R语言经典实例_完整版带目录

R语言经典实例_完整版带目录，中文版第6章数据转换159.2将函数应用于每个列表元素16164将函数应用于6.5将函数应用干组数据16666将函数应用干行组1687将函数应用于平行向量或列表1701获取字符串长度174分隔符分割字符申7.6查看字符串中的特殊字符77生成字符串的所有成对组8得到当前日期转换字符串为日期187.10转换日期为字符申111转化年,月、日为日期1834创建日期序列188.3生成随机数1938.4生成可再生的随机数19486生成随机序列1978.8计算离散分布的概率8.10转换概率为分位数2018.11绘制密度函数203第9章统计概论2069.5计算数据集的分位数(和四分位数)212求分位数的逆2139.7数据转换为x分数1149.8检验样本均值(t检验)2159.10中位数的置信区间12枪的楼词213检验正态性209.15比较两个样本的均值9.16比较两个非参数样本的位置2259.17检验相关系数的显著性269.18检验组的等比例2289组均值间成对比较29第3检用2本的相同分布310.创建敬点图23410.2添加标题和标签236创建多组散点图23106绘制敬点图的国归线2410.8创建每个因子水平的散点图2410对条形图加置信区间248给条形图上色12绘制过点x和的线0.13改变线的类型、宽度或者颜色15加垂直线和水平线25610.17对每个因子水平创建箱线图2580.18创建直方图25910.9对直方图添加密度估计26120创建离散直方图2610.22创建其他QQ用多种颜色绘制变量2660.25图形间暂停2700.26在一页中显示多个图形2710.27打开另一个图形窗口273在文档中绘制图形2740.29改变图形参数275第11章线性回归和方差分析27713得到回归统计量2825运行无截距的线性回归28择最合适的回归变量298对数据子集回归29在回归公式中使用表达式29611转换数据的回归29911.12寻找量佳幂变换3013回归系数的置信区问304114绘制割归残差304识别有影响的观察值3091.17残差自相关检验310运行单因素方差分析313创建交互关系图1123执行稳健方差分析1124运用方差分析比较模型320122拓宽你的输出3212.3输出赋值结果325124对行和列求和32512.5按列输出数据32612.10生成多个因子的组合33212对数据框排序313对两列排序3314移除变量属性356显示对象的结构337123制警告和错误消息第13章高级数值分析和统计方法34713.I最小化或者最大化一个单参数函数347最小化或者最大化多参数函数34813.3计算特征值和特征向量3504主成分分析355简单正交回归6数据的聚类3.7预测二元变量(逻辑回归》3578图计分断4.表示时间序列364.3提取最老的观测值或者最新的观测值37314.4选取时间序列的子4.5合并多个时间序列3766缺失时间序列的填充37时间序列的滞后3808时间序列相笑的计算321411在日历时间范围内应用函数应用衰动函数绘制自相关函数图3884.14检验时间序列的自相关3894.15绘制偏自相关函数3906两个时间序列间的潜后相关性3911你A1MA棱想中不显著的系数s221用ARMA模型进行预测4004.22均值回归的检验4023时间序列的平滑40411前言R软仲是进行统计分析。绘图和统计编程的强大工具。现在成千上万的人用它来进行日常的熏要统计分析。R软件是一个自由、开源的软件平台,它是许多聪明,勤奋工作的人们集体工作的成果。R软件有超过两千多个软件包插件。R牧件是其他所有商业统计软但是,开始使用R钦件可能感到无从下手。对于许多任务,即便悬一些基本的任务,K的实现也不是很明显。当了解了R的使用方法后,简单的问题自然能得心应手地解决,但学习“如何”使用R的过程有时会让人感到发狂本书介绍了如何使用R软件的一些方法,其中每一个方法对应解决某个特定的问题。介绍这些方法的途径是这桦的:首先给出待解决的问题,然后给出解决方案的简单介绍之后再给出对解决方案的讨论,深入剂析解决方案,给出法有效实用,我也知道这些方法可行,因为我本人也甲案的原理,我知道这些方这些方法所涉及的范圈较为广泛。首先从基本的任务开始介绍,然后介绍数据的输入和出,基酣统计、绘图以及线性回归,与R有关的工作都将或多或少地涉及本书介绍的的讲解,初学者能快速地了解R并获得提高。如果你对R软件有一定的了解5也能帮助你巩固已学的知识,拓宽你的思维(例如,“下一次我应该怎么使用严格意义上来说,本书井不是一本关于R软件的教程,但你将会从中学只到许多轨件的应用技巧。本书也不是一本关于R的参考手册,但它确实包含了许多实用的内容。本书也不是一本R软件的编程指南,但书中很多方法都可以应用到R的编程脚本中最后,本书不是统计学理论的参考书,本书假设读者对统计理论和方法有一定的了解,他们需要知道的是如何在R软件中实现方法本书介绍的大部分方法,都是由一两个R函数命令来解决某一特定问题。需要注意的是,书中不会对某一函数的全部功能进行详细解释,而是仅仅介绍那些为了解决某个向题所需要涉及的函数功能。R软件中几乎所有的函数都远远不止本书中所介绍的这些功能,其中有的函数具有更强大的功能。因此强烈建议读者阅读这些函数的帮助页面,你可能会从中得到不少收获。每个方法都为读者提供了解决某个问题的一条途径,当然对于每个问題有可能存在多个正确的解决方案。在这种情况下,我一般会选择最为简单的方法介绍,对于书中给出的任何问题,你自己或许可以找到其他一些解决方案,本书着重介绍解决问题的方法,类似“粟镨”书,不是R软件的大全书籍,尤其是,R软件有大量的可添加包,这几千个R软件包都可以通过网络下载的方式得到。些包中含有许多替代算法和统计方法。本书侧重于R基础发布版所带的核心功能,因此你可以从其他的R添加包中找到相关的替代方案(参见方法1.11)对术语的说明每个方祛旨在迅速地解决问题,而非长篇大论地进行叙述。因此我可能会采用一些术语来简化相关内容的解释,这些术语有时侯可能不精确,但是正确的。比如对于“泛型函数”一词。我把函数 print(x)和函数plot(x)称为泛型函数,原因是它们能适当地处理多种输人参数x。计算机学家可能会质疑这一术语,因为严格地说这些都不是简单的函数”,它们是多态方法并且动态调度。但是,如果我仔细地精确定义所有这样的枝术细节,那么关键的解决方案将会埋没于这些细枝末节的技术问题中。所以为了便干阅读我就将它们称为函数另一个例子是统计学中假设检验所用语义的严格性。若使用概率论的严格定义,就会使读者难以清晰理解这些检验的实际应用,所以我以更通俗的语言描述各个统计检验。更多有关假设松验方法的细节请查看第9章的简介我的目标是用通俗易憧而非严格的正式语言,让R秋件能被更多的读者所理解和接受因此希望各个領域的专家对于我所给出的某些并不严谨的术语定义予以谅解2|前言软件及平台说明虽然R软件时常进行有计划的版本更新,但其语言定义和核心实现是稳定的。本书所介绍的方法将适用于基础发布版的任何最新板本有些方法对于操作平台有特殊的要求,我会在文中对其加以标注,这些方法大多数是些有关软件本身的问题,如程序的安装和配置。据我所知,书中的其他所有方法都能在R的三个主要平台中得到兼容,即 Windows,Osx和 Linux /UN。其他资源R项目网站(hrp:/www.r-projeci,org)汇集了所有R钦件的相关资,从中可以下载R程序代码、R添加包。文档,源代码以及许多其他资源了R项目网站以外,我建议使用一个针对R软件的搜索引擎,比如 Sasha giood man发的Rsek搜索引擎( hrrp /frseek org),也可以使用谷歌这样的通但在拽索“R”拽索词时可能会得到许多无关的搜索结果。更多有关网络搜索的细节参见方法110。演览博客也是学习R软件和掌据相关R最新动态的一种有效方式。国络中存在许多这样的博客,我推荐其中两个; Tal Galili的 R-bloggers(htp: www,/-bdoggercom)和PanR的( hrrp //planet.stderr, org),可以通过订阅他们的网站了解旿多相关网站上有趣且实用的文章R软件参考书籍市面上有许多学习和应用R软件的书籍,下面列出一些我发现会有帮助的R软件教程,R项目网站牧录并编制了大量与R相关的书目R-books him)。我所推荐的书目有版的《An1 ntroduction to r2,作者是 william Venables等。该书涵盖了许多对初学者很有帮助的知识,可以通过CRAN网站免费下线该书的PDF版本(hrp:/ Fran -projeci, org/doc/manuals/ R-intro pd,或者推荐购买纸书籍,此书所获利润将捐赠给R项目O"Reilly公司出版的 &R in a Nutshell)(hpey该书的作者是 Joseph Adler.,此书可以随时作为你R软件的使用参考,并且它比本书函盖了更多的内容任何应用R绘制正式图形的工作都可以参考《 R Graphics》一书,该书的作者为Paul Murrel( Chapman& HalCRO),根据应用的R图形包的不同,也可以参前言|3考 Lattice: Multivaritate Data Visualiation with R》,作者为 Deepayan Sarka由 Springer出版社出版,《 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysisi,作者为Hadley Wickham,由 Springer公司出椒Modern Appied Statistic with s(4hcd.)8,作者为 william venables等,由 Springer公司出版。该书采用S软件来说明一些高级的统计技术。该书所涉及的函数和数据可通过下载R软件标谁发布版MASS获得市面上定期会有的新书出版,但我井不提侣分地选择。关于R软件编程,我推荐《 R in a nutshells和 william Venables与 Brian Ripley等的《sProgramming( Springer),我还推荐下载《 R Language Definition》一书(hpran.r-projecr. org/doc/manuals/R-lang pd?,通过它可以解决许多R软件编程中遇到的细节问题统计学书籍在你学习的过程中需要一本好的统计学参考书作为指导,它可以帮助你准确地理解在R中进行的统计检验。目前市面上有许多优秀的统计学参考书,因此我所推荐的书很难说这本比那本更优秀HallCRC),是一本优秀的统计学教材,它结合统计学与R软件,讲述应用统计方法的一些必要的计算机技巧(hrrp//www.r-projectorg/dochialk-WantsArm越来越多的统计学作者选择R软件来讲述相应的统计方法。某一特定专业领域的工者可以在R项目网站收录的书目中寻找所需要的书籍本书约定在本书中使用以下排版方式:体( fralle)类字体表示新出现的术语,网址,电子邮件地址、文件名、文件扩展名等等宽字体( Constant width)类字体用于程序清单,以及正文中出现的程序元素(如变量名或函数名、数据库名、数据类型、环境变量,程序语句,关键字等)等宽粗体( Constant width bold)类字体表示读者需要完整无误地输入该文本给出的指令或其他文字4|前言