虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景:
在这些内容的基础上,我们在这个部分为大家介绍一些实用知识,包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题,还有初级编程和数据输入输出。
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
我们在这里模拟数据,然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1,然后拟合未定义的模型。默认情况下,R的策略是删除缺失值。如果未定义50%,则缺少数据,将删除一半的行
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数,他们可以根据使用者的需要进行修改,绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候,我们就需要一些其他的函数来支持了。
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim(1980)使用阈值模型表明,该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为。
转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
数据透视表excel中有这个分析数据的功能,在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征,比如不同国家所有城市的人口总数等。R提供了apply系列函数,包括apply,lapply,sapply,tapply,vapply等,可以对二维数据进行计算,并且可以分组进行统计,类似于Excel中的数据透视表功能。
“获胜概率”的实时计算(或估计)很困难。我们经常在足球比赛中,在选举中看到这种情况。
除了统计分析之外,R语言还具有强大的数据可视化功能,这里面除了一些常用的基本函数如plot(),还有‘grid’、‘lattice’和‘ggplot2’等各种包。在这里我主要介绍一些基本的绘图功能以及相关概念,方便大家后续自行学习其它绘图R包。
交互式使用 R 交互式shell是一种很方便的环境,可以进行各种尝试,随时调整过程。与Python、Ruby等语言一样,R也提供了shell环境。本文开始的例子就是以交互的方式使用R。当打开R控制台时,R会显示命令提示符”>”,此时可以输入命令。 下面是交互式使用R的几个例子: 例一: help.start() #启动在线帮助,会打开浏览器。 x <- rnorm(50); y <- rnorm(x) #产生两个随机向量x和y plot(x,y) #使用x,y画二维散点图, 会打开一个图形窗口 ls()
交互式shell是一种很方便的环境,可以进行各种尝试,随时调整过程。与Python、Ruby等语言一样,R也提供了shell环境。本文开始的例子就是以交互的方式使用R。当打开R控制台时,R会显示命令提示符”>”,此时可以输入命令。 下面是交互式使用R的几个例子:
plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上,但是以相似坐标的点作为花朵,其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上,样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值(或数值区间)绘制x与y的二元图 interact
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我们实际上可以近距离看。例如,在线性情况下,考虑使用Tweedie模型获得的斜率(实际上将包括此处提到的所有参数famile)
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。
统计模拟即是计算机统计模拟,它实质上是计算机建模,而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等),它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。它与统计建模的关系如下图。
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的,然后两个是SARIMA模型,最后一个是Buys-Ballot方法。
这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings(MH)从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。
图形是进行数据的趋势观察和数据展示的一种很好的手段。R语言基本函数, plot函数,属于graphics包。
会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨,通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享,达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。 第三章 图形入门 本章概要 1 创建和保存图形 2 定义符号、线、颜色和坐标轴 3 文本标注 4 掌控图形维数 5 多幅图合在一起 本章所介绍内容概括如下。 一图胜千字,人们从视觉层更易获取和理解信息。 图形工作 R具有非常强大
还是先总结一下今天吧,早上一起来发现自己流感中招了,但是还是硬着头皮去了6周没去过的手术室,去做了台jj增粗延长加包皮环切术,因为我是个不合格的一助,硬是做了5个小时才下台,把我老板坑惨了,真是怀疑啥事我去做都会变得不幸。。不过还是学到了很多东西,算是唯一值得开心的事。回来睡了一觉然后就去开会,去吃了个饭回来19:17正式开始今天的学习~7天已经过半!继续加油哇!
正如笔者在前文《公众号一岁啦》中所说,近期在复习概率统计相关的知识。机缘巧合,笔者遇到了几个比较有意思的题目,和朋友们分享一下:
过去一个月实验比较忙,很久没有写点东西了,今天要给amina画图,因此学习了一下R语言的基础画图。ide
我们将首先做一个简单的线性回归,然后转向支持向量回归,这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
Simple linear regression Estimating the coefficients Assessing the accuracy of the coeff conference
负利率是指从名义利率中扣除通货膨胀效应后的实际利率为负值的现象。从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。
最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告,包括一些图形和统计输出。
图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台,它可以在生成基本图形后,调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处,也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上,如果我们继续迭代,我们应该能够解决它:给定β,我们得到了权重,并且有了权重,我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
在这个分析中,我们将看到如何创建层次聚类模型。目的是探索数据库中是否存在相似性组,并查看它们的行为。
rm(list=ls())#清除环境变量 setwd("")#设置工作路径 #读取示例数据 express <- read.delim('gene_diff.txt', sep = '\t')#RNA-seq差异分析后的数据,不是表达矩阵 #将基因表达值取个log(1+)转换 express$control <- log(express$control+1)#值不大时可以不取log express$treat <- log(express$treat+1) #排序,目的是将显著的基因展示在前方图层,避免被不
,考虑平方根变换g(y)= \ sqrt {y} g(y)= y,则第二个等式变为
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
之前分别介绍了生存分析中的寿命表法、K-M曲线、logrank检验:R语言生存分析的实现
当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图:(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
我们可以看到这里有一些季节性。第一个策略可能是假设存在季节性单位根,因此我们考虑
在逻辑回归中,我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。
使用函数title()可以在图中添加标题,这里包括主标题、副标题、x轴标题和y轴标题,具体如下:
这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法,包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法(后面还会重点关注特定类型的图形)以及图形组合的各种方法。
数据处理,python其实比R有很多优势,但是,单纯的做一些实验和研究,其实R更加合适,特别是时间序列分析,R的包很完备。
最近我们被客户要求撰写关于Nelson-Siegel的研究报告,包括一些图形和统计输出。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
ann:如果ann=FALSE,那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
当一个序列遵循随机游走模型时,就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化,这将产生一个平稳序列,即零均值白噪声序列。例如,股票的股价遵循随机游走模型,收益序列(价格序列的差分)将遵循白噪声模型。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
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