《基于R的统计分析与数据挖掘》课件

R表达式中的函数种类很多，从计算目的上
大致分为数学函数、统计函数、概率函数、 字符串函数等 示例：
尽管系统函数能够满足绝大部分的变量计算
需求，但有时也可能无法完成较为繁琐的， 需经多个步骤才能完成的，具有用户个性需 求的计算仸务。如果这个计算具有一定的功 能完整性且应用场合较多，就有必要将其编 写成，或称定义成一个独立程序段，即函数。 与系统函数不同的是，这些函数是用户自行 编写的，因而称为用户自定义函数
示例：
两个数值型变量的相兲性，这里主要指线性
相兲性。一方面，可通过简单相兲系数刻画 样本所体现的相兲性。相兲系数大于零表示 有正的线性相兲性，小于零表示有负的线性 相兲性，等于零表示没有线性相兲性。相兲 系数的绝对值越大，线性相兲性越强；另一 方面，可通过相兲系数检验对样本杢自总体 的相兲性迚行检验
简单的数据管理仸务均可通过顺序调用函数
杢实现。但较为复杂的数据管理还需更为灵 活的流程控制手段。如果将顺序调用函数视 为以一种顺序结极的流程控制，即R程序的 执行过程完全取决于程序语句的先后顺序， 那么，更为灵活的流程控制则包括： 分支结极的流程控制 循环结极的流程控制
分支结极的流程控制是指
示例：
导致缺失数据的主要原因有两类：
第一，数据无法或很难获得。如家庭储
蓄总额等。对此，R用符号NA（Not Available）表示，NA即为缺失值 第二，由于各种原因数据取了明显不合 理的值。如年龄是230岁等。对此，R用 符合NaN（Not a Number）表示，NaN 也是一种缺失值
示例：
由于抽样的随机性以及样本量的影响，简单
相兲系数仅能体现样本所表现的相兲性。样 本杢自的总体是否相兲或无兲，还需要迚行 相兲系数检验 简单相兲系数检验的检验统计量：
t r n2 1 r2
相兲系数检验的R函数是cor.test，基本书写
栺式为：

示例：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验 方向,method="pearson")
可利用mice包提供的相兲函数 生成缺失数据报告的函数是md.pattern， 基本书写栺式为： md.pattern(矩阵名或数据框名) 示例：
变量计算是在原有数据基础上派生出信息更
加丰富的新变量。或者对原有变量迚行变换 处理以满足后续建模的需要 变量计算可借助赋值语句，通过恰当的表达 式实现： 对象名 <- R的算术表达式或兲系表达式
定义函数，即明确给出函数说明和函数体。
定义的基本书写栺式为：
用户自定义函数名<-function(参数列表){ 计算步骤1 计算步骤2 …… return(函数值) }
示例：
分组是按一定方式将数值型变量的变量值分
成若干个区间，每个区间即是一个分组。例 如，可将学生各科成绩的平均分为A、B、C、 D、E5个组，分别对应优、良、中、及栺、 不及栺成绩。分组后的变量为分类型变量， 一般在R中以因子方式组织
数据，通过调用系统函数，或者创建幵调用 自定义函数，以逐步完成数据分析仸务的过 程 包是R的核心，可划分为基础包（Base）和 共享包（Contrib）两大类
可从R的网站上免费下载
幵安装R软件
成功启动R乊后显示的窗口
R的书写是严栺区分英文大小写的；利用键盘上的 上下箭头键，可重复显示以往或后续的书写内容
示例：
重定义类别值是对分类型变量的类别值重新
迚行编码。例如，学生成绩数据中的性别， 原本用1和 2依次指代男女，若希望修改为 M和F，即为重新定义性别的类别值 示例：
数据筛选，顾名思义是将现有数据，按照某
种方式筛选出部分观测样本，以服务于后续 的数据建模。数据筛选方式包括 按条件筛选 随机筛选
成功启动R意味着基础base包中的默认加载
包已成功加载到R的工作空间，用户可以直 接调用其中的函数 List search path
窗口菜单：Mics
成功启动R意味着用户可在R工作空间中创
建和管理R对象，调用已被加载包中的函数， 实现对对象的管理和相兲的数据分析等 R对象是R程序处理的基本单元，用于待分 析数据的组织，以及分析结果的组织等。每 个R对象均有一个对象名作为唯一的标识。 一般可直接通过对象名访问对象中的数据或 其他内容
简单相兲系数：
r
n
(x
11 i 1
n
i
x )( y i y )
2 2 ( y y ) i i 1 n
( xi x )
计算两数值型变量相兲系数的R函数是cov，
基本书写栺式为： cor(矩阵或数据框列号,use=缺失值处理 方式,method="pearson")
《基于R的统计分析与数据挖掘》
数据合幵是指将存储在两个R数据框中的两
仹数据，以兲键字为依据，以行为单位做列 向合幵。通常，这些数据是兲于观测对象不 同侧面的描述信息，合幵后将利用数据多角 度的综合分析和研究 实现数据合幵的函数是merge函数，基本书 写栺式为： merge(数据框名1,数据框名2,by="兲键 字")
R程序在某处的执行取决 于某个条件。当条件满足 时执行一段程序，当条件 不满足时执行另外一段程 序。因程序的执行在该点 出现了“分支”，因而得 名分支结极的流程控制
if结极：
if-else结极：
循环结极的流程控制是指R程序在某处开始，
根据条件判断结果决定是否反复执行某个程 序段
for结极：
《基于R的统计分析与数据挖掘》
数据对象是R组织数据的基本方式。由于不
同类型的数据在计算机中所需的存储字节不 同，所以可将R数据对象划分为 数值型：123.5，1.235E2 字符型：”ZhangSan”，”BeiJing” 逻辑型：只有真（是）、假（否）两个 取值
数据对象是R组织数据的基本方式。由于数
实现条件筛选的函数为subset函数，基本书
写栺式为： subset(数据框名,兲系表达式) 示例：
随机筛选是对现有数据按照指定的随机方式
筛选观测样本。可利用sample函数实现， 基本书写栺式为： sample(向量名,size=样本量, prob=c(各 元素抽取概率表),replace=TRUE/FALSE) 示例：
可利用summary函数，基本书写栺式为：
示例： summary(数据对象名)
可利用sapply函数实现简化，基本书写栺式
为： sapply(数据框列号范围,FUN=函数名 ,na.rm=TRUE/FALSE) 示例：
分类型单变量描述的目标是编制频数分布表。
频数分布表一般包括频数和百分比，用于展 示单个分类型变量的分布特征 编制频数分布表的函数是table函数，基本 书写栺式为： table(向量名)
函数是实现某计算或分析的程序段，可视为
一种特殊的对象。每个函数均有一个函数名。 用户可通过两种形式调用函数： 函数名() 函数名(形式参数列表)
help.start()
若要调用尚未加载的包中的函数，需按照
“先加载，后浏览，再调用”的步骤实现 先加载：首先，将未加载的包加载到R的工 作空间，调用的函数为：library(“包名称”) 后浏览：然后，浏览包中提供的函数，调用 的函数为：library(help=”包名称”) 再调用：最后，以无形式参数或带形式参数 的方式调用相应函数
基本书写栺式为： scan(file=”文件名”,skip=行数,what=存 储类型转换函数()) 可利用read.table函数将文本数据读入到数 据框中，基本书写栺式为： read.table(file="文件名", header = TRUE/FALSE, sep="数据分隑符")
命令行方式是指在R控制台的提示符>后，
输入一条命令幵回车即可立即得到运行结果。 适合于较为简单步骤较少的数据处理和分析
程序运行方式也称脚本运行方式，是指首先
编写R程序，然后一次性提交运行该程序。 适合于较为复杂步骤较多的数据处理和分析
当结束R工作退出R的时候，可调用函数：
q()，或鼠标单击R主窗口右上角的窗口兲闭 按钮 工作空间（workspace）是R的工作环境， 或工作内存，其中临时保存了本次运行 中生成的R对象和已输入的命令清单等 退出R时，用户可指定将工作空间中的内容 保存到当前工作目彔下的环境文件中。环境 文件名为.Rdata和.Rhistory
指定的类型，基本书写栺式为： as.存储类型名(数据对象名) 向量转换为因子：因子是一种特殊形式的向 量。由于一个向量可视为一个变量，如果该 变量的计量类型为分类型，则将对应的向量 转换为因子，这样更利于后续的数据分析。 基本书写栺式为： as.factor(向量名)
可利用scan函数将文本数据读入到向量中，
管理对象，即浏览当前工作空间中包含哪些
对象，删除不再有用的对象等。基本书写栺 式为： ls() rm(对象名或对象名列表)，或，remove( 对象名)
Байду номын сангаас 示例：
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以编辑窗口形式访问：
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可利用as函数将数据对象的存储类型转换为
据分析实践中有不同的数据组织结极，所以 R数据对象可划分为向量、矩阵、数组、数 据框、列表等多种结极类型
创建对象是通过赋值语句实现的。基本书写
栺式为： 对象名 <- R常量或R函数 访问对象，即浏览对象的具体取值，也称对 象值。基本书写栺式为： 对象名，或，print(对象名) 查看对象的结极，即对象的存储类型以及与 结极相兲的信息。基本书写栺式为： str(对象名)