R数据分析——方法与案例详解双色
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【原创】R语言主成分分析因子分析案例报告(完整附数据)
R语言主成分分析因子分析案例报告R语言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。
它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。
主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。
这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。
这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。
但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。
R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。
但psych扩展包更具灵活性。
1 选择主成分个数选择主成分个数通常有如下几种评判标准：∙根据经验与理论进行选择∙根据累积方差贡献率，例如选择使累积方差贡献率达到80%的主成分个数。
∙根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。
另一种较为先进的方法是平行分析（parallel analysis）。
该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择主成分个数。
我们选择USJudgeRatings数据集举例，首先加载psych包，然后使用fa.parallel函数绘制下图，从图中可见第一主成分位于红线上方，第二主成分位于红线下方，因此主成分数目选择1。
fa.parallel(USJudgeRatings[,-1], fa="pc",n.iter=100, show.legend=FALSE)2 提取主成分pc=principal(USJudgeRatings[,-1],nfactors=1)PC1 h2 u21 0.92 0.84 0.15652 0.91 0.83 0.16633 0.97 0.94 0.06134 0.96 0.93 0.07205 0.96 0.92 0.07636 0.98 0.97 0.02997 0.98 0.95 0.04698 1.00 0.99 0.00919 0.99 0.98 0.019610 0.89 0.80 0.201311 0.99 0.97 0.0275PC1SS loadings 10.13Proportion Var 0.92从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。
【最新】R语言关联分析模型报告案例附代码数据
【最新】R语⾔关联分析模型报告案例附代码数据【原创】附代码数据有问题到淘宝找“⼤数据部落”就可以了关联分析⽬录⼀、概括 (1)⼆、数据清洗 (1)2.1公⽴学费（NPT4_PUB） (1)2.2毕业率（Graduation.rate） (1)2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2)2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2)2.5毕业薪⽔（MD_EARN_WNE_P10）。
(3)2.6 私⽴学费（NPT4_PRIV） (3)2.7 ⼊学率（ADM_RATE_ALL） (4)三、Apriori算法 (4)3.1 相关概念 (5)3.2 算法流程 (6)3.3 优缺点 (7)四、模型建⽴及结果 (8)4.1 公⽴模型 (8)4.2 私⽴模型 (11)⼀、概括对7703条样本数据，分别根据公⽴学费和私⽴学费差异，建⽴公⽴模型和私⽴模型，进⾏关联分析。
⼆、数据清洗2.1公⽴学费（NPT4_PUB）此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。
重新定义后，NULL值的占⽐为75%，占⽐很⼤，不能直接将NULL值删除或者进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL的值按照等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,5896]B：(5896,7754]C：(7754, 9975]D：(9975, 13819]E：(13819, +]分组后取值分布为：2.2毕业率（Graduation.rate）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL值根据等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,0.29]B：(0.29,0.47]C：(0.47, 0.61]D：(0.61, 0.75]E：(0.75, +]分组后取值分布为：2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
R语言线性回归案例数据分析可视化报告
R语言线性回归案例数据分析可视化报告摘要本报告使用R语言对线性回归案例数据进行可视化分析和解读。
通过使用R的多种库和函数，我们对数据进行清洗、探索、建模和可视化，并最终得出结论和建议。
一、数据来源和背景介绍本报告所使用的数据来源于一个在线购物平台的销售数据。
数据包含了产品的销售量、价格、类别、品牌等因素。
我们选取了一个特定类别的产品销售数据，使用R语言进行线性回归分析。
二、数据预处理1、数据清洗：我们首先对数据进行清洗，去除缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性。
2、数据探索：对数据进行初步探索，观察数据的分布和特征，为后续的模型建立提供参考。
3、数据编码：将类别变量进行编码，以便于模型处理。
三、线性回归模型建立使用R的lm()函数建立线性回归模型。
我们将销售量作为因变量，价格、类别、品牌等因素作为自变量。
通过拟合模型，得到模型的系数、截距和R方等指标。
四、模型评估和可视化1、模型评估：使用R的summary()函数对模型进行评估，观察模型的系数、标准误差、t值、p值等指标，判断模型的拟合程度和预测能力。
2、可视化：使用R的ggplot2库对数据进行可视化。
我们绘制了散点图、直方图、箱线图等图形，直观地展示了数据的分布和模型的拟合效果。
五、结论和建议通过分析，我们发现价格是影响销售量的重要因素。
在控制其他因素的情况下，价格每上升1个单位，销售量会下降20个单位。
我们还发现不同类别和品牌的产品对销售量的影响也有所不同。
根据这些结论，我们提出了一些针对不同产品的定价和营销策略建议。
六、展望与未来工作本报告仅对一个特定类别的产品销售数据进行了线性回归分析。
未来，我们可以进一步扩大数据集的范围，包括更多的产品类别和更长的时间序列数据。
我们还可以尝试使用其他回归模型或机器学习算法，以更准确地预测销售量和其他因素的关系。
多元线性回归分析数据可视化的R多元线性回归分析数据可视化在R语言中的重要性和应用场景在数据分析中，多元线性回归是一种常见的预测和分析方法，它可以帮助我们了解自变量和因变量之间的关系。
用R进行统计学分析
⽤R进⾏统计学分析1、基本统计summary函数:R中的summary函数根据输⼊的类提供输⼊的摘要。
该函数根据输⼊对象的类调⽤各种函数。
返回值也取决于输⼊对象。
例如，如果输⼊是⼀个由数字数据组成的向量，它将为数据提供平均值、中值、最⼩值、最⼤值和四分位数，⽽如果输⼊是表格(数字)数据，它将为每⼀列提供类似的计算。
cov:⽤来计算相关性，通过为函数中的⽅法参数指定apt值，我们可以计算不同类型的相关系数，即Pearson、Spearman、Kendall等。
data(iris)summary(iris)mean(iris[,1])sd(iris[,1])cor(iris[,1],iris[,2]) #两个向量之间的相关性cor(iris[,1],iris[,3])Cov.mat <- cov(iris[,1:4])View(Cov.mat)2、缺失值处理对于⼤多数这些函数，我们有可能使⽤na.rm参数。
这使⽤户能够处理丢失的数据。
如果我们的数据中缺少值(在R中称为NA)，我们可以设置na.rm参数为真，计算只基于⾮na值。
a <- c(1:4, NA, 6)mean(a) # returns NA，R不知道如何处理缺失值NAmean(a, na.rm=TRUE) #3.23、 generate probability distributionsn.data <- rnorm(100, 1, 0.1)hist(n.data)plot(density(n.data))4、统计检验进⾏统计检验是为了评估研究或应⽤结果的重要性，并协助作出定量决定。
这个想法是为了确定是否有⾜够的证据来拒绝对结果的推测。
R 中的内置函数允许对数据进⾏多次这样的测试。
测试的选择取决于数据和被问到的问题。
举例说明，当我们需要将⼀个组与⼀个假设值进⾏⽐较，并且我们的测量值遵循⾼斯分布时，我们可以使⽤⼀个样本t检验。
R数据分析——方法与案例详解(双色)
ళፃԻἻˀ४̿͊͵வरੋ҄ܭᜃవ˺˨ᦊѬੋЛᦊЯࠔǍ ྠిਫ਼దἻΦిॹቃǍ
ྠښ˺ڏᎄᄬἷ$*1Ἰ 3 ѬౢவขˁವΓហᝍவӗӯὊసथࣱὊކՁᮻᎄᗃ úӒ̛ႃߕࢺˊѣྠᇫὊ *4#/ Ĉ ŀ 3Āĉ ŀவĀŁసĀłކĀĊ ŀሮऀឦᝓὋሮऀᝠὋஔెċ ŀ 51 ˗ྠڎవ˺ڏᯞ $*1 ߚኄ Ղ
二项分布随机数 二项分布是指n次独立重复贝努力试验（Bernoulli trials）成功次数的分布，每次贝努力试 验的结果只有两个，成功和失败，记成功的概率为p。如果一个变量x服从二项分布，记为x～ B(n,p)，n表示试验次数，p表示成功概率。 R生成二项分布随机数的函数是rbinom()，其句法是：rbinom(n, size, prob)，n表示生成的随 机数数量，size表示进行贝努力试验的次数，prob表示一次贝努力试验成功的概率。 首先，生成二点分布（一次贝努力试验）的随机数。
∑p
j =1
i
j
, i= 1, 2, ,
p (i ) = P( X ≤ xi )=
∑p
j =1
i
j
, i= 1, 2, , ，设 r 是 [0,1] 区间上的均匀分布随机数。当且仅当 p (i −1) < r < p (i ) 时，令 X = xi ，则 P{ p (i −1) < r < p (i ) } = P{ X = xi } = p (i ) − p (i −1) = pi , i = 1, 2,
书籍2.indb 54
2015/1/28 14:32:42
第 4 章 随机数与抽样模拟 55
R提供了多种随机数生成器（random number generators ,RNG），默认采用Mersenne twister 方法产生随机数，该方法是由Makoto Matsumoto和Takuji Nishimura于1997年提出的一种随机数 生成器，其循环周期是 219937 − 1 。R里面还提供了Wichmann-Hill、 Marsaglia-Multicarry、 Super-Duper、Knuth-TAOCP-2002、Knuth-TAOCP和L'Ecuyer-CMRG 等几种随机数生成方法， 用RNGkind()函数更改。例如要改为Wichmann-Hill方法：
数据统计与分析实验-基于R语言的线性相关分析和
实验三 “基于R 语言的线性相关分析和一元线性回归模型”实验一、实验目的1. 掌握R 语言进行线性相关分析的方法。
2. 掌握R 语言建立一元线性回归模型的方法。
二、实验原理1. 线性相关分析线性相关分析是用相关系数来表示两个变量间相互的线性关系，并判断其密切程度的统计方法。
Pearson 相关系数用来反映两个变量的线性相关关系，其定义公式是：s l x x y y r --===Pearson 相关系数的取值范围是[-1, 1]，当-1<r<0时，表示具有负线性相关，越接近-1，负相关性越强。
0<r<1，表示具有正线性相关，越接近1，正相关性越强。
r=-1表示完全负线性相关，r=1表示具有完全正线性相关，r=0表示两个变量不具有线性相关性。
相关系数的显著性可用t 检验来进行。
2. 一元线性回归模型给定一组数据点(x 1, y 1)、(x 2, y 2)、...、(x n , y n )，如果通过散点图可以观察出变量间大致存在线性函数关系，则可以建立如下模型：()20,Y a bX N εεσ=++⎧⎪⎨⎪⎩服从分布其中a,b 称为一元线性回归的回归系数；ε表示回归值与测量值之间的误差。
已知(x 1, y 1),(x 2 ,y 2),...,(x n , y n )，代入回归模型得到：()()2211min ,n ni i i i i Q a b y a bx ε====-+⎡⎤⎣⎦∑∑利用偏导数，可得()()()()11,20,20ni i i ni i i i Q a b y a bx a Q a b x y a bx b ==∂⎧=--+=⎡⎤⎪⎣⎦∂⎪⎨∂⎪=--+=⎡⎤⎣⎦⎪∂⎩∑∑ 即：11111221111ˆˆ1ˆ1n n i i i i n nni i i i i i i n n i i i i a y b x n n x y x y n b x x n =======⎧=-⎪⎪⎪-⎨⎪=⎪⎛⎫-⎪ ⎪⎝⎭⎩∑∑∑∑∑∑∑ 三、实验内容1. 线性相关分析（共65分，得X 分）教材152页，习题1(1)、习题1(2)，习题2(1)、习题2(2)、习题2(3)、习题2(4)。
r语言回归分析案例
r语言回归分析案例R语言回归分析案例。
回归分析是统计学中常用的一种方法，它用于探究变量之间的关系，并对未来的变量进行预测。
R语言作为一种强大的统计分析工具，被广泛应用于回归分析中。
本文将通过一个实际案例，介绍如何使用R语言进行回归分析。
首先，我们需要准备一些数据。
假设我们有一个数据集，包括了房屋的面积、房龄和售价。
我们想要分析房屋的售价与其面积、房龄之间的关系。
接下来，我们将使用R语言进行回归分析。
在R语言中，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析。
首先，我们需要加载我们的数据集，并创建一个线性模型。
代码如下：```R。
# 加载数据集。
data <read.csv("house_data.csv")。
# 创建线性模型。
model <lm(price ~ area + age, data = data)。
```。
在上面的代码中，我们使用lm()函数创建了一个线性模型，其中price是我们要预测的变量，而area和age是我们用来预测的自变量。
接下来，我们可以使用summary()函数来查看我们的线性回归模型的结果。
```R。
# 查看回归分析结果。
summary(model)。
```。
summary()函数将输出我们线性回归模型的各项统计指标，包括回归系数、残差标准差、R平方等。
通过这些指标，我们可以评估我们的回归模型的拟合程度和预测能力。
除了线性回归分析，R语言还支持其他类型的回归分析，如多元回归、逻辑回归等。
对于不同类型的回归分析，我们可以使用不同的函数来创建模型，并使用不同的方法来评估模型的拟合程度。
总之，R语言是一种强大的统计分析工具，它提供了丰富的函数和包，支持各种类型的回归分析。
通过本文介绍的案例，我们可以看到R语言在回归分析中的应用，希望对大家有所帮助。
如何利用R语言进行因子分析(Ⅱ)
R语言是一种非常强大的统计计算工具，它可以用来进行各种统计分析，包括因子分析。
因子分析是一种多变量分析方法，它可以用来发现多个变量之间的潜在关联，从而帮助我们理解数据的结构和特征。
在这篇文章中，我将介绍如何利用R语言进行因子分析，并且探讨一些常见的因子分析技巧和注意事项。
数据准备在进行因子分析之前，首先需要准备好要分析的数据。
在R语言中，我们可以使用()函数或者其他数据导入函数来读取数据文件，然后将数据存储在一个数据框中。
接下来，我们可以使用summary()函数来查看数据的基本统计信息，以确保数据的质量和完整性。
数据预处理在进行因子分析之前，我们通常需要对数据进行一些预处理工作。
这包括缺失值处理、数据标准化和变量筛选等工作。
在R语言中，我们可以使用()函数来删除缺失值，使用scale()函数来进行数据标准化，使用select()函数来进行变量筛选。
这些预处理工作可以帮助我们确保数据的质量，并且提高因子分析的准确性和可靠性。
因子分析模型在R语言中，我们可以使用psych包或者其他因子分析包来进行因子分析。
首先，我们需要使用fa()函数来指定因子分析模型的一些参数，比如因子数、旋转方法和因子载荷阈值等。
然后，我们可以使用fit()函数来拟合因子分析模型，并且使用summary()函数来查看因子分析结果的一些统计信息。
最后，我们可以使用scree plot和因子载荷矩阵等图表来可视化因子分析的结果，以便更好地理解数据的结构和特征。
因子旋转在因子分析中，我们通常需要对因子载荷矩阵进行旋转，以便更好地解释因子之间的关联。
在R语言中，我们可以使用()函数或者其他旋转函数来进行因子旋转。
常见的因子旋转方法包括方差最大化旋转、极大似然旋转和斜交旋转等。
通过对因子载荷矩阵进行旋转，我们可以得到更简洁、更可解释的因子结构，从而更好地理解数据的潜在特征。
因子得分除了因子载荷矩阵之外，因子分析还可以得到每个样本的因子得分。
R语言基本统计分析方法(包及函数)
R语言基本统计分析方法（包及函数）R语言是一种非常强大的统计分析工具，它提供了丰富的包和函数来进行各种统计分析。
下面是一些常用的R语言基本统计分析方法、包和函数：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据集中的变量进行总结和概括的过程。
R语言中一些常用的描述性统计方法包括：求和（sum），均值（mean），中位数（median），最小值（min），最大值（max），方差（var），标准差（sd），频数（table）等。
这些函数都是基本的内置函数，无需额外加载包。
2.t检验：t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
R语言中可以使用t.test(函数进行t检验。
该函数接受两个向量作为输入，分别表示两个样本的数据，然后返回t值、自由度、p值和置信区间等结果。
3.方差分析：方差分析（ANOVA）是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。
在R语言中，可以使用aov(函数进行方差分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回方差分析的统计结果。
4.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在R语言中，可以使用cor.test(函数进行相关分析。
该函数接受两个向量作为输入，然后返回相关系数、p值和置信区间等结果。
5.线性回归分析：线性回归分析用于建立一个线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用lm(函数进行线性回归分析。
该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回回归模型的统计结果。
6.非线性回归分析：非线性回归分析用于建立一个非线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。
R语言中可以使用nls(函数进行非线性回归分析。
该函数接受一个公式和初始参数作为输入，然后返回拟合的非线性模型。
7.生存分析：生存分析用于研究时间数据和生存率之间的关系。
在R语言中，可以使用survival包进行生存分析。
survival包提供了一系列生存分析的函数，如生存曲线绘制、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等。
r语言回归分析案例
r语言回归分析案例R语言回归分析案例。
回归分析是统计学中一种重要的数据分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在R语言中，我们可以利用各种回归模型来进行数据分析和预测。
本文将通过一个实际案例来介绍如何使用R语言进行回归分析。
案例背景。
假设我们是一家电商公司的数据分析师，现在我们手上有一份销售数据，包括了产品的售价、广告费用、促销活动等信息。
我们希望利用这些数据来建立一个回归模型，预测产品销售额与各项因素之间的关系。
数据准备。
首先，我们需要导入数据并进行初步的数据清洗。
在R语言中，我们可以使用read.csv()函数来读取csv格式的数据文件，然后使用summary()函数来查看数据的基本情况，包括均值、标准差、最大最小值等。
模型建立。
接下来，我们可以利用lm()函数来建立线性回归模型。
假设我们将销售额作为因变量Y，售价、广告费用、促销活动等作为自变量X1、X2、X3等，那么模型的建立代码可以如下所示：model <lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = sales_data)。
然后，我们可以使用summary()函数来查看模型的回归系数、拟合优度等统计信息。
通过这些统计信息，我们可以初步判断模型的拟合程度和各个自变量对因变量的影响程度。
模型诊断。
在建立回归模型之后，我们需要对模型进行诊断，以确保模型的可靠性。
在R语言中，我们可以使用plot()函数来绘制残差图、QQ图等，以检验模型的残差是否符合正态分布、是否存在异方差等问题。
模型预测。
最后，我们可以利用建立好的回归模型来进行销售额的预测。
在R语言中，我们可以使用predict()函数来对新的数据进行预测，从而帮助企业做出更准确的销售预测。
总结。
通过本文的案例，我们简要介绍了如何利用R语言进行回归分析。
从数据准备、模型建立、模型诊断到模型预测，我们逐步展示了整个回归分析的流程。
希望本文能够帮助读者更好地理解回归分析方法，并在实际工作中应用R语言进行数据分析。
用R软件做聚类分析的例子97页PPT
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29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
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30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 决不 回头。 ——左
用R软件做聚类分析的例子
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26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
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27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
R语言基础-数据分析及常见数据分析方法
R语⾔基础-数据分析及常见数据分析⽅法R表达式中常⽤的符号残差（Residuals）残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越⼩模型越精确系数项与截距项（Coefficients & Intercept）和P值指标残差标准误（Residual standard error）残差的标准误差，越⼩越好R⽅判定系数模型拟合的质量判定指标，取值在0-1之间，值越⼤越好Multiple R-squared: 0.991 表⽰该模型能解释99.1%的数据。
F统计量（F-statistic）说明模型是否显著，值越⼩越好，说明模型越显著判断模型是否适合的⼀般规则先看F统计量是否⼩于0.05，如果⼩于0.05，再看R⽅判定系数。
*线性回归（解决⼀元多次）回归（regression），通常指那些⽤⼀个或多个预测变量，也称⾃变量或解释变量来预测响应变量，也称为因变量、校标变量或结果变量的⽅法。
1.回归分析类型2.普通最⼩⼆乘法使⽤women内置数据集得出体重与⾝⾼之间的关系使⽤plot(fit)绘制出四幅图（残差拟合图、正态QQ图、⽅差假设指标图、残差影响图）使⽤ par(mfrow = c(2,2)) 可以将四幅图显⽰在⼀个窗⼝中线性拟合常⽤函数*多元线性回归⼀、变量是相互独⽴的情况将state.x77数据集转化为数据框得出结果意为在控制⼈⼝数量，收⼊，霜冻天数不变的情况下，⽂盲率上升1%，谋杀率就会上升4.14%⼆、变量不相互独⽴的情况使⽤mtcar内置数据框，选取每加仑汽油⾏驶的⾥程数与马⼒、车重的关系说明每加仑汽油⾏驶的⾥程数与汽车马⼒的关系依赖车重的不同⽽不同三、为解决因⼦数量较多⽆法确定最佳模型是可使⽤逐步回归法或者全⼦集回归法逐步回归法全⼦集回归法*回归诊断⼀、满⾜OLS模型（最⼩⼆乘法）统计假设1.正态性对于固定的⾃变量值，因变量值成正态分布。
2.独⽴性因变量之间相互独⽴3.线性因变量与⾃变量之间为线性相关4.同⽅差性因变量的⽅差不随⾃变量的⽔平不同⽽变化。
R数据分析
R
R的特点
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 有效的数据处理和保存机制。 拥有一整套数组和矩阵的操作运算符。 一系列连贯而又完整的数据分析中间工具。 图形统计可以对数据直接进行分析和显示，可用于多种图形设备。 一种相当完善、简洁和高效的程序设计语言。它包括条件语句、循环 语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。 R语言是彻底面向对象的统计编程语言。 R语言和其他编程语言、数据库之间有很好的接口。 R语言是自由软件，可以放心地使用，但其功能却不比任何其它同类 软件差。 R语言具有丰富的网上资源。
模拟产生统计专业同学的名单（学号区分），记录数学分析，线性代数，概 率统计三科成绩，然后进行一些统计分析
语句：
num=seq(10378001,10378100) num
结果：
模拟成绩
用runif和rnorm
语句：
x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))
table(x$x1) barplot(table(x$x1))
注：table(x)返回一个表格，给出x中重复元素的个数
饼图
饼图绘制函数pie( )
语句： 结果：
pie(table(x$x1))
箱尾图
箱子的上下横线为样本的25%和 75%分位数 箱子中间的横线为样本的中位数 上下延伸的直线称为尾线，尾线 的尽头为最高值和最低值 异常值
展现层：报表与图形
老土的报表
展现层
常见的报表
展现层
一些有趣的图表
展现层
某条微博的扩散路径
展现层
Mr Android 根据信息图显示， Android先生的头发有 47%的可能是黑色的， 戴眼镜的几率为37%， 有36%的可能是北美 人，30%的可能脸上 长雀斑，71%的时间 会穿T恤，62%的人喜 欢穿牛仔裤，工作只 占了38%，玩游戏却 占了62%，平均每个 月会用掉582MB的数 据流量。
r语言多元线性回归分析案例
r语言多元线性回归分析案例R语言多元线性回归分析案例。
在统计学中，多元线性回归分析是一种用于研究自变量和因变量之间关系的方法。
它可以帮助我们理解多个自变量对因变量的影响，以及它们之间的相互关系。
在本文中，我们将使用R语言进行多元线性回归分析，并通过一个实际案例来演示这一过程。
首先，我们需要准备好我们的数据集。
在这个案例中，我们将使用一个虚拟的数据集，其中包括了三个自变量，X1、X2、X3，以及一个因变量，Y。
我们的目标是建立一个多元线性回归模型，来探究自变量与因变量之间的关系。
接下来，我们将加载我们的数据集，并进行一些基本的数据探索。
我们可以使用R语言中的summary()函数来查看数据的基本统计信息，以及各个变量之间的相关性。
这可以帮助我们初步了解数据的特征，为接下来的分析做好准备。
然后，我们将使用R语言中的lm()函数来建立多元线性回归模型。
在这个函数中，我们需要指定因变量和自变量的关系，然后R语言将会自动帮我们拟合出一个多元线性回归模型。
接着，我们可以使用summary()函数来查看模型的拟合效果，包括各个自变量的系数、显著性水平等信息。
在模型建立完成之后，我们可以进行一些模型诊断，来检验我们的多元线性回归模型是否符合统计假设。
比如，我们可以使用R语言中的plot()函数来绘制残差图，以及QQ图，来检验残差是否符合正态分布。
此外，我们还可以使用anova()函数来进行方差分析，来检验模型的显著性。
最后，我们可以使用我们建立的多元线性回归模型来进行预测。
我们可以输入新的自变量数值，然后利用predict()函数来预测因变量的数值。
这样，我们就可以利用我们建立的模型来做出一些预测，从而帮助我们理解自变量和因变量之间的关系。
通过以上步骤，我们成功地使用R语言进行了多元线性回归分析，并建立了一个多元线性回归模型。
通过这个案例，我们不仅学会了如何使用R语言进行多元线性回归分析，还深入了解了自变量和因变量之间的复杂关系。
R语言数据分析实战指南
R语言数据分析实战指南R语言是一种功能强大的开源编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模领域。
本文将为大家介绍如何使用R语言进行数据分析，并提供一些实战指南，帮助读者快速上手和应用R语言进行各种数据分析任务。
一、R语言基础在开始数据分析之前，首先需要了解R语言的基本语法和数据结构。
R语言提供了丰富而强大的函数库，可以进行各种数据处理和可视化操作。
以下是一些常用的R语言基础知识：1. 数据类型：R语言支持多种数据类型，包括向量、矩阵、数组、数据框等。
不同的数据类型适用于不同的数据分析任务。
2. 数据操作：R语言提供了丰富的数据操作函数，如数据的载入与保存、数据的合并与拆分、变量的选择与筛选等。
3. 统计函数：R语言内置了大量的统计函数，可以进行描述性统计、假设检验、回归分析等。
4. 数据可视化：R语言的数据可视化功能十分强大，可以绘制各种统计图表，如柱状图、散点图、线图等。
二、数据处理与清洗在实际的数据分析过程中，数据往往会存在各种问题，如缺失值、异常值、重复值等。
因此，数据处理与清洗是数据分析的关键步骤。
以下是一些常用的数据处理与清洗技巧：1. 缺失值处理：当数据中出现缺失值时，可以使用R语言的函数或者包来处理缺失值，如na.omit和mice包。
2. 异常值检测与处理：异常值会对数据分析结果产生不良影响，可以使用R语言的函数或者包来检测和处理异常值，如outliers包和z-score方法。
3. 数据转换与标准化：某些数据分析方法要求数据满足一定的条件，可以使用R语言的函数或者包进行数据转换和标准化，如log变换和z-score标准化。
4. 数据合并与拆分：当需要将多个数据源进行合并或者从一个数据源中提取特定的数据时，可以使用R语言提供的函数进行数据的合并与拆分，如merge和subset函数。
三、统计分析与建模R语言作为一种统计分析工具，提供了丰富的统计函数和建模方法，可以应用于各种数据分析任务。
R软件对数学建模中定性数据的处理应用
R软件对数学建模中定性数据的处理应用R软件是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，它在数学建模中的应用广泛。
在数学建模过程中，处理定性数据是一个重要的环节。
定性数据是指用语言描述的数据，通常表示某种性质、特征或状态，而非数值。
在数学建模中，处理定性数据需要进行合适的转换和分析，以便能够在模型中使用。
本文将介绍R软件在处理定性数据方面的应用，包括定性数据的导入、转换和可视化。
一、定性数据的导入在使用R软件处理定性数据之前，首先需要将数据导入到R环境中进行处理。
R可以导入各种格式的数据，包括文本文件、Excel文件、数据库数据等。
对于定性数据，通常采用文本文件或Excel文件进行导入。
在R中，可以使用read.table函数或read.csv函数来导入文本文件，使用readxl包来导入Excel文件。
导入数据后，可以使用str函数或summary函数来查看数据的结构和概况，以便进行后续的处理和分析。
二、定性数据的转换定性数据通常需要进行适当的转换和整理，以便能够在数学建模中使用。
在R中，可以使用一系列函数和包来对定性数据进行转换和整理。
常用的方法包括：1. 因子化：将定性变量转换为因子变量，以便进行分组和分类分析。
在R中，可以使用as.factor函数将字符变量转换为因子变量。
2. 编码：对定性变量进行编码，通常使用0和1表示两个水平。
在R中，可以使用ifelse函数进行编码，也可以使用相关包来进行独热编码等方式。
3. 排序：对定性变量进行排序，以便进行排序分析和相关分析。
在R中，可以使用order函数对定性变量进行排序。
4. 类别转换：将定性变量进行类别转换，通常通过相关包来进行处理，比如使用dplyr包进行类别转换。
通过上述转换和整理，可以使定性数据适应不同的数学建模需求，为后续的分析和建模提供基础。
三、定性数据的可视化定性数据的可视化是理解数据特征和规律的重要手段。
在R中，可以使用一系列函数和包来对定性数据进行可视化。
R的基本数据分析（描述性统计）
R的基本数据分析（描述性统计）1.数值型单变量attach(ReportCard)(Av.Poli<-mean(poli))(Av.Poli<-mean(poli,na.rm=TRUE))(Sd.Poli<-sd(poli,na.rm=TRUE))(N<-length(poli[!is.na(poli)]))(Skew.Poli<-sum((poli[!is.na(poli)]-Av.Poli)^3/Sd.Poli^3)/N)(Kurt.Poli<-sum((poli[!is.na(poli)]-Av.Poli)^4/Sd.Poli^4)/N-3)summary(poli)detach(ReportCard)> (Skew.Poli<-sum((poli[!is.na(poli)]-Av.Poli)^3/Sd.Poli^3)/N)[1] -1.306537> (Kurt.Poli<-sum((poli[!is.na(poli)]-Av.Poli)^4/Sd.Poli^4)/N-3)[1] 2.053688> summary(poli)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's40.00 74.50 82.50 79.64 87.00 96.00 2同时计算多个变量的描述性统计量sapply()colMeans()colSums()tapply()> (Av.Course<-sapply(ReportCard[,3:10],FUN=mean,na.rm=TRUE))poli chi math fore phy che geo79.63793 83.27966 61.16949 49.91667 75.20000 54.08333 65.24167his78.68333> (Sd.Course<-sapply(ReportCard[,3:10],FUN=sd,na.rm=TRUE))poli chi math fore phy che10.575872 8.127365 15.076417 14.018501 12.351902 12.315474geo his15.394389 12.73523#########⽅便地计算每门课程的描述统计量（⽤户⾃定义函数的定义和调⽤）Des.Fun<-function(x,...){Av<-mean(x,na.rm=TRUE)Sd<-sd(x,na.rm=TRUE)N<-length(x[!is.na(x)])Sk<-sum((x[!is.na(x)]-Av)^3/Sd^3)/NKu<-sum((x[!is.na(x)]-Av)^4/Sd^4)/N-3result<-list(avg=Av,sd=Sd,skew=Sk,kurt=Ku)return(result)}DesRep<-sapply(ReportCard[,3:10],FUN=Des.Fun,na.rm=TRUE)> DesReppoli chi math fore phyavg 79.63793 83.27966 61.16949 49.91667 75.2sd 10.57587 8.127365 15.07642 14.0185 12.3519skew -1.306537 -0.3117055 -0.07276131 -0.02902908 -0.3264613kurt 2.053688 -0.6558917 -1.004213 -0.1879948 -0.7166125che geo hisavg 54.08333 65.24167 78.68333sd 12.31547 15.39439 12.73523skew -0.1116243 -0.8644448 -0.4610922kurt -0.2767491 0.07934935 -0.6362816> ##分性别计算各门课程的描述统计量> MaleCard<-subset(ReportCard,ReportCard$sex=="M")> (Des.Male<-sapply(MaleCard[3:10],FUN=Des.Fun,na.rm=TRUE))poli chi math fore phyavg 78.86667 83.5 60.03333 51.2 72.73333sd 10.41793 6.874491 14.70276 13.12381 12.18516skew -0.6431142 -0.1395905 -0.2319195 -0.2290347 -0.3062211kurt -0.639428 -0.8433017 -0.7633507 -0.1874488 -0.9496199che geo hisavg 52.36667 62.53333 78.93333sd 11.39111 14.46275 12.67888skew 0.05773828 -0.7055209 -0.4779689kurt -0.8837325 -0.5034247 -0.6771532 当类别较多时tapply()ep,分性别计算政治课成绩的描述性统计> (Des.Gender<-tapply(ReportCard$poli,INDEX=ReportCard$sex,FUN=Des.Fun,na.rm=TRUE)) $F$F$avg[1] 80.46429$F$sd[1] 10.87124$F$skew[1] -1.902856$F$kurt[1] 4.587466$M$M$avg[1] 78.86667$M$sd[1] 10.41793$M$skew[1] -0.6431142$M$kurt[1] -0.6394282.相关关系> Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]> (CorMatrix<-cor(Tmp[,c(5,7,8)],use="everything",method="pearson"))math phy chemath 1.0000000 0.7535317 0.7171637phy 0.7535317 1.0000000 0.6207730che 0.7171637 0.6207730 1.0000000> (CovMatrix<-cov(Tmp[,c(5,7,8)],use="complete.obs",method="pearson"))math phy chemath 231.2021 139.30399 125.40956phy 139.3040 147.81972 86.79915che 125.4096 86.79915 132.26134 相关系数的检验> cor.test(Tmp[,5],Tmp[,7],alternative="two.side",method="pearson")Pearson's product-moment correlationdata: Tmp[, 5] and Tmp[, 7]t = 8.5775, df = 56, p-value = 8.753e-12alternative hypothesis: true correlation is not equal to 095 percent confidence interval:0.6149204 0.8469769sample estimates:cor0.7535317 计算偏相关系数：控制其他数值型变量的条件下计算两数值变量的相关关系> library("corpcor")> cor2pcor(CorMatrix)[,1] [,2] [,3][1,] 1.0000000 0.5643387 0.4838756[2,] 0.5643387 1.0000000 0.1754160[3,] 0.4838756 0.1754160 1.00000003.分类型变量的相关性分析3.1.相关性描述对学⽣成绩，编制性别和平均成绩的列联表> (CrossTable<-table(ReportCard[,c(2,12)]))avScoresex C D EF 13 10 3M 11 12 5> (CrossTable<-xtabs(~sex+avScore,data=ReportCard))avScoresex C D EF 13 10 3M 11 12 5 编制百分⽐的列联表> margin.table(CrossTable,1)#计算频数sexF M26 28> margin.table(CrossTable,2)avScoreC D E24 22 8> prop.table(CrossTable)*100avScoresex C D EF 24.074074 18.518519 5.555556M 20.370370 22.222222 9.259259> addmargins(prop.table(CrossTable)*100)avScoresex C D E SumF 24.074074 18.518519 5.555556 48.148148M 20.370370 22.222222 9.259259 51.851852Sum 44.444444 40.740741 14.814815 100.0000003.2.相关性检验1.卡⽅检验Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),](CrossTable<-table(Tmp[,c(2,12)]))(ResChisq<-chisq.test(CrossTable,correct=FALSE))ResChisq$expected> (ResChisq<-chisq.test(CrossTable,correct=FALSE))Pearson's Chi-squared testdata: CrossTableX-squared = 0.77547, df = 2, p-value = 0.6786> ResChisq$expectedavScoresex C D EF 11.55556 10.59259 3.851852M 12.44444 11.40741 4.148148 不能拒绝性别和成绩独⽴的原假设2.相关性度量若卡⽅检验拒绝原假设，即两者相关，那么相关度有多⾼a.phi系数2.列联系数#############计算基于卡⽅的相关系数library("vcd")assocstats(CrossTable)。