统计编程的框架与R语言统计分析基础——摘(1)
2013-08-16 17:01
267 查看
清屏命令ctrl+L
一、基础
1、产生数据结构
a、直接输入
b、冒号,1:10
c、seq函数
d、rep函数
2、数据产生
a、c()函数产生向量
b、matrix()函数产生矩阵
c、data.frame()函数产生数据框
d、factor()函数产生因子
e、list()函数产生列表
f、ts()函数产生时间序列
3、运算
%% 余数
%/% 整数商
^ 乘方
& | ! 逻辑运算
4、下标的使用(获取元素) 用中括号[]
二、一些数字和统计函数
1、
max() min() mean()
标准差sd() 方差var() 相关系数cor()
求和sum() 求积prod()
中位数median() 分位数quantile()
对数log() 指数exp()
排列factorial() 组合choose()
四舍五入round() 向下取整floor() 向上取整ceiling()
总结summary()
2、
累加cumsum() 秩rank() 排序sort() 倒序rev()
矩阵转置t() 逆矩阵solve() 特征根eigen()
三、流程控制
一、基础
1、产生数据结构
a、直接输入
b、冒号,1:10
c、seq函数
d、rep函数
> 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > 10:2 [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 > seq(1,10) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq(1,10,2) [1] 1 3 5 7 9 > rep(2,4) [1] 2 2 2 2 > rep(1:3,times=3) [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 > rep(x=1:3, each=3) [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 > rep(1:3,1:3) [1] 1 2 2 3 3 3
2、数据产生
a、c()函数产生向量
b、matrix()函数产生矩阵
c、data.frame()函数产生数据框
d、factor()函数产生因子
e、list()函数产生列表
f、ts()函数产生时间序列
> x = c(3,4,6) > x [1] 3 4 6 > matrix(1:10,2) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 3 5 7 9 [2,] 2 4 6 8 10 > matrix(1:10,nrow=2,ncol=5,byrow=T) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 > x = data.frame(1:5, 6:10) > x X1.5 X6.10 1 1 6 2 2 7 3 3 8 4 4 9 5 5 10 > x = cbind(x, c('a','b','c','d','e')) #绑上一列字符 > x X1.5 X6.10 c("a", "b", "c", "d", "e") 1 1 6 a 2 2 7 b 3 3 8 c 4 4 9 d 5 5 10 e > dimnames(x) #查看x的行列名 [[1]] [1] "1" "2" "3" "4" "5" [[2]] [1] "X1.5" "X6.10" [3] "c(\"a\", \"b\", \"c\", \"d\", \"e\")" > colnames(x) #只看列名 [1] "X1.5" "X6.10" [3] "c(\"a\", \"b\", \"c\", \"d\", \"e\")" > colnames(x) = c('X1','X2','X3') #改列名 > x X1 X2 X3 1 1 6 a 2 2 7 b 3 3 8 c 4 4 9 d 5 5 10 e
3、运算
%% 余数
%/% 整数商
^ 乘方
& | ! 逻辑运算
4、下标的使用(获取元素) 用中括号[]
> x = 1:10 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > x[x>6] [1] 7 8 9 10 > x[x>6 & x<9] [1] 7 8 > x = matrix(1:20, 4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9 13 17 [2,] 2 6 10 14 18 [3,] 3 7 11 15 19 [4,] 4 8 12 16 20 > x[x>2 & x<14] [1] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 > x[x>2 & x<14] = NA > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 NA NA NA 17 [2,] 2 NA NA 14 18 [3,] NA NA NA 15 19 [4,] NA NA NA 16 20
二、一些数字和统计函数
1、
max() min() mean()
标准差sd() 方差var() 相关系数cor()
求和sum() 求积prod()
中位数median() 分位数quantile()
对数log() 指数exp()
排列factorial() 组合choose()
四舍五入round() 向下取整floor() 向上取整ceiling()
总结summary()
2、
累加cumsum() 秩rank() 排序sort() 倒序rev()
矩阵转置t() 逆矩阵solve() 特征根eigen()
三、流程控制
> x = 6 > while(x>1 & winDialog("yesno",message="you are sb")!='YES') + x = x-1
相关文章推荐
- 统计编程的框架与R语言统计分析基础——摘(2)统计分析之线性回归
- 代写CS|留学生|金融编程|代码代做|C++语言|JAVA|R语言|Python|经济统计|数值分析|建模|作业加急|天才写手网
- 多元统计分析上机题之R语言实现(多元正态分布)
- yii 学习笔记三 、yii框架基础流程和控制器及父类分析
- R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化
- VS2010/MFC编程入门之三(MFC应用程序框架分析)
- gcc编程环境基础4--ld命令和u-boot中的lds文件实例和简单实例分析
- Java多线程(七)之同步器基础:AQS框架深入分析
- linux网络编程之TCP/IP基础(五):分析一帧基于UDP的TFTP协议帧
- SpringMVC 基础教程 框架分析
- R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化
- R语言学习笔记之统计分析篇
- R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化
- 流量统计分析基础
- 统计分析基础-描述数据
- 编程模板-R语言脚本写作:最简单的统计与绘图,包安装、命令行参数解析、文件读取、表格和矢量图输出
- python基础编程_13_字符串中字母、空格、数字的统计
- VS2013/MFC编程入门之三(MFC应用程序框架分析)
- 多元统计分析上机题之R语言实现(因子分析)
- 【分析总结框架记录】基于ZMQ的游戏网络层基础架构