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1、R 语言 软件 R免费 R 资源公开 不是黑盒子 也不是吝啬鬼 R可以在UNIX Linux Windows和OS X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 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 而对计算机初学者 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 通过用户自编程序 R语言很容易延伸和扩大
2、 它 就是这样成长的 R的缺点 不如S Plus在编辑输出的画图那样好 没有商业支持 但有网上支持 需要编程 不傻瓜 使用编程软件容易吗 以R软件为例 非常好学 极易入门 基本功能简单 和写公式一样 能在一个小时学会基本运算语句 在一天内学会编写函数 子程序 和 利用软件包 往往困难的反而是统计内容本身 R的历史 S语言在1980年代后期在AT它是一个由志愿者组成 的工作努力的国际团队 点击CRAN得到一批镜像网站 下载R http www r project org 点击镜像网站比如ctex 选择这个 下载安装文件 选择base R里面有什么 Packages 每个都有大量数据和可以读写修改
3、的函 数 程序 base The R Base Package boot Bootstrap R S Plus Functions Canty class Functions for Classification cluster Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al concord Concordance and reliability datasets The R Datasets Package exactRankTests Exact Distributions for Rank and Permutation Tests foreign R
4、ead Data Stored by Minitab S SAS SPSS Stata Systat dBase graphics The R Graphics Package grDevices The R Graphics Devices and Support for Colours and Fonts grid The Grid Graphics Package KernSmooth Functions for kernel smoothing for Wand r t 1 or 1 概率都是1 2 最初位置w 0 0 set seed 13579 r sample c 1 1 siz
5、e 100 replace T prob c 1 2 1 2 r c 0 r r 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 37 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 73 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 w cumsum r w 1 0 1 0 1 0 1 2 3 2 1 2 1 0 1 2 3 4
6、3 4 3 2 3 4 5 4 3 2 1 2 1 2 1 2 1 0 1 37 2 1 0 1 0 1 0 1 2 3 4 3 4 3 4 5 4 5 6 5 6 5 6 7 6 5 4 3 4 3 2 3 2 3 4 5 73 6 5 4 3 2 1 2 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 1 2 1 2 3 2 3 4 5 4 5 4 w as ts w plot w main Random Walk abline h 0 2 统计分布 四个基本项目 1 概率密度函数 d 2 累计分布函数 p 3 分位数 q 4 伪随机数 r 例 绘制标准正态分布的概率密度函数 x seq 4 4
7、0 1 plot x dnorm x type l main N 0 1 Density 例 计算标准正态随机变量的Z pnorm 1 96 1 0 9750021 例 T t 5 计算T 2 3的概率 1 pt 2 3 5 1 0 03488623 pt 2 3 5 lower tail F 右尾概率 1 0 03488623 例 计算标准正态分布的分位数 q c 0 025 0 05 0 5 0 95 0 975 qnorm q 1 1 959964 1 644854 0 000000 1 644854 1 959964 例 产生1000个N 10 4 的随机数据 绘制直方图 hist r
8、norm 1000 mean 10 sd 2 main N 10 4 例 绘制n 20 p 1 4的二项式分布的概率密度函数 x seq 0 20 pmf dbinom x size 20 prob 1 4 plot x pmf type h main Binomial 20 1 4 分布 例 计算Binomial 20 1 4 随机变量X 8的概率 1 pbinom 8 size 20 prob 1 4 1 0 04092517 例 计算Binomial 20 1 4 的分位数 q seq 0 1 0 9 0 1 qbinom q size 20 prob 1 4 1 3 3 4 4 5 5
9、 6 7 8 3 中心极限定理 产生1000个独立的均匀分布uniform 0 1 随机数据 set seed 12345 u runif 10000 summary u Min 1st Qu Median Mean 3rd Qu Max 5 187e 05 2 537e 01 5 046e 01 5 007e 01 7 492e 01 1 000e 00 var u 1 0 08240007 hist u main U 0 1 将u转成一个1000 的矩阵 计算每一行的样本平 均值 这 个 的抽样分布 u matrix u nc 10 m apply u 1 mean summary m M
10、in 1st Qu Median Mean 3rd Qu Max 0 2620 0 4405 0 4982 0 5665 0 8304 var m 0 5007 1 0 007678896 hist m main 样本平均 n 10 的抽样分布 第四章 程序编写 1 函数的编写 my function function arg1 arg2 value to return my function为函数名 arg1 arg2为参数 最后一行程序代 码所代表的数值会被传回 这就是value to return的数值 具体例子 stdev function x sqrt var x z c 1 2 0
11、 45 1 2 2 3 stdev z 1 1 395708 函数内的变量赋值只在函数内有效 test unchanged changer function test changed test changer 1 changed test 1 unchanged 若想利用函数changer去变更test的值 可用以下做法 test 1 unchanged test changer test 1 changed 编写程序可用 来引导注释 如果使用者只输入函数的名称 R会显示该函数的定义 changer function test changed test 2 函数的编辑 fix stdev 3
12、循环和逻辑 1 for语句 for 指标变量 in 执行范围 例子 total 0 for i in 1 10 total total i total 1 55 例子 total 0 for i in c 1 2 4 5 9 total total i total 1 21 2 if语句 if 条件式 else 例子 x 1 if x max power function x y if x0 if x 1 i 1 total x while total x max power 2 100 1 6 max power 2 1 NULL max power 0 5 100 1 Infinity 4
13、 Apply函数 不用Apply get mean function x report rep 0 4 for i in 1 4 report i mean x i report data iris get mean iris 1 5 843333 3 057333 3 758000 1 199333 用Apply函数 get mean iris 1 5 843333 3 057333 3 758000 1 199333 apply iris 1 4 2 mean Sepal Length Sepal Width Petal Length Petal Width 5 843333 3 0573
14、33 3 758000 1 199333 第五章 统计模型 1 回归模型 lm 因变量 自变量 自变量 1 data faithful attach faithful names faithful 1 eruptions waiting plot eruptions waiting lm waiting eruptions Call lm formula waiting eruptions Coefficients Intercept eruptions 33 47 10 73 lm waiting eruptions 1 Call lm formula waiting eruptions 1
15、 Coefficients eruptions 19 40 faithful lm lm waiting eruptions summary faithful lm Call lm formula waiting eruptions Residuals Min 1Q Median 3Q Max 12 0796 4 4831 0 2122 3 9246 15 9719 Coefficients Estimate Std Error t value Pr t Intercept 33 4744 1 1549 28 98 2e 16 eruptions 10 7296 0 3148 34 09 2e
16、 16 Signif codes 0 0 001 0 01 0 05 0 1 1 Residual standard error 5 914 on 270 degrees of freedom Multiple R squared 0 8115 Adjusted R squared 0 8108 F statistic 1162 on 1 and 270 DF p value par mfrow c 2 2 plot faithful lm lm waiting eruptions subset c 58 Call lm formula waiting eruptions subset c 58 Coefficients Intercept eruptions 33 20 10 80 2 方差分析模型 data PlantGrowth attach PlantGrowth names PlantGrowth 1 weight group 将group转换成因子 group as factor group 绘制盒形图 plot group weight main 植物重量 xlab 肥料
