统计软件介绍以及R语言数学建模实例PPT课件
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#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
R语言统计分析简介
observations=c(2,4.6,1,3.7,5.9,4.0,6.7,2.8,1.4,3.1)
C( )表示R中在括号中的数值是以向量形式输入的。
向量的运算与标量的一样，如：
2.54*observations
输出结果为向量中的每一个数值均乘以2.54，然后再以向量 形式输出
利用R，通过定义成向量的形式，我们可以很方便的计算出 上述一列数据的均质和方差，如：
company=read.table("company.txt", header=T) prc=prcomp(company[,-1], scale=T) summary(prc) prc$rotation prc$x[,1:2]
主成分分析R与SPSS比较
R输出结果
SPSS输出结果
因子分析
>dim(A) 函数dim能显示矩阵的二维数据 [1] 3 3
[3,] 3 6 9
3、矩阵的特征值与特征向量
4、矩ห้องสมุดไป่ตู้的合并
5、数据框
矩阵和向量一样，只能拥有一种数据类型，而数据框却 能同时拥有多种。假设数据框内同时含有文字，当数 据框被转化成矩阵时，所有元素都会被转化成文字。
利用指令as.frame，可将矩阵转化为数据框。例如：
数据框的引用
数据框数据的调用 用attach命令
读写数据文件
1、读纯文本文件
相关分析
研究变量间密切程度的一种常用统计方法 相关系数是描述变量间线形关系强弱和方向的统计量 函数名：cor(x, method=c("pearson", "kendall",
"spearman")) 数据文件： highschool.sav 分析方法： Pearson 程序命令： library(foreign)
C( )表示R中在括号中的数值是以向量形式输入的。
向量的运算与标量的一样，如：
2.54*observations
输出结果为向量中的每一个数值均乘以2.54，然后再以向量 形式输出
利用R，通过定义成向量的形式，我们可以很方便的计算出 上述一列数据的均质和方差，如：
company=read.table("company.txt", header=T) prc=prcomp(company[,-1], scale=T) summary(prc) prc$rotation prc$x[,1:2]
主成分分析R与SPSS比较
R输出结果
SPSS输出结果
因子分析
>dim(A) 函数dim能显示矩阵的二维数据 [1] 3 3
[3,] 3 6 9
3、矩阵的特征值与特征向量
4、矩ห้องสมุดไป่ตู้的合并
5、数据框
矩阵和向量一样，只能拥有一种数据类型，而数据框却 能同时拥有多种。假设数据框内同时含有文字，当数 据框被转化成矩阵时，所有元素都会被转化成文字。
利用指令as.frame，可将矩阵转化为数据框。例如：
数据框的引用
数据框数据的调用 用attach命令
读写数据文件
1、读纯文本文件
相关分析
研究变量间密切程度的一种常用统计方法 相关系数是描述变量间线形关系强弱和方向的统计量 函数名：cor(x, method=c("pearson", "kendall",
"spearman")) 数据文件： highschool.sav 分析方法： Pearson 程序命令： library(foreign)
《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。
【最新】R语言 数据统计分析分类模型PPT课件报告讲义
• 混淆矩阵（Confusion matrix） – 分析分类器判别性能的一种重要的工具。主要用于二元分 类器的评价，但亦可应用于多元分类器的评价。 – 理想地，分类判别性能越好的分类器，对角线上的数值应 该越大，其他表项取直应该为0，或接近0。 – 在R中，使用table函数计算分类器模型的混淆矩阵。 table的第一个参数是实际的类别向量，第二个参数为预 测的类别向量。
估计
判别（预测）
……
ID
12496 14177 24381
…
属性1
F M M
…
Yes No Yes
……
0-1 2-5
……
……
类
No
属性2 属性3 属性4
Europe
f#
Europe Yes
5-10 Pacific Yes
• •
用于进行分类建模的算法属于监督学习算法。 主要的分类建模算法： – 参数模型：模型具有形式化的数学表达式。 在参数模型中，将观测样本属于某个类别的“条件概 率”作为模型输出。 主要算法：线性判别分析、逻辑斯蒂回归、支持向量机、 人工神经⻔络等。 – 非参数模型：模型不具有形式化的数学表达式。
使得f̂能够把新的未知类别的观测样本的属性值xi映射到一个预 先定义的离散型类别变量值yi。
Y = f ̂ ( X)
– 其中，⺫标函数f也称为分类模型，或分类器(classifier)。 – 学习得到的模型f̂的输入可为连续型的数值变量或离散型的 标称变量、序值变量，称为特征(feature)； – 模型输出为离散型的，代表类别的标称变量，称为类(class)。 – 反应变量的类型(连续、离散)是区分回归与分类的主要标准。 – 传统的数学方法无法对离散型变量进行解析表达。
R语言基础培训第二讲 常用统计分析ppt课件
描述性统计主要包括反映数据集中趋势的特征值(比如 平均数、中位数、众数、分位数)、数据离散程度的 特征值(比如方差、标准差、值域、变异系数)和数 据分布形态的特征值(比如偏度、峰度)。
3
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
真实均值 样本均值
SE
标准差（std.dev）
当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
yield") 13
方差分析ANOVA
方差分析是一种在若干组能相互比较的试验数据中，把 产生变异的原因加以区分的方法与技术，其主要用途是 研究外界因素或试验条件的改变对试验结果影响是否显 著。
类型：单因素方差分析(One-way ANOVA)、双因素方 差分析(Two-way ANOVA) 。
方差分析的基本模型是线性模型，并假设随机变量是独 立、正态和等方差的。
summary(tuk)
# standard display
tuk.cld <- cld(tuk) # letter-based display
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)
16
双因素（无重复）方差分析
17
多重比较
library(agricolae) # 对A因素在a = 0.05水平上进行多重比较 (duncan.test(fit, "A", alpha = 0.05)) # 对B因素进行多重比较 (duncan.test(fit, "B", alpha = 0.05))
24
成对双样本 t 检验
18个草地种在放牧和不放牧样方中的生物量（kg/m2）
3
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
真实均值 样本均值
SE
标准差（std.dev）
当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
yield") 13
方差分析ANOVA
方差分析是一种在若干组能相互比较的试验数据中，把 产生变异的原因加以区分的方法与技术，其主要用途是 研究外界因素或试验条件的改变对试验结果影响是否显 著。
类型：单因素方差分析(One-way ANOVA)、双因素方 差分析(Two-way ANOVA) 。
方差分析的基本模型是线性模型，并假设随机变量是独 立、正态和等方差的。
summary(tuk)
# standard display
tuk.cld <- cld(tuk) # letter-based display
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)
16
双因素（无重复）方差分析
17
多重比较
library(agricolae) # 对A因素在a = 0.05水平上进行多重比较 (duncan.test(fit, "A", alpha = 0.05)) # 对B因素进行多重比较 (duncan.test(fit, "B", alpha = 0.05))
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成对双样本 t 检验
18个草地种在放牧和不放牧样方中的生物量（kg/m2）
R语言常用统计方法实现PPT课件
upr
16
回归诊断
par(mfrow=c(2,2)) #设置画图为2x2的格式
plot(lm.sol,which=c(1:4)) #模型检验4张图，包括残差图、QQ图和
Cook距离图
• 数据太少，上面诊断结果并不理想。 library(car) #载入程序包Car,vif()函数在其内
round(vif(lm.sol),2) #计算模型的方差膨胀因子，用2位小数点的格
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
• 估计出Y=b0+b1X1+b2X2 • F检验: H0: b1=b2=0. T检验: H0: bj=0
j=0,1,2
.
14
求解程序
• blood<data.frame( X1=c(76.0,91.5,85.5,82.5,79.0,80.5,74.5 ,79.0,85.0,76.5,82.0,95.0,92.5),X2=c(50,20,20,30,30 ,50,60,50,40,55,40,40,20),Y=c(120,141,124,126,117,1 25,123,125,132,123,132,155,147) ) #建立数据框
Multiple R-squared: 0.9461, Adjusted R-squared: 0.9354
F-statistic: 87.84 on 2 and 10 DF, p-value: 4.531e-07
统计建模与R软件-第三讲-(2019)
负. 图1.1给出了数据直方图与偏度的关系, 有关直方图的概念将在下 面介绍.
第三讲 数据描述性分析
郭广报
统计计算
主要内容
3.1 描述性统计量 3.2 数据的分布 3.3 R软件中的绘图命令 3.4多元数据的数据特征与相关分析 3.5多元数据的图表示方法
6.1 一元线性回归
3.1 描述性统计量
已知一组试验（或观测）数据为
x1, x2 ,, xn
它们可以是从所要研究的对象的全体—X中取出的，这n个 观测值就构成一个样本。在某些简单的实际问题中，这n个 观测值就是所要研究问题的全体。数据分析的任务就是要 对这全部n个数据进行分析，提取数据中包含的有用信息。
58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) > quantile(w) 0% 25% 50% 75% 100% 47.40 57.85 63.50 66.75 75.00 quantile()函数的一般使用格式为 quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...) 其中x是由数值构成的向量. probs是给出相应的百分位数, 缺省时
3.1.3 分布形状的度量
1. 偏度系数
பைடு நூலகம்
设总体X的中心矩 2 E(X E(X ))2, 3 E(X E(X ))3 存在，则称
3
Cs
3
/
2 2
(1.12)
为总体X的偏度系数(coefficient of skewness).
样本的偏度系数(记为g1)的计算公式为
第三讲 数据描述性分析
郭广报
统计计算
主要内容
3.1 描述性统计量 3.2 数据的分布 3.3 R软件中的绘图命令 3.4多元数据的数据特征与相关分析 3.5多元数据的图表示方法
6.1 一元线性回归
3.1 描述性统计量
已知一组试验（或观测）数据为
x1, x2 ,, xn
它们可以是从所要研究的对象的全体—X中取出的，这n个 观测值就构成一个样本。在某些简单的实际问题中，这n个 观测值就是所要研究问题的全体。数据分析的任务就是要 对这全部n个数据进行分析，提取数据中包含的有用信息。
58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) > quantile(w) 0% 25% 50% 75% 100% 47.40 57.85 63.50 66.75 75.00 quantile()函数的一般使用格式为 quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...) 其中x是由数值构成的向量. probs是给出相应的百分位数, 缺省时
3.1.3 分布形状的度量
1. 偏度系数
பைடு நூலகம்
设总体X的中心矩 2 E(X E(X ))2, 3 E(X E(X ))3 存在，则称
3
Cs
3
/
2 2
(1.12)
为总体X的偏度系数(coefficient of skewness).
样本的偏度系数(记为g1)的计算公式为
《统计软件R入门》课件
2. R语言的特点
1 灵活性
R语言提供了丰富的数据 处理和分析函数，可以满 足各种统计需求。
2 可视化能力
R语言支持生成高质量的 图表和可视化效果，帮助 用户更好地理解数据。
3 社区支持
R语言拥有活跃的社区和 众多的用户，用户可以分 享代码、解决问题，互相 学习和交流。
3. 基本语法和数据类型
变量与赋值
通过赋值语句，将数据存储到 变量中。
数据类型
R语言支持多种数据类型，包括 数值、字符、逻辑等。
向量和矩阵
R语言中的向量和矩阵是常见的 数据结构，可以进行向量化计 算。
4. 数据处理与可视化
1
数据转换
2
对数据进行重塑、合并和拆分，以满足
分析需求。
3
数据清洗
清除无效数据、缺失值处理和异常值处 理。
可视化展示
社区交流
加入R语言的社区，与其他用户交流经验、解决 问题。
6. 实例演示
通过实例演示，带您一步一步掌握R语言的使用技巧，包括数据导入、数据清 洗、可视化展示和统计分析方法的应用。
7. 学习资源和实践建议
在线教程
网上有许多优质的R语言教程，提供从入门到进 阶的学习资对R语言的应 用能力。
开源包
R语言拥有丰富的开源包，可以扩展功能并提高 工作效率。
《统计软件R入门》PPT 课件
R语言是一种强大的统计软件，它具有丰富的功能和广泛的应用领域。本课程 将带您逐步了解R语言的基础知识，为您提供使用R进行数据分析的基本能力。
1. R语言简介
R语言是一种自由开源的编程语言，专门用于数据处理和统计分析。它具有简 洁优雅的语法和丰富的数据处理功能，成为了数据科学领域的必备工具。
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rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2008",cex=1.4)
x22=round(100*x2/sum(x2),digits=2) text(1,0.6,paste(x22[1],"%",sep=""),col=1,cex=1.4)
第一，脑卒中发病人群与性别、年龄、职业有什么关系。把数据（见 Appendix-C1）整理好后我们用R语言对2007年1月到2010年12月的61889 条数据进行统计，分别是脑卒中发病与性别、年龄和职业的关系。从中得 出男性比女性病例多；脑卒中发病主要是中老年人群；职业分类其中农民 最多。
第二，为研究脑卒中发病率与气温、气压和相对湿度之间的关系，运用R 软件进行操作。通过建立多元回归模型。首先将发病人数与平均气压、最 高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均湿度、相对湿 度进行多元回归分析，发现解释变量中多个因素间存在多重线性的关系， 剔除多重线性的影响后，再一次用发病人数和剩余因素进行多元线性回归 ，解释变量都通过了检验，能够很好的解释模型。得到回归方程如下： Y=-7540.217+8.465X1-255.123X2+262.295X3-47.661X4
text(1,-0.6,paste(x22[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) x3<-c(datasetsex$y2009[1],datasetsex$y2009[2]) pie(x3,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255), rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2009",cex=1.4) x32=round(100*x3/sum(x3),digits=2) text(1,0.6,paste(x32[1],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) text(1,-0.6,paste(x32[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) x4<-c(datasetsex$y2010[1],datasetsex$y2010[2])
SPSS clementine
数据挖掘平台 能够对海量数据库进行分析 数据挖掘算法
脑卒中发病环境因素分析及干预
近年来，我国脑卒中发病率呈不断增长的趋势，据世卫组织统计，我国脑 卒中的发病率高于世界平均水平。我们根据数据建立数学模型，解决有哪 些因素影响脑卒中发病，从而采取更好的预防措施和治疗方法。
统计软件介绍以及R 语言数学建模实例
SPSS
SPSS(Statistical Package for Social Sciences， 社会科学统计软件包) ，是当前国际上公认的最为强 大的统计分析软件之一。它不仅适用于社会科学，同 样可应用于经济学、心理学、医学等各个领域。 最显 著的特点是运用菜单和对话框的操作方式，除了数据 录入外，它不需要编写程序， 绝大多数操作过程仅靠 鼠标击键即可完成，易于操作，完全可以在Windows下 通过“菜单”、“对话框”使用单击或双击鼠标来操 作，非常方便，深受用户欢迎。 是应用最多的统计软 件之一。
pie(x4,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2010",cex=1.4)
x42=round(100*x4/sum(x4),digits=2)
#显示比例
text(1,-0.6,paste(x12[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4)
x2<-c(datasetsex$y2008[1],datasetsex$y2008[2])
pie(x2,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
关键词： R语言 饼图 条形图 多元线性回归
1．发病人数与性别关系的饼图如下
分别作出4年的性别ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ图
par(mfrow=c(2,2))
#分割图形，2行2列并列图
x1<-c(datasetsex$y2007[1],datasetsex$y2007[2])
#读取2007年男女人数
pie(x1,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
SPSS
--统计软件中的贵族 操作界面极为友好 所有统计软件中最友好的 精心设计的图形操作界面 美观的结果输出 强大的辅助教学功能
在国内深受欢迎，特别是市场调研行业 在欧洲各研究机构中得到广泛应用
R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环 境。R是属于GNU系统的一个自由、免费 、源代码开放的软件，它是一个用于统 计计算和统计制图的优秀工具。
R语言
开源 可以在unix，windows，mac下运行 编程方便，与s-plus所基于的s语言一样 强大的图形功能和统计分析 有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软
件包 易学 需要编程不傻瓜
SPSS celmentine
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对 Clementine产品进行重新整合和开发， 现在Clementine已经成为SPSS公司的又 一亮点。
rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2007",cex=1.4)
x12=round(100*x1/sum(x1),digits=2)
#做饼图
text(1,0.6,paste(x12[1],"%",sep=""),col=1,cex=1.4)