对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解。如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解。我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解:<span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span>显示结果:<span style
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接前文:R语言基础(一):注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能,我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台,看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中:>开头的行是代码,[1]开头的行是运行结果,同学们在写代码的饿时候,不需要写每行开头的>)。> x<-10 > y&lt
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par函数概述在R绘图时,有时我们想在一个绘图区中同时绘制多幅图。在R语言中可以有多个函数来实现此要求。这里先介绍一下绘图参数par函数的使用。R中的par()函数可以将绘图区分割成规则的几个部分。多图环境用参数mfrow或参数mfcol来设定,如:par(mforw=c(3,2))则是在同一绘图区中绘制3行2列共6个图形,而且是先按行绘制,即绘制完第1行的2个图形后,再绘制第2行的2个图形,最
加载包# install.packages(lubridate) library(lubridate)第一个函数ymd():解析日期为年月日格式x <- c("09-01-01", "09-01-02", "09-01-03") ymd(x)[1] “2009-01-01” “2009-01-02” “2009-01-03”x <- c("2009-01-01", "2009-01-0
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R语言paste函数解析目录R语言paste函数解析paste函数理解sep 和collapse参数与expand.grid函数联合使用实现循环拼接paste函数paste函数的作用就是将R对象转换为字符后连接向量。paste (..., sep = " ", collapse = NULL) paste0(..., collapse = NULL)参数... 一个或多个R对象,要转换为字符向量。
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两模型比较:anova()函数:可以比较两个嵌套模型的拟合优度。fit1<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=states) fit2<-lm(Murder~Population+Illiteracy,data=states) anova(fit2,fit1) 结论:p=0.994,不显著,不需要将Income
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从零开始学R语言Day4|向量、矩阵和数组1.1向量1.1.1向量在Day2中我们提及过用和c()函数来构建向量,具体实例如下。 我们还可以采用vector(“类型”,长度)函数来创建一个指定类型和长度的矢量,这里的类型是指数据类型。但是个人觉得这个函数很鸡肋,因为不能控制具体的参量输入,只能做初始化用途,据说是R语言发展历史中的遗留函数,所以本函数就权当了解一下R的历史
 R语言中diag函数用于获取矩阵的对角线元素001、dat <- matrix(1:9, nrow = 3) ## 生成矩阵(方阵,行列相等) dat diag(dat) ## 取对角线元素  002、非方阵情况dat <- matrix(1:15, nrow = 3) ## 生成3行5列矩阵
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自定义函数之位置参数
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在使用R语言作图时,有时需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号,该操作可以通过expression函数完成。   expression(...)   括号中输入数学表达式,配合plot、text、title、axis等函数使用,可以将数学公式绘制在图表上。
dplyr 包提供了一系列好用的函数,用来进行数据处理和转换,掌握之后可以高效解决数据处理中的绝大多数问题,我们先来看一下 dplyr 包最核心的 5 个函数。select: 筛选字段filter: 按条件过滤arrange: 按字段排序mutate: 创建新字段summarize: 数据汇总这一章需要使用 gapminder 数据集,该数据集记录了 140 多个国家的人口、寿命、国内生产总值(g
R语言小白学习笔记7—高效的分组操作:dplyr笔记链接学习笔记7—高效的分组操作:dplyr7.1 管道和tbl数据类型7.2 select函数7.3 filter函数7.4 slice函数7.5 mutate函数7.6 summarize函数7.7 group_by函数7.8 arrange函数7.9 do函数7.10 dplyr使用数据库小结 学习笔记7—高效的分组操作:dplyrdply
使用平滑曲线,沿着X轴从左向右的顺序依次连接,可以使用spline样条函数线。
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R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集目录R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R 语言特点R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R可以在CRAN(Comprehensive R Archive Network,http://cran.r-project.org)上免费下载。R
R语言做逻辑回归回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false在R里面做逻辑回归也很简单,只需要构造好数据集,然后用glm函数(广义线性模型(generalized linear model))建模即可,预测用predict函数。我这里简单讲一个例子,来自于加州大学洛杉矶分校的课程首先加载需要用的包library(ggplot2) #
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 数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布,常用统计项目如下:集中趋势统计量:离散趋势统计量:标准差(sd)、方差(var)、极差(range)、变异系数(CV)、标准误、样本校正平方和(CSS)、样本未校正平方和(USS)分布情况统计量:偏度、峰度示例函数 集中趋
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常见概率分布及在R中的应用转载 :http://eyejava.iteye.com/blog/324189R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列(R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个函数,实际上的含义是p(t()),为什么不写成
1.源码  function (x, y, wt = NULL, intercept = TRUE, tolerance = 1e-07, yname = NULL) { x <- as.matrix(x) y <- as.matrix(y) xnames <- colnames(x)#x的列名 if (is.null(xnam
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函数 kron 格式 C=kron (A,B)   kron即为Kronecker积,所谓Kronecker积是一种矩阵运算,其定义可以简单描述成: X与Y的Kronecker积的结果是一个矩阵:X11*Y   X12*Y … X1n*Y X21*Y   X22*Y … X2n*Y …… Xm1*Y&nbsp
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R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说,编写函数,可以减少人们对重复代码书写,从而让R脚本程序更为简洁,高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如,求标准差sd,求平均值,求生物多样性
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