R语言(介绍)ppt课件

R-语言/软件,1,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OSX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.,2,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.它就是这样成长的.,3,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.,4,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,5,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.,6,点击CRAN得到一批镜像网站,下载R(/),7,点击镜像网站比如ctex,8,选择base,9,R里面有什么?,10,Packages（每个都有大量数据和可以读写修改的函数/程序）,baseTheRBasePackagebootBootstrapR(S-Plus)Functions(Canty)classFunctionsforClassificationclusterClusterAnalysisExtendedRousseeuwetal.concordConcordanceandreliabilitydatasetsTheRDatasetsPackageexactRankTestsExactDistributionsforRankandPermutationTestsforeignReadDataStoredbyMinitab,S,SAS,SPSS,Stata,Systat,dBase,.graphicsTheRGraphicsPackagegrDevicesTheRGraphicsDevicesandSupportforColoursandFontsgridTheGridGraphicsPackageKernSmoothFunctionsforkernelsmoothingforWandr(t)=1or-1概率都是1/2，最初位置w(0)=0。set.seed(13579)r=sample(c(-1,1),size=100,replace=T,prob=c(1/2,1/2)r=c(0,r)r101-11-1111-1-11-1-1-1-1-1-11-111-1-1-11111-11-11-111-137-111-111-11111-11-111-111-11-111-1-1-1-11-1-11-1111731-1-1-1-1-11-1-1-11-11-1111-11-111-1111-11-1w=cumsum(r)w10101012321210-1-2-3-4-3-4-3-2-3-4-5-4-3-2-1-2-1-2-1-2-10-137-2-10-10101234343454565656765434323234573654321210-10-10-1012121232345454w=as.ts(w)plot(w,main=RandomWalk)abline(h=0),44,45,2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,46,例：绘制标准正态分布的概率密度函数。x=seq(-4,4,0.1)plot(x,dnorm(x),type=l,main=N(0,1)Density),47,例：计算标准正态随机变量的Zpnorm(1.96)10.9750021例：Tt(5)，计算T2.3的概率。1-pt(2.3,5)10.03488623pt(2.3,5,lower.tail=F)#右尾概率10.03488623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)1-1.959964-1.6448540.0000001.6448541.959964,48,例：产生1000个N(10,4)的随机数据，绘制直方图。hist(rnorm(1000,mean=10,sd=2),main=N(10,4),49,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),50,例：计算Binomial(20,1/4)随机变量X8的概率。1-pbinom(8,size=20,prob=1/4)10.04092517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)1334455678,51,3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.1stQu.MedianMean3rdQu.Max.5.187e-052.537e-015.046e-015.007e-017.492e-011.000e+00var(u)10.08240007hist(u,main=U(0,1),52,53,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)Min.1stQu.MedianMean3rdQu.Max.0.26200.44050.49820.56650.8304var(m)0.500710.007678896hist(m,main=样本平均(n=10)的抽样分布),54,55,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。,56,具体例子：stdev=function(x)+sqrt(var(x)+z=c(1,2,0.45,-1.2,2.3)stdev(z)11.395708,57,函数内的变量赋值只在函数内有效。test=unchangedchanger=function()+test=changed+test+changer()1changedtest1unchanged,58,若想利用函数changer去变更test的值，可用以下做法：test1unchangedtest=changer()test1changed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。changerfunction()test=changedtest,59,2函数的编辑fix(stdev)3循环和逻辑for语句for(指标变量in执行范围)例子：total=0for(iin1:10)+total=total+i+total155,60,例子:total=0for(iinc(1,2,4,5,9)+total=total+i+total121,61,(2)if语句if(条件式)else例子：x=1if(xmax.power=function(x,y)+if(x0)+if(x1)+i=1+total=x+while(total*xmax.power(2,100)16max.power(2,1)NULLmax.power(0.5,100)1“Infinity”,63,4Apply函数不用Apply:get.mean=function(x)+report=rep(0,4)+for(iin1:4)+reporti=mean(x,i)+report+data(iris)get.mean(iris)15.8433333.0573333.7580001.199333,64,用Apply函数：get.mean(iris)15.8433333.0573333.7580001.199333apply(iris,1:4,2,mean)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width5.8433333.0573333.7580001.199333,65,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)1eruptionswaiting,66,plot(eruptions,waiting),67,lm(waitingeruptions)Call:lm(formula=waitingeruptions)Coefficients:(Intercept)eruptions33.4710.73lm(waitingeruptions-1)Call:lm(formula=waitingeruptions-1)Coefficients:eruptions19.40,68,faithful.lm=lm(waitingeruptions)summary(faithful.lm)Call:lm(formula=waitingeruptions)Residuals:Min1QMedian3QMax-12.0796-4.48310.21223.924615.9719Coefficients:EstimateStd.ErrortvaluePr(|t|)(Intercept)33.47441.154928.982e-16*eruptions10.72960.314834.09plot(faithful.lm),70,lm(waitingeruptions,subset=c(-58)Call:lm(formula=waitingeruptions,subset=c(-58)Coefficients:(Intercept)eruptions33.2010.80,71,2方差分析模型data(PlantGrowth)attach(PlantGrowth)names(PlantGrowth)1wei