随笔分类 - R语言
摘要：1.install.packages("tidyverse") library(tidyverse) 2.代码① ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) ggplot() 创建了一个坐标系,ggplot()
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摘要：注意：①xlsl的字体格式-数值②第一行是文本元素，下面的行是数值③更改sheet=④csv格式没有sheet library('corrplot')library('eoffice')library('tidyverse')dat <- readxl::read_xlsx(file.choose(
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摘要：install.packages("ggplot2") library(ggplot2) 散点图： plot(mtcars$wt,mtcars$mpg) 线图： plot(pressure$temperature,pressure$pressure,type="l") points(pressure
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摘要：用MASS包中的UScrime数据集 一、 1.独立样本的t检验 我们比较的对象是南方和非南方各州，因变量为监禁的概率。一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。 library(MASS) t.test(Prob~So,data=UScrime) 2 非独立样本的t检验 l
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摘要：ctrl+alt+delete:启动任务管理器，结束软件进程。 vars<-c("mpg","hp","wt") head(mtcars[vars]) 描述性统计分析 summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。 summary(mt
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摘要：library(vcd) counts<-table(Arthritis$Improved) 简单条形图 barplot(counts,main="Simple Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency") 堆积条形图分组条形图 library(vcd
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摘要：attach(mtcars) plot(wt,mpg) abline(lm(mpg~wt)) title("Regression of MPG on Weight") detach(mtcars) 函数colors()可以返回所有可用颜色的名称 R中也有多种用于创建连续型颜色向量的函数，包括rain
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摘要：56方差分析 方差分析（ANOVA）：也称为“变异系数分析”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 单因素方差分析ANOVA 双因素方差分析ANOVA 协方差分析ANCOVA 多元方差分析MANOVA：多因变量 多元协方差分析MANCOVA install.packages ("multco
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摘要：52线性回归（一） women plot(height,weight) 两者的线性关系：fit<-lm(weight~height,data=women) summary()展示拟合模型的详细结果：summary(fit) 线性回归（二） 对拟合线性模型有用的其他函数 abline(fit)绘制出拟
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摘要：第一章：R语言介绍 1. 使用函数getwd()来查看当前的工作目录，或使用函数setwd()设定当前的工作目录。 getwd() setwd(“C：/x/y”) 2.包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录 称为库（library）。函数.libPaths(
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摘要：46独立性检验函数 独立性检验 1.卡方检验：chisq.test 2.Fisher检验：fi9sher.test 3Cochran-Mantel-Haenze检验：mantelhaen.test() library(vcd) Arthritis x<-Arthritis mytable<-tabl
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摘要：43数学统计函数 正态分布 x<-rnorm(n=100,mean=15,sd=2) 取整数：round(x) 正态分布图qqnorm() 生成随机数runif runif(50,min=1,max=100) 44描述性统计函数 1.对数据集进行详细统计summary summary(mtcars)
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摘要：41R函数 1.回归分析lm 数据类型必须是数据框 实例 state.x77 state<-as.data.frame(state.x77,c("Population","Income"," Illiteracy Life", "Exp"," Murder", "HS Grad"," Frost",
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摘要：恢复内容开始 (一)1.读取Excel文件 mtcars存在Excel文件， library(xlsx)载入 cars32<-read.xlsx("mtcars.xlsx",sheetIndex=1,header=T)#Header=T第一行作为题目 2.判断数据框的类型 is.data.frame
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摘要：R中内置数据集：iris 1.saveRDS(iris,file="iris.RDS") readRDS("iris.RDS") 2.存储为R.data save(iris,iris3,file="c:/users/iris.Rdata") 存储所有对象 save.image()
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摘要：28获取数据 ①编辑edit:定义变量 首先定义向量 patientID<-c(1,2,3,4) Admdate<-c() age<-() 其次，定义数据框data1<data.frame(patientID=character(0),Admdate=character(0),age=numeric
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