R软件及其在金融定量分析中的应用ppt课件.pptxVIP

R软件及其在金融定量分析中的应用 1 第1章R软件基础 第一节工作环境第二节数据操作第三节常用命令第四节图形制作第五节编程计算第六节常用程序包 2 第一节工作环境 R的历史与发展1993年根据AT T贝尔实验室的RickBecker JohnChambers和AllanWilks所开发的S语言为规范编写而成1995年 R开始启动开源模式1997年 Chambers加入到R的创建队伍 R得以快速发展现在 R俨然成为数据处理最重要的工具之一 成为统计学科工具软件之首 3 R的资源R发展至今 已经形成了层次丰富 形式多样 来源广泛的资源信息体系 主要包括 R开源平台R官网及社区R出版物 R会议R学习交流网站以R搜索引擎R博客 第一节工作环境 4 第一节工作环境 RGUI Rgraphicuser sinterface RGui可以在Linux MacOSX Windows三个平台上运行 用户可根据实际需要下载与自己使用的平台相对应的版本RGui可通过输入命令语句或程序代码以实现数据集的建立 数据的分析以及统计作图等操作RGui的界面比较简单 由操作界面 输出界面以及一系列的菜单和快捷键按钮组成 5 第一节工作环境 RGUI启动界面 6 第一节工作环境 RGUI运行界面 7 第一节工作环境 R操作界面可实现的功能通过数据处理和存储系统有效的进行数据处理分析与存储整合工作 通过数组运算工具实现对向量 数组和数据矩阵的操作运算 通过提供众多适用于数据分析的工具以形成一套完整连贯的统计分析体系 进而使得数据分析过程有序高效的进行 通过优秀的统计制图功能使得可以对数据直接进行分析和显示 支撑各种数据的可视化输出 并且可以适用于多种图形设备之中 8 第一节工作环境 R操作界面可实现的功能通过使用条件语句 循环语句 用户自定义函数以及输入输出接口等简便而强大的编程语言使得程序设计得以简洁 完善而高效 通过利用这些简单的程序语言对数据处理过程加以描述 可以实现一个强大的数据分析功能 通过编写命令语句实现操作循环 R相对于下拉菜单式的统计软件有一个显著的优势 即是R可以将一系列连续的操作通过循环语句的形式进行简单地程序化管理 进而有效避免大量的重复性工作 9 第一节工作环境 R操作界面可实现的功能通过将命令语句向量化简化循环和控制结构 使其隐含在表达式之中 向量化可以使得命令代码更为简洁明了 代码运行更为快速 统计工作效率大大提高 将R代码管理 工作空间载入和存储管理 历史记录管理 路径管理以及文件管理进行集成整合 从而便于用户执行数据操作与文档管理 10 第一节工作环境 RStudioRStudio是个跨平台的且非常实用的R语言的IDE IntegratedDevelopmentEnvironment 源于R软件产品的RStudio是指可使得应用程序编程语言多样化且简洁高效发展以及帮助提高R的使用效率的系列集成工具 通过RStudio可以方便快捷的编写及管理命令代码 有效编辑与执行测试语句 集成管理各种软件包及文档材料 RStudio将R的环境 先进的文本编辑器 R的帮助系统 版本控制以及更多的其他功能结合在一个单一的应用程序之中 11 第一节工作环境 RStudio是一个自由开放的开源性软件 具有如下优势 可以在同一界面中对R及R图形进行交互性操作 可以在组织管理命令代码的同时维持多个项目之间的有序性 可以使研究过程及结果可再生与可复制 可以使软件包置于R安装的文件之中 可以创建并且分享代码及报告结果 可以实现与其他用户的合作 12 第一节工作环境 RStudio运行界面 13 第一节工作环境 常见的RStudio的功能特征 14 第二节数据操作 对象对象是R语言所创建和操作的实体 可以是变量 数组 字符串 函数以及由这些元素组成的其它结构 在当前工作路径下存储的所有对象组合称为工作空间 workspace 可以用ls 或者objects 命令来显示工作空间中所有的对象 也可以用rm 命令来清除工作空间中的对象 如 ls 在R中演示character 0 输出结果表示当前工作空间里没有数据对象 xls 1 x 运行结果表明当前工作空间只有一个名称为x的数据对象 rm x 清除变量x rm list ls 清除当前空间中的所有对象 15 第二节数据操作 对象对象的命名在R的运行过程中 对象根据名称被创建和存储 名称可由所有的字母 数字以及它们的组合构成 但是命名规则需要注意三点 第一 名称不能以数字开头 如1a为非法变量名 第二 R对大小写敏感 即B和b是不同的代号并表示不同的变量 第三 避免使用R里面的关键字作为对象名称 比如t c head等 16 第二节数据操作 变量赋值一个简单的对象创建 可以通过四种方式来实现 例如 如果将变量x赋值为3 则其表达方式有以下4种 1 x3 x 该方式与 1 的操作符方向相反 二者表示的含义一致 但不符合使用习惯 很少用 3 x 3 赋值操作符 号通常用于对象内部元素或函数参数选项赋值 一般不主张采取该种方式对变量赋值 4 assign x 3 使用assign 函数进行赋值 与上面的赋值方式等价 如果一个表达式被视为一个完整命令 其值只需在终端显示无需保存 则我们可以使用如下命令 x 3 17 第二节数据操作 基本类型数值型数值型是对象中一个最简单的类型 它包括整型 单精度实型和双精度实型 默认为双精度实型 xlength x 1 1 class x 1 numeric 结果说明对象x是长度为1的数值型变量 18 第二节数据操作 基本类型逻辑型逻辑型数据常用于逻辑或条件的判断 取值为TRUE T 或FALSE F 两种 yclass y 1 logical length y 1 1 19 第二节数据操作 基本类型字符型字符型变量的界定方式有双引号 和单引号 两种 在双引号引用情况下 若要输出双引号 则在反斜杠 后面加上引号即可 而在单引号引用情况下 则不需要添加反斜杠 直接添加双引号 其演示代码如下 zwcat z Display a string cat w Display b string class z class w 1 character 1 character 20 第二节数据操作 基本类型复数型R中支持复数运算 形如a bi形式的数据称为复数 mclass m 1 complex length m 1 1在这些基本类型基础上 R语言还能够构造出其它类型的对象 主要有以下七种 向量 数组 矩阵 数据框 列表 因子和表达式 它们大大地提高了R中数据操作的性能 21 第二节数据操作 向量向量是由同一基本类型元素构成的序列 相当于一维数组 若为数值型序列 则构成的是数值向量 一般使用函数c 实现向量的赋值 可以有任意多个参数 而它输出的值则是一个把这些参数首尾相连形成的一个向量 并且可以通过下标获取其相应参数 例如 创建一个含有4个数值组成的向量x 这四个值分别是1 3 5 7 命令如下 xx 1 1357 x 2 1 3 22 第二节数据操作 向量R可以生成有规律的序列 最简单的使用 符号 形如a b 它表示从a开始 逐项加1或减1 直到b为止 且 在符号运算中级别最高 如 yy 1 12345678910 1 10 1 1 0123456789 1 10 1 1 123456789 23 第二节数据操作 向量若要生成任意等间隔的数据 则可以使用函数seq 来实现 形如seq from to by 其中from表示序列的起始值 to表示序列的终止值 by为步长 如 seq 1 10 3 1 14710输出结果显示 这是一个以3为间隔的序列 seq 1 10 1 12345678910若我们关注的是数列长度 则可以通过语法 seq 下界 by length 来实现 by参数省略时 默认步长为1 如 seq 1 by 3 length 4 1 14710 24 第二节数据操作 向量在产生序列时 R提供的rep 函数可以重复某一个元素或对象 其语法形式 rep x times 其中x是重复的元素或对象 times表示重复的次数 如 rep 1 3 1 111上面是对单个元素1重复3次的结果 也可以对向量c 2 4 重复3次 如 rep c 2 4 3 1 242424若要对c 2 4 中的每个元素进行重复3次 则可以表示如下 rep c 2 4 each 3 1 222444此外 rep 函数还可以嵌套使用 如 rep 2 4 rep 2 3 1 223344 25 第二节数据操作 数据与矩阵数组R语言中可以使用array 函数来生成数组 其语法形式 array data NA dim length data dimnames NULL 其中data表示向量数据 可以为空 dim是数组各维的长度 dimnames数组维度的名称 默认为空 如 XX 1 2 3 4 5 6 1 1611162126 2 2712172227 3 3813182328 4 4914192429 5 51015202530这里的二维数组实质上就是一个矩阵 默认数组的元素按列存放 26 第二节数据操作 数据与矩阵数组 ZZ 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 1 15913 1 17212529 2 261014 2 18222630 3 371115 3 19232731 4 481216 4 20242832数组Z是一个三维数组 其中第一维有4个水平 第二维有4个水平 第三维有2个水平 27 第二节数据操作 数据与矩阵数组如果要访问数组Z的某个元素或某一维数据 即只要写出数组名和方括号内用逗号隔开的下标 形如Z i j k 其中i j k既可以是某一个数值也可以是一个数值向量 如 Z 2 3 2 取出第一维下标为2 第二维下标为3 第三维下标为2的元素 1 26此外 每一个下标位置可以写成一个下标向量 表示这一维取出所有指定下标的元素 如 Z 1 3 2 1 取出第一维下标为1至3 第二维下标为2 第三维下标为1的所有元素 1 567 28 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵矩阵实际上就是一个二维数组 矩阵中的元素必须为同一类型 数据以行和列的方式形成一个长方形表格 通常用行表示各个对象 用列表示不同变量 R语言有专门产生矩阵的函数 matrix 函数 其语法形式 matrix data NA nrow 1 ncol 1 byrow FALSE dimnames NULL 其中data是一个向量数据 必须给定 nrow是矩阵的行数 ncol是矩阵的列数 byrow表示生成矩阵的数据存放方式 若取值为TRUE 则数据按行存放 否则 数据按列存放 默认值 dimnames是数组维的名字 默认为空 如 29 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵 matrix seq 1 20 nrow 5 ncol 4 1 2 3 4 1 161116 2 271217 3 381318 4 491419 5 5101520上列结果显示 生成了一个5行4列的矩阵 并且数据按列存放 30 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵 MMc1c2c3c4r11234r25678r39101112r413141516r517181920上列结果显示 生成了一个5行4列的矩阵 并且数据按行存放 且更改了矩阵行和列的名字 31 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵如果我们要访问矩阵M的某个元素或某列 行 则可以通过M i j 的形式来获取 其与数组的索引方式相同 如 M 2 3 第2行第3列的元素 1 7 M 1 3 3 第1至3行的第3列元素r1r2r33711 32 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵若需要删除某一行 列 或某几行 列 则将相应下标取为负值或负向量即可 如 M 1 删除第1行的所有元素c1c2c3c4r25678r39101112r413141516r517181920 M 1 3 c 1 3 第1至3行 删除第1列和第3列的所有元素c2c4r124r268r31012 33 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵在矩阵中 有一个特殊的函数diag X 当X为向量时则生成对角矩阵 当X为矩阵时则返回X的对角元素 如 diag M 1 161116 diag 1 3 1 2 3 1 100 2 020 3 003 另外 通过调用diag 函数可以生成单位阵 diag 3 生成3阶单位阵 1 2 3 1 100 2 010 3 001 34 第二节数据操作 数据与矩阵矩阵R中还提供了一些专门的函数 比如lower tri 和upper tri 函数 分别用来构造上三角和下三角矩阵 二者的创建方式类似 以upper tri 函数为例 TriTri upper tri Tri Tri 1 2 3 1 100 2 250 3 369 35 第二节数据操作 列表与数据框列表1 列表的创建列表可以通过list 函数来创建 其语法形式 list name 1 object 1 name 2 object 2 name k object k 其中name是列表元素的名称 object是列表元素对象 下面构造一个关于学生信息 姓名 学号 年龄 成绩 的列表 如 Stu LtStu Lt name 1 ZhangSan stu no 1 20140224 age 1 21 grade 1 908596 36 第二节数据操作 列表与数据框列表2 列表的访问访问列表中的某一元素或某一元素中的某一 组 数据 可以通过以下四种方式来实现 任何情况下都可以使用 列表名 下标 格式来访问某一对象使用 列表名 下标 或 列表名 下标范围 格式来访问对象如果列表指定了元素的名称 则可以将它的名字作为下标 格式为 列表名 元素名 或 列表名 元素名 通过格式 列表名 元素名 来引用列表中的元素 37 第二节数据操作 列表与数据框列表3 列表的修改列表中的元素可以进行增加 删除和变更 如果在列表Stu Lt增加一个活动项目元素 项目内容为 programming 和 sport 则命令如下 Stu Lt ProjectStu Lt stu noStu Lt name LiSi 38 第二节数据操作 列表与数据框数据框1 数据框的创建数据框可以通过函数data frame 生成 其语法形式为 data frame name 1 data 1 name 2 data 2 name k data k 其中name是变量名称 省略时获得默认变量名 data是各变量值 其用法与list 函数相同 如 dfdfnamesexageweight1ZhangSanM201102XiaoHongF2190 3LiSiM191284XiaoLanF20102 39 第二节数据操作 列表与数据框数据框1 数据框的创建当然 数据框的各行也可以使用rownames 函数定义名字 如 rownames df dfnamesexageweightoneZhangSanM20110twoXiaoHongF2190threeLiSiM19128fourXiaoLanF20102 40 第二节数据操作 列表与数据框数据框2 数据框的引用数据框元素的引用可以通过下标或下标变量 也可以使用元素名称或名称向量 其元素引用方式与矩阵元素的引用方法相同 如 df 1 2 3 4 ageweightone20110two2190上列表示取出数据框df第1至2行的第3至4列数据 数据框也是一种特殊的列表 所以也能按照列表元素的索引方式来引用其元素 即用双括号 或 符号引用 如 df age 1 20211920 df weight 1 11090128102 41 第二节数据操作 因子一个因子既包括分类变量本身也包括变量不同的可能水平 生成因子可以使用factor 函数 其语法形式 factor x levels sort unique x na last TRUE labels exclude NA ordered FALSE 其中x是向量 levels是因子水平向量 用于各离散值的指定 也可以由x的不同值来求得 labels用来指定各因子的标签 或者是各离散取值的对应字符串 exclude用来指定要转化为缺失值 NA 元素值集合 在levels指定的情况下 若因子的第 i 个元素与第 j 个元素相等 则元素值去掉 j 若levels中不包含它的值 则对应因子取值为NA order是一个逻辑型变量 用来指定因子的水平是否有序 默认为无序 详见下面的代码演示 42 第二节数据操作 factor 1 4 1 1234Levels 1234 factor 1 4 levels 1 2 1 12Levels 12 factor c 1 4 4 1 labels c A B C D 1 ABCDDCBALevels ABCD factor 1 4 exclude 2 1 134Levels 134 sex c M F M F sexfsexf 1 MFMFLevels FM函数levels 可以用来提取出因子的水平 如 levels sexf 1 F M 进一步 为了方便统计因子中各类水平数据的频数 R语言中提供了table 函数 如 table sexf sexfFM22 43 第二节数据操作 表达式表达式类型的对象在R中有着重要地位 一个有效的命令就是一个表达式 但是在很多情况下 需要构造一个不被求值的表达式 可以通过expression 函数来实现 当然也可以使用eval 函数对创建的表达式进行计算 如 e1ffexpression sin e1 e2 2 eval f 1 11 71343此外 还可以通过D 函数对表达式求偏导 如果对表达式f分别求关于e1和e2的偏导 则有 D f e1 cos e1 D f e2 2 e2 44 第二节数据操作 对象的运算类型转换矩阵M转化为向量 M vecM vec 1 123456789101112因子类型的对象转化为数值型数据 M frameM frameV1V2V3V4114710225811336912 ff1ff1 1 48Levels 48 as numeric ff1 1 12 45 第二节数据操作 对象的运算运算符在R中演示1 数学运算符加 减 乘 除 乘方 模 和整除 它既可作用于数值型或复数型变量 也可作用于逻辑型变量 但在后者情况下 逻辑型变量会被强制转化为数值型 如 xx 1 34这是向量的整除运算 将向量中的每一个元素分别进行整除 在数学运算中 相对较为复杂的为数组 其运算方式与矩阵相同 这里以矩阵为例进行介绍 如 46 第二节数据操作 yzz lower tri z y z 1 2 3 1 22056 2 03072 3 0090这里的y z表示矩阵对应的元素相乘 而矩阵相乘要用y z形式来实现 如 y z 1 2 3 1 229114 2 440141 3 651168 47 第二节数据操作 对象的运算运算符2 比较运算符小于 小于或等于 等于 和不等于 适合于任何类型的数据 其结果是返回一个或几个逻辑型值 它可作用于两个被比较对象的每个元素上 而两个对象的整体比较可以使用identical 和all equal 函数 如 MmM m 1 FALSEFALSE identical M m 1 FALSE all equal M m 1 2stringmismatches 48 第二节数据操作 对象的运算运算符3 逻辑运算符逻辑非 逻辑与 或 逻辑或 或 异或 xor 其中 和 作用在对象的每一个元素上 返回值与比较次数等长 和 只作用于对象的第一个元素 它可用于不等式的运算 也可用于函数条件语句的表述 具体应用 在后面章节会有所体现 49 第二节数据操作 对象的运算运算函数1 向量运算函数向量的运算是对该向量的每一个元素都进行同样的运算 在同一个表达式中向量的长度应该一致 否则 短的向量在表达式中将会被循环使用 表达式输出结果长度将和最长的向量相等 在实际应用中 往往需要观察数据的一些数学特征 比如均值 方差 中位数 排序等 如 zsum z 1 26 mean z 1 5 2 sd z 1 3 03315 median z 1 5 sort z 1 14579 50 第二节数据操作 对象的运算运算函数2 矩阵运算函数矩阵的转置矩阵的转置有两种函数 一种是t 函数 另一种是广义转置函数aperm 矩阵的维数矩阵的维数可以通过dim 函数直接得到 也可以通过nrow 函数或ncol 函数得到矩阵的行数或列数 矩阵的合并函数rbind 用来将两个或两个以上的矩阵 向量 按行合并成一个大矩阵 但它们的列数必须相同 同理 cbind 函数按列合并矩阵 向量 并且行数必须相同 51 第二节数据操作 对象的运算运算函数3 apply函数族apply函数对于向量类型的对象 可以使用sum mean cor 等函数对其进行计算 那么要想对矩阵 数组 的某一维进行某种计算 可以通过使用apply 函数来实现 其语法形式 apply X MARGIN FUN 其中X为一个矩阵 数组 MARGIN表示固定某些维不变 取1为对行调用函数 取2为对列调用函数 FUN表示要调用的函数 它们可以为向量运算函数 52 第二节数据操作 对象的运算运算函数3 apply函数族tapply函数tapply 函数可进行分组统计 即根据因子 向量和调用函数计算 其语法形式 tapply X INDEX FUN simplify TRUE 其中X通常为一个向量 INDEX需要是一个因子列表对象 否则 R可以用as factor 函数将其强制转换成因子 并且该列表中的每一个元素与X长度一致 FUN表示要调用的函数 simplify是一个逻辑变量 若其值为FALSE 则函数tapply返回值是一个列表 若其为默认值 TRUE 则函数tapply返回值是一个数组 53 第二节数据操作 对象的运算运算函数3 apply函数族lapply函数与sapply函数lapply 函数主要对列表对象调用函数进行计算 它的返回值是一个列表 其语法形式为 lapply X FUN sapply 函数是lapply 函数的一个特殊情形 对一些参数值进行了设置 其语法形式为 sapply X FUN simplify TRUE USE NAMES TRUE lapply 与sapply simplify FALSE USE NAMES FALSE 等价 二者的返回值相同 54 第三节常用命令 工作目录与R内存查看当前的工作目录在R中演示 getwd 1 C Users Administrator Documents 改变当前工作目录setwd F RCode R Book 只有当RCode R Book目录存在时 这个命令才是有效的 注意 电脑中的目录是 斜杠 而R语言命令中的工作目录名称引用是 斜杠 另外一种目录引用方式为 setwd F RCode R Book 55 第三节常用命令 工作目录与R内存查看当前已使用的内存和已分配的内存 memory size FALSE 查看已使用的内存 1 15 74 memory size TRUE 查看已分配的内存 1 16 69增大内存 memory size 4095 将R的内存增大为4095Mb 1 4095 56 第三节常用命令 保存与加载包的加载R提供的包里面有丰富的函数 在使用前需要加载 可以调用library 函数 如 library qrnn 这个命令将qrnn包加载到当前工作空间 其中的函数可以直接调用 并可以使用search 命令显示当前工作空间中已经存在的包 如 search 1 GlobalEnv package qrnn tools rstudio package stats package graphics 6 package grDevices package utils package datasets package methods Autoloads 11 package base 57 第三节常用命令 保存与加载函数加载函数主要分为两大类 一种是包中已有的函数 另一种是自己编写的函数 前者直接调用即可 后者需要使用source 函数加载 形如 source file 函数路径 函数名 R 对象保存和加载R可以调用save image 函数来保存当前工作空间中的所有对象 并在当前目录下有 RData形式的文件生成 若只需要保存部分对象 则可以使用save 函数 如 save x y file F Rcode S RData 当重新启动R后 可以通过load 函数将先前保存的对象加载到当前工作空间 如 load file F Rcode S RData 58 第三节常用命令 保存与加载图片保存在绘图时 R若不指定制图 设备 则会打开一个默认图形显示窗口 这里的 设备 其实就是一个文件 比如可以将jpg文件看成设备 如果想在jpg中制图 那么首先先输入jpg 命令打开设备文件 其次 调用绘图函数 其产生的图形保存为 jpg格式文件 最后 关闭设备文件dev off 可以查看保存的图片 第一种jpeg格式 jpeg file Saveplot1 jpeg plot iris dev off nulldevice1 第二种ps格式 postscript file Saveplot2 eps eps格式的图片可用于LATEX plot iris dev off nulldevice1 59 第三节常用命令 显示命令使用head 或tail 函数查看向量 矩阵 数据框 表格或函数的前 后 几行使用car包里的some 函数来查看上述对象的任意行使用对象名称 print 函数和 对象 显示对象的全部内容 60 第三节常用命令 挂接命令在调用数据框和列表对象中的变量时 我们可以使用 数据框名 列表名 变量名 方式 但这样较繁琐 R提供了attach 函数可以把它们的变量 链接到内存中 可以直接使用 变量名 调用变量 如 dfattach df mean age 1 20对于列表的挂接也是如此 若要取消这种挂接 可以使用detach 函数 如 detach df 61 第四节图形制作 绘图函数高级绘图函数高级绘图函数可以根据数据显示完整的图形 常见的饼图 直方图 散点图和箱图等都可由高级绘图函数直接绘制 1 plot 函数plot 是R中最常用的绘图函数 它是一个泛型函数 可根据数据绘制出散点图 曲线图等 2 pairs 和coplot 函数当响应变量受到多个应变量影响时 R软件中可以通过pairs 和coplot 两个函数来实现 二者的主要区别在于 pairs 函数只能显示双向关系 而coplot 函数能够说明三变量甚至四变量关系 尤其是在给定应变量条件下 可以判断响应变量如何变化 62 第四节图形制作 绘图函数低级绘图函数高级绘图函数绘制出的图形往往不能达到预期的显示效果 此时 我们需要借助低级绘图函数来做进一步的补充 即在已有的图形上添加新的图形 1 在图上加点 points 2 在图上加线 lines 3 在图上加标题 title 4 在图上加文本 text mtext 5 在图上加图例 legend 6 在图上添加多边形 polygon 7 坐标轴的设置 axis 63 第四节图形制作 绘图参数高级绘图参数 64 第四节图形制作 绘图参数par绘图参数bty设置图形边框形状 bg设置图形背景颜色 adj控制文字的对齐方式 pch点的符号 pty设置绘图区域的形状 tck坐标轴刻度线长度 65 第四节图形制作 制图案例使用 软件演示 66 第五节编程计算 函数定义R软件中函数定义一般格式为 函数名 function 参数列表 表达式 函数定义有两种方式 第一 直接在命令行中定义 第二 在一个r文件中定义 在命令行中定义R函数 需要一行一行地录入命令语句 显得比较繁琐 可以采用第三方软件 如 记事本 RStudio等 进行编辑 在RStudio环境中 定义函数如下 定义函数这里 函数有两个参数 一个是x 需要是一个向量 另一个是plot it 是一个逻辑变量 默认值为TRUE 函数体中 通过两个if语句对x进行初始的判断 如果x是数值型向量 则进一步向下开始运算 函数可以通过多种方式向外界输出运算结果 第一 打印输出 如stop命令及其后面的信息 第二 图形输出 如hist等命令给出的结果 第三 返回结果 如return命令给出的结果 67 第五节编程计算 函数调用函数调用一般格式为 目标变量 函数名 参数列表 其中 函数名为经过定义的函数 目标变量为通过函数运算所得结果的保存位置 仍以1 4 3节 制图案例 中的数据为基础 进行描述性统计计算与正态性检验 对函数调用如下 SSEC shjc stat stat x SSEC shjc 2 plot it TRUE SSEC scgf stat stat x SSEC scgf 2 plot it TRUE SSEC zggm stat stat x SSEC zggm 2 plot it TRUE stats rbind SSEC shjc stat stats SSEC scgf stat stats SSEC zggm stat stats rownames stats c shjc scgf zggm print stats tests rbind SSEC shjc stat test SSEC scgf stat test SSEC zggm stat test 68 第五节编程计算 函数调用rownames tests c shjc scgf zggm print tests 在调用stat函数时 参数plot it的取值可以给出 也可以忽略 忽略时 取默认值 三个目标变量 SSEC shjc stat SSEC scgf stat SSEC zggm stat 分别保存来自 shjc scgf zggm 的运算结果 然后 通过rbind和print命令将运算结果显示出来 69 第五节编程计算 函数调试一个复杂的程序设计 不可避免会出现这样或者那样的错误与问题 函数调试是纠正错误与解决问题的重要手段 在R软件中 提供了非常丰富的函数调试工具 主要有 browser函数 debug函数 traceback函数 browserText函数等 每个调试工具都有自己的特点 可以适应不同情况的函数调试工作 70 第六节常用程序包 标准包R中的所有函数和数据集都被保存在包 packages 里面 标准包是R原代码的重要构成部分 包括了R工作的基本函数 文档描述中的数据集 标准统计和图形工具 在R基本环境安装后 其标准包就会随着R的启动会直接调入内存 可通过search函数查看 search 1 GlobalEnv package stats package graphics 4 package grDevices package utils package datasets 7 package methods Autoloads package base 71 第六节常用程序包 安装包包的安装1 命令式 install packages quantreg 2 菜单式如果在RGui窗口中 首先选择菜单 程序包 再选中子菜单 安装程序包 系统会自动弹出选择镜像窗口 可以选择一个镜像点 程序将自动下载并安装程序包 如果是在RStudio平台下 首先选择菜单 Packages 再选中子菜单 installPackages 系统自动弹出包的安装窗口 在Packages一栏里面输入相应需要安装的包的名称 程序将自动下载并完成程序包安装 72 第六节常用程序包 安装包包的