源代码的统计分析和数据可视化工具。
它具有强大的数据处理和分析能力，在学术界和工业界都非常受欢迎。
下面是R的一些主要功能：1. 数据导入和处理：R可以从多种数据源导入数据，如CSV、Excel、数据库等，然后进行数据的清洗和转换。
2. 统计分析：R提供了丰富的统计分析函数和算法，可以进行描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等等。
3. 数据可视化：R具有优秀的绘图能力，可以生成各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等，使数据更直观易懂。
4. 机器学习：R也提供了强大的机器学习功能，包括分类、聚类、回归等算法，可以帮助用户构建预测模型。
二、R的使用步骤接下来，我将介绍R的使用步骤，以帮助初学者更好地上手。
1. 安装R：首先，你需要从R官方网站下载并安装R。
根据自己的操作系统选择相应的安装包，然后按照提示进行安装。
2. 学习基本语法：R有自己独特的编程语法，需要花一些时间来学习。
可以通过在线教程、参考书籍或者观看视频来学习基本语法。
3. 导入数据：使用R可以从多种格式的文件导入数据。
例如，使用read.csv()函数可以导入CSV格式的数据，使用read.xlsx()函数可以导入Excel格式的数据。
4. 数据处理：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗和转换。
R提供了各种函数和技巧来处理数据，如删除缺失值、重复值和异常值，合并、切片和重塑数据等。
5. 统计分析：R拥有丰富的统计分析函数和包，可以进行各种分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
通过调用相应的函数并提供相应的参数，即可进行相应的统计分析。
cad 中r的用法 -回复
cad 中r的用法-回复CAD（计算机辅助设计）是一种广泛应用于工程、建筑、制造业的技术工具。
而R是统计计算和图形展示的编程语言。
本文将讨论CAD中如何使用R编程语言，以提高设计工程师的工作效率、数据处理能力和可视化展示。
CAD中可以使用R的情况非常多样。
它可以帮助设计师自动化繁琐的计算过程、优化设计、进行统计分析、生成高质量的图形和报告等等。
接下来，我将逐步介绍CAD中R的几个主要用法。
首先，R在CAD中最常用的功能之一是进行统计分析。
设计工程师通常需要对各种工程数据进行分析，以评估设计参数的影响和优化设计方案。
R提供了丰富的统计分析函数和包，可以帮助工程师进行各种统计方法的计算和模型建立。
比如，可以使用R进行回归分析、方差分析、非参数统计等等，从而得出基于数据的结论和建议。
其次，R在CAD中的另一个主要用途是数据处理和可视化展示。
CAD软件通常可以将设计数据导出为表格形式的数据文件，而R则是处理这些数据的强大工具。
设计师可以使用R来预处理数据，比如进行缺失值处理、异常值检测、数据规范化等等。
此外，R还可以进行数据分组、计算衍生变量、合并数据等等操作。
最重要的是，R可以通过绘图函数和包来展示处理后的数据。
设计工程师可以使用R生成各种类型的图形，如折线图、柱状图、散点图等等，以便更好地理解和表达数据。
在CAD中使用R的第三个主要功能是优化设计。
设计工程师通常需要通过优化算法搜索设计参数的最佳组合，以满足给定的设计要求和约束条件。
而R则提供了一系列的优化函数和包，可以进行单目标优化、多目标优化、约束优化等等。
设计工程师可以使用R编写优化算法，通过迭代计算寻找最佳的设计参数组合。
同时，R还可以与CAD软件进行交互，实时更新和验证设计方案。
最后，R还可以在CAD中进行自动化计算和生成。
设计工程师通常需要进行大量的计算和报告生成，而R可以帮助工程师提高计算的效率和报告的质量。
设计工程师可以编写R脚本来执行重复性的计算过程，从而节省时间和精力。
R语言笔记——常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、帮助、安装程序包、R绘图
帮助●查看帮助文档install.package()help(“install.package”)●函数帮助functionhelp(‘function’)●html帮助Help.start()帮助>Html帮助●关键词搜索RSiteSearch(‘word’)数据类型向量●创建向量c( ),创建向量length( ), 向量长度删除向量vector[-n]，即删除第n个向量mode( ), 向量类型rbind( ), 向量元素都作为一行rowcbind( ) ，向量元素都作为一列col*创建向量序列seq(from, to, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length...), length是总长度（个数），因此by就是间隔rep(mode,time) 产生mode 重复time次的向量letters[n:m] 产生字符向量r norm(n,mean=…,sd=…) 随机序列●取子集值范围限制如：V(x>m|x<n)索引坐标限制如：V[c()]，V[1:3]●创建向量空间V=vector()创建向量空间后就可以对向量元素进行赋值●常用计算函数mean(x ),sum( x),min( x), max( x),var( x), 方差sd( x), 标准差cov(x), 协方差cor(x), 相关度prod(x )，所有值相乘的积which(x的表达式)，which.min(x)，which.max(x)rev(x)，反转sort(x)，排序因子因子是用水平来表示所有可能取的值创建（转换）因子factor(v,level=vl) level不指定则默认v中所有值gl(k,n) k是因子的水平个数，n是每个水平重复的个数因子统计nlevels(factor) 查看因子水平table(factor) 频数prop.table(factor) 概率交叉统计对于两个向量进行统计会构成一张交叉的表table(factor1,,factor2)向量命名names(v)=c(“area1”,”area2”,…)，命名后就可以按名称取值了，v[“area1”]矩阵创建矩阵1.matrix(v, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE)，一列（不是行）一列的分配，当数据不够时候就会重复.函数matrix()用来定义最常用的一种数组：二维数组，即矩阵。
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2
菜单栏 快捷按钮
控制台 光标:等待输入
R登陆界面(Windows版)
路径： 开始>所有程序>R 2.11.0
3
R程序包（R Packages）
程序包是什么？
R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 Window下的R程序包是经过编译的zip包。
每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。
vegan
植物与植物群落的排序，生物多样性计算
6
安装程序包的方法
1 用函数 install.packages()， 如果已经连接到互联网，在括号中输入要安装的程序包名称，选择镜像后，程 序将自动下载并安装程序包。
例如： 要安装picante包,在控制台中输入
install.packages("picante") 2 安装本地zip包 路径：Packages>install packages from local files 选择本地磁盘上存储zip包的文件夹。
> x <- c(0,1,2,3,4) > x [1] 0 1 2 3 4 > y <- 1:5 > y [1] 1 2 3 4 5 > z <- 1:50 > z [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 [16] 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 [31] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 [46] 46 47 48 49 50
32
脚本举例
#将以下代码粘贴到编辑器中，另存为regression.r文件。
matrix.x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) t(x)#转置 为行或列添加名称：s()s()
28
数据框的创建
创建数据框的函数:data.frame(), as.data.frame(), cbind(), rbind()
cbind() # 按列组合成数据框 rbind() # 按行组合成数据框 data.frame() #生成数据框 head() #默认访问数据的前6行
例：test.data<-read.csv("D:/R/test2.csv",header=T)
header=T表示将数据的第一行作为标题。 read.table(file=file.choose(),header=T) 可以弹出对话框，选择
文件。
19
例：从数据输入到t检验
现有6名患者的身高和体重，检验体重除以身高的平方 是否等于22.5。 表2 六名患者的身高和体重
1 ?t.test 2 RGui>Help>Html help
3 apropos("t.test")
4 help("t.test") 5 help.search("t.test") 6 查看R包pdf手册
9
二 函数与对象
10
R的函数
R是一种解释性语言，输入后可直接给出结果。 功能靠函数实现。 函数形式: 函数(输入数据，参数= ) 如果没有指定，则参数的以默认值为准。 例如: 平均值 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 线性模型 lm(y~x, data=test)
24
向量的创建
生成向量的函数 c(),rep(),seq(),”:”
c(2,5,6,9) rep(2,times=4)
seq(from=3, to=21, by=3 )
[1] “:” 1:15 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 3 6 9 12 15 18 21
29
工作空间image
R的所有对象都在计算机内存的工作空间中。 ls() 列出工作空间中的对象 rm() 删除工作空间中的对象 rm(list=ls()) 删除空间中所有对象 save.image() 保存工作镜像 sink() 将运行结果保存到指定文件中 getwd() 显示当前工作文件夹 setwd() 设定工作文件夹 可将结果保存在image中，形式为.Rdata文件，里面保存了R当前工作空 间中的各种对象，包括函数。
语言介绍
数据处理、绘图、编程与统计检验
1
什么是R ?
The R Project for Statistical Computing
R是一种统计绘图语言，也指实现该语言的软件
• 1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman 和Ross Ihaka，基于S语言的源代码，编写了一能执行S语 言的软件，并将该软件的源代码全部公开，这就是R软件， 其命令统称为R语言 • 从S统计绘图语言演变而来，可看作S的“方言”
为什么要安装程序包？ R程序包是R功能扩展，特定的分析功能，需要用相应的程序包实现。 例如：系统发育分析，常用到ape程序包，群落生态学vegan包等。
4
常用R程序包(I)
ade4 adephylo ape boot cluster ecodist 利用欧几里得方法进行生态学数据分析 系统进化数据挖掘与比较方法 系统发育与进化分析 Bootstrap检验 聚类分析 生态学数据相异性分析
11
R的函数
每一个函数执行特定的功能，后面紧跟括号，例如：
平均值
求和 绘图
mean()
sum() plot()
排序
sort()
除了基本的运算之外，R的函数又分为”高级”和”低级”函数，高级函 数可调用低级函数,这里的”高级”函数习惯上称为泛型函数。
如plot()就是泛型函数，可以根据数据的类型，调用底层的函数，应用
编号 身高 m 1 1.75 2 1.80 3 1.65 4 1.90 5 1.74 6 1.91
体重kg
60
72
57
90
95
72
20
第一种方式：从控制台输入数据
数据量较少时可以从控制台直接输入： height<-c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.74, 1.91)
weight<-c(60, 72, 57, 90, 95, 72)
apTreeshape 进化树分析
FD
geiger
功能多样性分析
物种形成速率与进化分析
5
常用R程序包(II)
picante raster seqinr 群落系统发育多样性分析 栅格数据分析与处理 DNA序列分析
sp
spatstat splancs stats Bioconductor
空间数据处理
空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析 R统计学包 生物学数据分析工具
通过与向量的组合，产生更为复杂的向量。 rep(1:2,c(10,15))
25
向量创建——产生随机数
rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指概率分布函数，n为生成数据的个数，p1, p2, . . .
是分布的参数数值。上面的表给出了每个分布的详情和可能的缺省值（如果 没有给出缺省值，则意味着用户必须指定参数）。
30
三 脚本编程 Scripting
31
例-线性回归
对一批涂料进行研究，确定搅拌速度对杂质含量的影 响，数据如下，试进行回归分析 表3 搅拌速度对涂料中杂质的影响
转速 rpm
20
22 9.5
24
26
28
30
32
34
36
38
40
42
杂质率 8.4 %
11.8 10.4 13.3 14.8 13.2 14.7 16.4 16.5 18.9 18.5
相应的方法绘制相应的图形。这就是面向对象编程的思想。
12
R有哪些函数?
查询的方法：Help>Html help>packages log() log10() exp() sin() cos() tan() asin() acos() binom.test()
fisher.test()
chisq.test() glm(y ~ x1+x2+x3, binomial)
7
程序包使用
程序包的中函数，都要先导入，再使用，因此导入程序包是第一步。 在控制台中输入如下命令： library(affy) 程序包内的函数的用法与R内置的基本函数用法一样。 library(affy)
8
查看函数的帮助文件
函数的默认值是什么？ 怎么使用？ 使用时需要注意什么问题？
需要查询函数的帮助。
sq.height<-.height
t.test(ratio, mu=22.5)
21
图14 在Excel中将数据存为txt文件
22
例：t检验(续)
一般从txt文档读取数据。每一行作为一个观测值。每一行的变量用制表符，空
格或逗号间隔开。
read.table(”位置”, header=T) read.csv(”位置”,header=T)
#从外部读取数据
data1<-read.table("d:/t.test.data.txt",header=T) bmi<- data1$weight/data1$height^2
t.test(bmi, mu=22.5) #t检验
23
向量的创建
四种类型的向量 字符型 character<-c("China", "Korea", "Japan", "UK", "USA", "France", "India", "Russia") 数值型 numeric<-c(1, 3, 6, 7, 3, 8, 6, 4) 逻辑型 logical<-c(T, F, T, F, T, F, F, T) 复数型 略