应用统计分析实验R软件学科知识.ppt

应用统计分析实验—— R软件;R软件：免费的,志愿者管理的软件。 编程方便，语言灵活，图形功能强大 有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件包。也可以自己加入自己算法的软件包. 这是发展最快的软件，受到世界上统计师生的欢迎。是用户量增加最快的统计软件。 对于一般非统计工作者来说，主要问题是它没有“傻瓜化”。;R免费 资源公开(不是黑盒子,也不是吝啬鬼) R可以在UNIX, Windows和Macintosh运行. R 有优秀的内在帮助系统. R有优秀的画图功能 学生能够轻松地转到商业支持的 S-Plus程序(如果需要使用商业软件) R语言有一个强大的,容易学习的语法,有许多内在的统计函数.;通过用户自编程序, R语言很容易延伸和扩大. 它就是这样成长的. R 是计算机编程语言. 类似于UNIX语言,C语言,Pascal,Gauss语言等. 对于熟练的编程者, 它将觉得该语言比其他语言更熟悉. 而对计??机初学者, 学习R语言使得学习下一步的其他编程不那么困难. 那些傻瓜软件(SAS,SPSS等)语言的语法则完全不同.;R的历史;下载R软件 ;R软件的使用 基本语法 向量、矩阵 list与data.frame 读写数据文件 控制语句与自定义函数 二. 数据描述性分析 1.分布 2.统计量 3.一维数据的统计图形 4.多维数据的图形表示;三. 回归分析 四. 判别分析 五. 聚类分析 六. 主成分分析;算术运算符: +,-,*,/,^(乘方),%% (模), %/% (整除) ; 向量、矩阵 ;z=1:5 z[7]=8;z [1] 1 2 3 4 5 NA 8 # 缺失数据 NA z[c(1,3,5)]=1:3; z [1] 1 2 2 4 3 NA 8 z[is.na(z)]=0 # 函数is.na()判断数据是否缺失 ,将其为真的赋为0 z[z3] # z中小于3的元素 z[(length(z)-1):length(z)] #最后二个元素. z[-c(1,3)] #去掉第1、3元素. ;x=rnorm(10) sort(x) 按从小到大的顺序排列 order(x) ;2. 矩阵(二维数组) 及多维数组 matrix(data=NA, nrow=1, ncol=1, byrow=FALSE, dimnames=NULL) byrow=TRUE 以行序放置，(默认FALSW,以列序) array(data=NA, dim=c(),dimnames=);3. 向量和数组/矩阵的转化 只要定义向量的维数即可实现向量和数组转化 例如： c=1:12; a=matrix(c, nrow=2,ncol=6) dim(c)=c(3,4); ;4. 维数问题 dim() #获得维数,返回向量 nrow() ,ncol() #获得行数和列数 ;x=matrix(rnorm(24),4,6) x[c(2,1),] #第2和第1行 x[,c(1,3)] #第1和第3列 x[2,1] #第[2,1]元素 x[x[,n]0,n] #第n列大于0的元素 x[,-c(1,3)] #没有第1、3列的x. x[-2,-c(1,3)] #没有第2行、第1、3列的x.;5. 基本矩阵运算 矩阵间四则运算：+,-,*,/ 分别是对应元素的四则运算 向量矩阵间：向量按列匹配与矩阵运算 例如： A=matrix(1:6, nrow=3) B=matrix(10:15,nrow=3) C=c(100,200) 则： A+B A*B A+C;6. 矩阵运算 转置 t(mat) 行列式 det(mat) 逆矩阵 solve(mat) 特征 eigen(mat) #返回列表(values, vectors) 乘法 A %*% B 向量内积/外积 x %*% y, x %o% y (笛卡尔积) 生成对角 diag(Vec) 取对角 diag(mat) 奇异值分解 svd(mat) mat=UDV