R数据分析——方法与案例详解双色
【原创】R语言主成分分析因子分析案例报告(完整附数据)
R语言主成分分析因子分析案例报告R语言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。
它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。
主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。
这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。
这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。
但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。
R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。
但psych扩展包更具灵活性。
1 选择主成分个数选择主成分个数通常有如下几种评判标准：∙根据经验与理论进行选择∙根据累积方差贡献率，例如选择使累积方差贡献率达到80%的主成分个数。
∙根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。
另一种较为先进的方法是平行分析（parallel analysis）。
该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择主成分个数。
我们选择USJudgeRatings数据集举例，首先加载psych包，然后使用fa.parallel函数绘制下图，从图中可见第一主成分位于红线上方，第二主成分位于红线下方，因此主成分数目选择1。
fa.parallel(USJudgeRatings[,-1], fa="pc",n.iter=100, show.legend=FALSE)2 提取主成分pc=principal(USJudgeRatings[,-1],nfactors=1)PC1 h2 u21 0.92 0.84 0.15652 0.91 0.83 0.16633 0.97 0.94 0.06134 0.96 0.93 0.07205 0.96 0.92 0.07636 0.98 0.97 0.02997 0.98 0.95 0.04698 1.00 0.99 0.00919 0.99 0.98 0.019610 0.89 0.80 0.201311 0.99 0.97 0.0275PC1SS loadings 10.13Proportion Var 0.92从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。
【最新】R语言关联分析模型报告案例附代码数据
【最新】R语⾔关联分析模型报告案例附代码数据【原创】附代码数据有问题到淘宝找“⼤数据部落”就可以了关联分析⽬录⼀、概括 (1)⼆、数据清洗 (1)2.1公⽴学费（NPT4_PUB） (1)2.2毕业率（Graduation.rate） (1)2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2)2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2)2.5毕业薪⽔（MD_EARN_WNE_P10）。
(3)2.6 私⽴学费（NPT4_PRIV） (3)2.7 ⼊学率（ADM_RATE_ALL） (4)三、Apriori算法 (4)3.1 相关概念 (5)3.2 算法流程 (6)3.3 优缺点 (7)四、模型建⽴及结果 (8)4.1 公⽴模型 (8)4.2 私⽴模型 (11)⼀、概括对7703条样本数据，分别根据公⽴学费和私⽴学费差异，建⽴公⽴模型和私⽴模型，进⾏关联分析。
⼆、数据清洗2.1公⽴学费（NPT4_PUB）此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。
重新定义后，NULL值的占⽐为75%，占⽐很⼤，不能直接将NULL值删除或者进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL的值按照等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,5896]B：(5896,7754]C：(7754, 9975]D：(9975, 13819]E：(13819, +]分组后取值分布为：2.2毕业率（Graduation.rate）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL值根据等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,0.29]B：(0.29,0.47]C：(0.47, 0.61]D：(0.61, 0.75]E：(0.75, +]分组后取值分布为：2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
R语言线性回归案例数据分析可视化报告
R语言线性回归案例数据分析可视化报告摘要本报告使用R语言对线性回归案例数据进行可视化分析和解读。
通过使用R的多种库和函数，我们对数据进行清洗、探索、建模和可视化，并最终得出结论和建议。
一、数据来源和背景介绍本报告所使用的数据来源于一个在线购物平台的销售数据。
数据包含了产品的销售量、价格、类别、品牌等因素。
我们选取了一个特定类别的产品销售数据，使用R语言进行线性回归分析。
二、数据预处理1、数据清洗：我们首先对数据进行清洗，去除缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性。
2、数据探索：对数据进行初步探索，观察数据的分布和特征，为后续的模型建立提供参考。
3、数据编码：将类别变量进行编码，以便于模型处理。
三、线性回归模型建立使用R的lm()函数建立线性回归模型。
我们将销售量作为因变量，价格、类别、品牌等因素作为自变量。
通过拟合模型，得到模型的系数、截距和R方等指标。
四、模型评估和可视化1、模型评估：使用R的summary()函数对模型进行评估，观察模型的系数、标准误差、t值、p值等指标，判断模型的拟合程度和预测能力。
2、可视化：使用R的ggplot2库对数据进行可视化。
我们绘制了散点图、直方图、箱线图等图形，直观地展示了数据的分布和模型的拟合效果。
五、结论和建议通过分析，我们发现价格是影响销售量的重要因素。
在控制其他因素的情况下，价格每上升1个单位，销售量会下降20个单位。
我们还发现不同类别和品牌的产品对销售量的影响也有所不同。
根据这些结论，我们提出了一些针对不同产品的定价和营销策略建议。
六、展望与未来工作本报告仅对一个特定类别的产品销售数据进行了线性回归分析。
未来，我们可以进一步扩大数据集的范围，包括更多的产品类别和更长的时间序列数据。
我们还可以尝试使用其他回归模型或机器学习算法，以更准确地预测销售量和其他因素的关系。
多元线性回归分析数据可视化的R多元线性回归分析数据可视化在R语言中的重要性和应用场景在数据分析中，多元线性回归是一种常见的预测和分析方法，它可以帮助我们了解自变量和因变量之间的关系。
用R进行统计学分析
⽤R进⾏统计学分析1、基本统计summary函数:R中的summary函数根据输⼊的类提供输⼊的摘要。
该函数根据输⼊对象的类调⽤各种函数。
返回值也取决于输⼊对象。
例如，如果输⼊是⼀个由数字数据组成的向量，它将为数据提供平均值、中值、最⼩值、最⼤值和四分位数，⽽如果输⼊是表格(数字)数据，它将为每⼀列提供类似的计算。
cov:⽤来计算相关性，通过为函数中的⽅法参数指定apt值，我们可以计算不同类型的相关系数，即Pearson、Spearman、Kendall等。
data(iris)summary(iris)mean(iris[,1])sd(iris[,1])cor(iris[,1],iris[,2]) #两个向量之间的相关性cor(iris[,1],iris[,3])Cov.mat <- cov(iris[,1:4])View(Cov.mat)2、缺失值处理对于⼤多数这些函数，我们有可能使⽤na.rm参数。
这使⽤户能够处理丢失的数据。
如果我们的数据中缺少值(在R中称为NA)，我们可以设置na.rm参数为真，计算只基于⾮na值。
a <- c(1:4, NA, 6)mean(a) # returns NA，R不知道如何处理缺失值NAmean(a, na.rm=TRUE) #3.23、 generate probability distributionsn.data <- rnorm(100, 1, 0.1)hist(n.data)plot(density(n.data))4、统计检验进⾏统计检验是为了评估研究或应⽤结果的重要性，并协助作出定量决定。
这个想法是为了确定是否有⾜够的证据来拒绝对结果的推测。
R 中的内置函数允许对数据进⾏多次这样的测试。
测试的选择取决于数据和被问到的问题。
举例说明，当我们需要将⼀个组与⼀个假设值进⾏⽐较，并且我们的测量值遵循⾼斯分布时，我们可以使⽤⼀个样本t检验。
R数据分析——方法与案例详解(双色)
ళፃԻἻˀ४̿͊͵வरੋ҄ܭᜃవ˺˨ᦊѬੋЛᦊЯࠔǍ ྠిਫ਼దἻΦిॹቃǍ
ྠښ˺ڏᎄᄬἷ$*1Ἰ 3 ѬౢவขˁವΓហᝍவӗӯὊసथࣱὊކՁᮻᎄᗃ úӒ̛ႃߕࢺˊѣྠᇫὊ *4#/ Ĉ ŀ 3Āĉ ŀவĀŁసĀłކĀĊ ŀሮऀឦᝓὋሮऀᝠὋஔెċ ŀ 51 ˗ྠڎవ˺ڏᯞ $*1 ߚኄ Ղ
二项分布随机数 二项分布是指n次独立重复贝努力试验（Bernoulli trials）成功次数的分布，每次贝努力试 验的结果只有两个，成功和失败，记成功的概率为p。如果一个变量x服从二项分布，记为x～ B(n,p)，n表示试验次数，p表示成功概率。 R生成二项分布随机数的函数是rbinom()，其句法是：rbinom(n, size, prob)，n表示生成的随 机数数量，size表示进行贝努力试验的次数，prob表示一次贝努力试验成功的概率。 首先，生成二点分布（一次贝努力试验）的随机数。
∑p
j =1
i
j
, i= 1, 2, ,
p (i ) = P( X ≤ xi )=
∑p
j =1
i
j
, i= 1, 2, , ，设 r 是 [0,1] 区间上的均匀分布随机数。当且仅当 p (i −1) < r < p (i ) 时，令 X = xi ，则 P{ p (i −1) < r < p (i ) } = P{ X = xi } = p (i ) − p (i −1) = pi , i = 1, 2,
书籍2.indb 54
2015/1/28 14:32:42
第 4 章 随机数与抽样模拟 55
R提供了多种随机数生成器（random number generators ,RNG），默认采用Mersenne twister 方法产生随机数，该方法是由Makoto Matsumoto和Takuji Nishimura于1997年提出的一种随机数 生成器，其循环周期是 219937 − 1 。R里面还提供了Wichmann-Hill、 Marsaglia-Multicarry、 Super-Duper、Knuth-TAOCP-2002、Knuth-TAOCP和L'Ecuyer-CMRG 等几种随机数生成方法， 用RNGkind()函数更改。例如要改为Wichmann-Hill方法：
数据统计与分析实验-基于R语言的线性相关分析和
实验三 “基于R 语言的线性相关分析和一元线性回归模型”实验一、实验目的1. 掌握R 语言进行线性相关分析的方法。
2. 掌握R 语言建立一元线性回归模型的方法。
二、实验原理1. 线性相关分析线性相关分析是用相关系数来表示两个变量间相互的线性关系，并判断其密切程度的统计方法。
Pearson 相关系数用来反映两个变量的线性相关关系，其定义公式是：s l x x y y r --===Pearson 相关系数的取值范围是[-1, 1]，当-1<r<0时，表示具有负线性相关，越接近-1，负相关性越强。
0<r<1，表示具有正线性相关，越接近1，正相关性越强。
r=-1表示完全负线性相关，r=1表示具有完全正线性相关，r=0表示两个变量不具有线性相关性。
相关系数的显著性可用t 检验来进行。
2. 一元线性回归模型给定一组数据点(x 1, y 1)、(x 2, y 2)、...、(x n , y n )，如果通过散点图可以观察出变量间大致存在线性函数关系，则可以建立如下模型：()20,Y a bX N εεσ=++⎧⎪⎨⎪⎩服从分布其中a,b 称为一元线性回归的回归系数；ε表示回归值与测量值之间的误差。
已知(x 1, y 1),(x 2 ,y 2),...,(x n , y n )，代入回归模型得到：()()2211min ,n ni i i i i Q a b y a bx ε====-+⎡⎤⎣⎦∑∑利用偏导数，可得()()()()11,20,20ni i i ni i i i Q a b y a bx a Q a b x y a bx b ==∂⎧=--+=⎡⎤⎪⎣⎦∂⎪⎨∂⎪=--+=⎡⎤⎣⎦⎪∂⎩∑∑ 即：11111221111ˆˆ1ˆ1n n i i i i n nni i i i i i i n n i i i i a y b x n n x y x y n b x x n =======⎧=-⎪⎪⎪-⎨⎪=⎪⎛⎫-⎪ ⎪⎝⎭⎩∑∑∑∑∑∑∑ 三、实验内容1. 线性相关分析（共65分，得X 分）教材152页，习题1(1)、习题1(2)，习题2(1)、习题2(2)、习题2(3)、习题2(4)。
r语言回归分析案例
r语言回归分析案例R语言回归分析案例。
回归分析是统计学中常用的一种方法，它用于探究变量之间的关系，并对未来的变量进行预测。
R语言作为一种强大的统计分析工具，被广泛应用于回归分析中。
本文将通过一个实际案例，介绍如何使用R语言进行回归分析。
首先，我们需要准备一些数据。
假设我们有一个数据集，包括了房屋的面积、房龄和售价。
我们想要分析房屋的售价与其面积、房龄之间的关系。
接下来，我们将使用R语言进行回归分析。
在R语言中，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析。
首先，我们需要加载我们的数据集，并创建一个线性模型。
代码如下：```R。
# 加载数据集。
data <read.csv("house_data.csv")。
# 创建线性模型。
model <lm(price ~ area + age, data = data)。
```。
在上面的代码中，我们使用lm()函数创建了一个线性模型，其中price是我们要预测的变量，而area和age是我们用来预测的自变量。
接下来，我们可以使用summary()函数来查看我们的线性回归模型的结果。
```R。
# 查看回归分析结果。
summary(model)。
```。
summary()函数将输出我们线性回归模型的各项统计指标，包括回归系数、残差标准差、R平方等。
通过这些指标，我们可以评估我们的回归模型的拟合程度和预测能力。
除了线性回归分析，R语言还支持其他类型的回归分析，如多元回归、逻辑回归等。
对于不同类型的回归分析，我们可以使用不同的函数来创建模型，并使用不同的方法来评估模型的拟合程度。
总之，R语言是一种强大的统计分析工具，它提供了丰富的函数和包，支持各种类型的回归分析。
通过本文介绍的案例，我们可以看到R语言在回归分析中的应用，希望对大家有所帮助。
如何利用R语言进行因子分析(Ⅱ)
R语言是一种非常强大的统计计算工具，它可以用来进行各种统计分析，包括因子分析。
因子分析是一种多变量分析方法，它可以用来发现多个变量之间的潜在关联，从而帮助我们理解数据的结构和特征。
在这篇文章中，我将介绍如何利用R语言进行因子分析，并且探讨一些常见的因子分析技巧和注意事项。
数据准备在进行因子分析之前，首先需要准备好要分析的数据。
在R语言中，我们可以使用()函数或者其他数据导入函数来读取数据文件，然后将数据存储在一个数据框中。
接下来，我们可以使用summary()函数来查看数据的基本统计信息，以确保数据的质量和完整性。
数据预处理在进行因子分析之前，我们通常需要对数据进行一些预处理工作。
这包括缺失值处理、数据标准化和变量筛选等工作。
在R语言中，我们可以使用()函数来删除缺失值，使用scale()函数来进行数据标准化，使用select()函数来进行变量筛选。
这些预处理工作可以帮助我们确保数据的质量，并且提高因子分析的准确性和可靠性。
因子分析模型在R语言中，我们可以使用psych包或者其他因子分析包来进行因子分析。
首先，我们需要使用fa()函数来指定因子分析模型的一些参数，比如因子数、旋转方法和因子载荷阈值等。
然后，我们可以使用fit()函数来拟合因子分析模型，并且使用summary()函数来查看因子分析结果的一些统计信息。
最后，我们可以使用scree plot和因子载荷矩阵等图表来可视化因子分析的结果，以便更好地理解数据的结构和特征。
因子旋转在因子分析中，我们通常需要对因子载荷矩阵进行旋转，以便更好地解释因子之间的关联。
在R语言中，我们可以使用()函数或者其他旋转函数来进行因子旋转。
常见的因子旋转方法包括方差最大化旋转、极大似然旋转和斜交旋转等。
通过对因子载荷矩阵进行旋转，我们可以得到更简洁、更可解释的因子结构，从而更好地理解数据的潜在特征。
因子得分除了因子载荷矩阵之外，因子分析还可以得到每个样本的因子得分。