今天要给大家讲讲R语言，主要是入门基础及简单的统计分析入门。 R语言其实算是我正式接触编程语言的第一门语言，大学学的C++，matlab简直是水到家了。所以刚开始学R语言的时候，我很痛苦，你知道吗。...然后对于入门来说，基本的R概念，变量，数据结构等今天就不展开讲了，下面讲几种R中进行描述性统计分析的方法。什么是描述性统计分析呢？简单说就是根据样本计算样本统计量。...然后通过例子，你也可以大致了解一下，R语言的一些使用方法和特点。 R中单行注释用#来表示，不支持多行注释，如果要多行注释，只能使用多个#。...# 设置R工作目录，setwd setwd("F:/R_learn/") # R语言的强大之处很重要的原因是R有很多packages， # 这些Packages给我们提供了非常便利的工具。...col1 <- test_data$V1 # 描述性统计分析 summary(col1) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")]...， # p<0.01，概率非常小，所以拒绝相互独立的原假设 # p>0.05,概率不够小，没有足够理由说明原来的两个变量是不独立的 #产生警告的原因，是6个单元格（男性，一定程度改善）有一个小于5，可能使卡方无效...，类别型变量参考上文独立性检验部分 #例子：新药治疗的患者相比旧药是否有更大程度改善；新工艺是否比旧工艺制造的不合格产品更少 #独立样本的t检验 #假设：两个总体的均值相等，并且从正态总体中取得 #下面进行假设方差不等的双侧检验...来评估观测是否是从相同概率分布中抽的 #即：在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体更大 #评价：是非独立样本t检验的一种非参数替代方法。适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情景。...#当t检验的假设合理时，参数检验的功效更强（更容易发现存在的差异）。
研究中最常见的行为就是均值估计和对两组或多组实验值进行比较。...1.单样本t检验 df <- c(4.33,4.6,3.89,4.1,4.78,4.64,4.5,4.55,4.4,4.26) t.test(df) t.test(df,mu = 4.5) #mu表示的是平均值...可选参数data的取值为一个包含了这些变量的矩阵或数据框 # 比较南方group1和非南方group0各州的监禁概率 library(MASS) head(UScrime,3) t.test(Prob~
目录 1 数据结构 str() dim() head() 2 描述性统计分析 summary() psych::describe() 分组计算doBy::summaryBy 分组计算psych::describeBy...1 0 0 0 0 0 0 0 ... $ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ... $ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 02 — 描述性统计分析...描述性统计分析主要是认识数据的整体状况，例如是否缺失、均值、方差、中位数等描述性统计变量。...，doBy包和psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式 summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数、均值，另外还可以因子向量和逻辑型向量的频数统计...，doBy包和psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式： # doBy()包中summaryBy()函数的使用格式：# summaryBy(
有什么工具可以用来刻画元素之间的关系，相关性是一种，当相关性多了，就需要用到我们的网络了。当我们想要刻画的元素数量大于3个时，网络，几乎是必用的工具。...细胞之间的相互作用 微生物之间的互作 基因的调控与表达 如之间我们还写过《Network在单细胞转录组数据分析中的应用》，给出了一个理由：为什么做单细胞数据分析的你，需要学习网络。...真的就像沙漠中远行的骆驼那样，对肚子里的东西不断汲取。在2020年的时候，在另一个不愿再提及的平台上，我又拿出18岁时候的激情，徒手敲下整本书的代码。...后来的故事，我想大家基本上已经熟悉，在描述细胞间通讯的工具CellChat尚未发表时，我们就向大家推广了这个R包。这与之相关的教程中，我们用了在2018年从未想过的网络作图知识。...当我的指尖再次划开这本曾经陪伴，而又久久束之高阁的纸质书。仿佛一把往事的钥匙，打开了那个享受孤独，而又无缘由上进的小伙子。他对一切自己尚未运行的代码好奇，想知道敲完代码按下回车键之后，出现怎样的画面。
1、点击[CRAN] 2、点击[http://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/] 3、点击[Download R for Windows] 4、点击[Install R for...the first time] 5、点击[Download R 3.6.2 for Windows] 6、点击[确定] 7、点击[下一步] 8、点击[下一步] 9、点击[下一步] 10、点击
多元统计分析及R语言建模 一些基础知识选择题 测验 第1章 单元测验 第2章 单元测验 第3章 单元测验 第4章 单元测验 第5章 单元测验 第6章 单元测验 第7章 单元测验 本文作者
目录 Part1 安装依赖包 Part2 分词处理 Part3文本聚类 Part4 文本分类 Part5情感分析 Part1 安装依赖包 R语言中中文分析的软件包是Rwordseg，Rwordseg...，专业词汇在词库里面并没有，这时候就需要去找相关的词典，安装到R中。.../uid-10289334-id-3758310.html 文本分类聚类会要用到这些算法去实现，暂时不用深究算法细节，R中已经有成熟的可以直接调用的这些算法了。...另一个参考：R语言进行中文分词和聚类 ? 聚类算法是针对数值型变量的，先要将文本数据转换为matrix—数据矩阵。过程如下，这里需要用到tm软件包，先安装该软件包并加载。...，附上两个参考：用tm进行文本挖掘、R语言文本挖掘。
5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit...在R中使用函数cor()计算相关系数矩阵。...5.6.2多组数据的图形分析 R中的函数lowess（）通过加权多项式回归对散点图进行平滑，拟合一条非线性的曲线，但其只能适用于二维情况。与之类似的loess()用于处理多维情况。...可以是标量或长度为2的一个正数向量:参数lims表示横纵轴的范围。...(3)矩阵散点图 多组数据的图形也可以用散点图来展示，不同在于这里是矩阵散点图。对于一个数据框，R中可以直接使用plot()命令或pairs()绘制矩阵散点图。
5.1R内置的分布 分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。...5.2.2 R语言实现 函数summary（）可以计算出一组数据的五数和均值。...在实际分析中，离散程度分析主要有以下作用: 衡量平均指标的代表性; 反映社会经济活动的均衡性; 研究总体标志值分布偏离正态的情况; 抽样推断等统计分析的一个基本指标。...5.3.2 R语言实现 可以通过函数range()计算极差。...5.4数据的分布分析 5.4.1分布情况的测度 (1)偏度 (2)峰度 5.4.2R语言实现 在程序包timeDate中(或直接加载fBasics程序包)，有直接计算偏度和峰度系数的函数，为skewness
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。...在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。...类型对象的做法，这里用到csv是由9.1.4部分的StoreStockToMySQL范例生成的。...通过第6行的median方法，能计算指定列的中位数。 在第7行到第9行的代码里，是通过 quantile方法求百分位数，比如第7行的参数是0.5，则求第50的百分位数。...其中，极差的算法比较简单，是样本里最大值和最小值的差，而方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，标准差则是方差的平方根。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。...R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。...MapReduce将并行化、容错、数据分布、负载均衡等放在库中，而将系统对数据的所有操作都归结为两个步骤，通过Map和Reduce两步来实现在大规模计算节点中人物的调度与分配。...Revolution Analytics公司提供对开源R语言的商用软件扩充以及支援，这使得让统计分析师及科学家能够在短暂的时间内从大量的重要资料中发现有意义的资讯。...你可以在部署了R的工作组中设置R算法，而不是在Java编程中减少算法。它可解析Hadoop映射函数的节点，同时可并行的统计分析存储在HDFS的数据。
1、分组分析aggregation 根据分组字段，将分析对象划分为不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。...） 通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析； 交叉分析的原理就是从数据的不同维度，综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征。...，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体内部特征的一种分析方法。...，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。...相关系数r 可以用来描述定量变量之间的关系 相关分析函数： cor(向量1,向量2,...)返回值：table类型的统计量 data <- read.csv('data.csv', fileEncoding
本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。 R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。...R是一种易上手的语言和环境，它本身很灵活且专注于统计计算，因此成为运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。...步骤一 数据概述 R使这一步骤变得非常简单。尽管可以通过很多方式编程求解，但我们要尝试用最少的程序代码或脚本来解决问题。...执行前文的代码可以得到下图效果，包括中位数（中位数在箱型图中是中间横穿的线）以及四个离群点： 步骤2-处理离群点 现在我们发现数据中确实存在离群点，我们要解决这些点以保证它们不会对本研究产生负面影响。...这些新地点正在向我们发送文件，并且数据将纳入到我们的统计分析中。我们发现这些国际文件是以当地货币计算的投币量。为了正确地对数据建模，我们要将数据转化为美元。
如果缺失数据的量相对于数据集的大小非常小，那么为了不偏离分析而忽略缺少特征的少数样本可能是最好的策略，但是留下可用的数据点会剥夺某些数据的特征。...尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好，但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。 在这篇文章中，我们将使用airquality数据集（在R中提供）来推测缺失值。...查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern()，可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们，104个样本是完整的，34个样本只错过臭氧测量，4个样本只错过了Solar.R...左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失，而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的，那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。...completedData < - complete（tempData，1） 首先，我们可以使用散点图并将臭氧对所有其他变量进行绘图 xyplot（tempData，Ozone_Wind + Temp + Solar.R，
R、RStudio和ggplot2简介 4.1 R和RStudio简介 citation("ggplo2")取包引用信息，RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。...4.1.1 安装R、RStudio和R包 R提供一个基于命令行的统计框架，RStudio作为IDE，所有统计分析和图形可以使用它进行。...= 0))/length(x)}) > cutoff),]) 4.1.7 其他有用的R函数 转置t() 分类和排序 sort() #升序，降序可用rev(sort()) order() #返回的是一个序号向量...，升序，可以认为x[order(x)]=sort(x) ifelse()R语言是向量化的，ifelse()可以遍历所有因子并避免使用循环，根据前面我们知道，循环调用函数次数超级多的话会让时间明显变长。...正则表达式中，R语言的通配符$,*等，如果匹配它们需要用"\"，如果匹配“\”,得上“\\”了。其他的还是和别的语言一致的。 ?
功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。反过来，它也可以帮助你在给定置信度水平情况下，计算在某个样本量内能检测到给定效应值的概率。...显著性水平（也称为alpha）由I型错误的概率来定义。也可以把它看作发现效应不发生的概率。 功效通过1减去II型错误的概率来定义。可以把它看作真实效应发生的概率。...效应值指的是在备择或研究假设下效应的值。效应值的表达值依赖于假设检验中使用的统计方法。 四个量紧密相关，给定其中任意三个量，便可以推算第四个量。...() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例（单样本） pwr.r.test() 相关系数 pwr.t.test() t检验（单样本、两样本、配对） pwr.t2n.test...流行病研究的生存分析中功效和样本量的计算 powerMediation 线性、Logistic、泊松和Cox回归的中介效应中功效和样本量的计算 powerpkg 患病同胞配对法和TDT（传送不均衡检验
关于R的一个比较准确的描述是：R是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。...统计计算领域有三大工具：SAS、SPSS、S，R正是受S语言和Scheme语言影响发展而来。...但在国外高校的统计系，R几乎是一门必修的语言，具有统治性的地位。...以下就R的几个主要应用场景以及我在实践中的经验对这个并不算主流的编程语言作一些介绍。...R在豆瓣中的应用有一段时间，我一直在寻找介乎于matlab与系统语言（如C, Fortran）的中间物，希望它既能拥有系统语言的高性能，又能方便数据挖掘人员的日常工作，于是我找到了R，这不仅是一门语言，
❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析，通过「rstati」包进行t-test，完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 package.list=c("tidyverse...axis.title = element_text(size = 12, hjust = 1), axis.title.y = element_text(margin = margin(r...= 12)), axis.text.y = element_text(margin = margin(r = 5)), axis.text.x = element_text
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
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