文章目录1 目的2 数据背景3 建模分析3.1 数据读取3.2 相关矩阵散点图3.3 典型相关分析3.4 对结果进行经济意义分析 1 目的 根据固定资产投资的资金来源、理论框架以及我国现有数据资料，对各类投资资金与三大产业进行典型相关分析。2 数据背景 数据是根据《中国统计年鉴2007》中31个省、市、自治区相关数据汇总整理得出。选取以下五个指标作为第一组变量来衡量投资资金的变化：：国家预
# R语言如何load包的data
在R语言中，我们可以使用`library()`函数来加载需要使用的包。加载包的目的是为了引入这些包中提供的函数和数据集，以便我们可以在R中使用它们进行数据分析和可视化等操作。
在本文中，我们将通过一个具体的问题来说明如何使用R语言加载包的数据。假设我们想要分析某个城市的交通流量数据，并使用R语言进行可视化。为了完成这个任务，我们需要使用`ggplot2`包来
原创
2023-11-18 14:01:05
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基础ls()显示内存中的对象rm()删除内存中对象,rm(list=ls())删除全部?lm显示帮助help(lm)帮助getwd()获取当前工作目录setwd("C:/data")改变工作目录从外部文件中读取数据mydata<-read.table("test.data"), 返回的是一个数据框scan()返回一个数值型向量read.fwf()用于读取固定宽度格式的数据存储数据write(
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2023-08-29 21:15:27
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上节我们简单介绍了Dataframe的定义，这节我们具体来看一下Dataframe的操作首先，数据框的创建函数为 data.frame( )，参考R语言的帮助文档，我们来了解一下data.frame( )的具体用法：Usage
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, f
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2023-05-24 16:53:44
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R语言导出数据1. 建立数据和数据框例子age<-c(1,7,5,2,11,9,3,9,12,3)weight<-c(4.8,5.3,7.2,5.2,8.5,6.3,6.0,10.4,10.2,6.1)f<-data.frame(age,weight)2. 导出数据框数据为几种主要格式write.table(f,file = "e:/test.txt")write.table(f
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2023-06-12 14:18:26
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R语言data.table速查手册介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握，因为这些操作方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的，为了给大家提
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2023-05-28 18:10:30
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数据预处理函数 数据修改修改数据标签行列删除 例如data[-1，-3]：表示删除数据集data的第一行和第三行缺失值处理：判断是否缺失判断缺失模式在有缺失数据的情况下进行的数据分析是不可能的，处理缺失数据主要有三种方法：删除缺失样本：前提是缺失数据的比例比较少，而且确实数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大，R可以使用complete
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2023-06-13 22:40:55
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
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2024-02-28 10:45:29
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DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3),y=c(1,3,6),v=1:9)> DT=as.data.table(DF,keep.rownames = TRUE) > DT rn x y v 1: 1 b 1 1 2: 2 b 3 2 3: 3 b 6 3 4: 4
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2023-07-08 10:56:37
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# R语言中的数据处理与分析
## 简介
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的工具和包，用于数据处理、可视化、统计分析和机器学习等任务。R语言具有开源、跨平台、易于学习和灵活的特点，因此在学术界和业界广泛使用。
本文将介绍R语言中常用的数据处理和分析技术，包括数据读取、数据清洗、数据可视化和统计分析等。
## 数据读取
在R语言中，我们可以使用多种方式读取数据，如
原创
2023-07-31 07:55:47
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# R语言数据分析入门
## 前言
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它具有强大的数据处理和可视化能力，被广泛应用于各个领域的数据分析工作中。本文将介绍R语言的基本语法和常用数据处理技巧，帮助读者快速入门数据分析。
## R语言基础
### 安装和配置R环境
首先，需要在本地安装R语言环境。可以从[R官网](
安装完成后，可以通过命令行或者R集成开发环境（如RStudio）
原创
2023-09-10 14:35:49
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student$Name
student$Birthdate下面我们再运行str(student)看看修改后的结果：‘data.frame’:3 obs. of 4
variables:
$ ID : num 11 12 13
$ Name : chr “Devin” “Edward” “Wenli”
$ Gender : Factor w/ 2
levels “F”,”M”: 2 2
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2023-06-20 15:40:52
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本文的示例数据框集(egData)如下： 值标签：if(FALSE){值标签，levels代表变量实际值，labels代表标签值}
egData$sex <- factor(egData$sex, levels = c(1,2),labels = c("male", "female")) 简单的数据处理函数：if(FALSE){显示对象中元素/成分的数量}
length(egData)
i
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2023-11-10 08:20:48
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。线性判别分析LDA是一种分类和降
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2023-10-25 21:27:16
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时长12:59文本分析：主题建模library(tidyverse)
theme\_set( theme\_bw())目标定义主题建模解释Latent Dirichlet以及此过程的工作原理演示如何使用LDA从一组已知主题中找到主题结构演示如何使用LDA从一组未知主题中找到主题结构确定k选择适当参数的方法主题建模通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法：关键字 - 使用搜索引擎并输入与我们想要查
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2023-12-30 20:39:09
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由于最近在进行一些论文的模拟，所以尝试了两种并行的方法：parallel与snowfall，这两种方法各有优缺，但还是推荐snowfall，整体较为稳定，不容易因为内存不足或者并行线程过多等原因而报错。并行计算并行计算： 简单来讲，就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分；每个部分可以进一步被分解成
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2023-11-15 15:06:43
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1、data.table简介 R语言data.frame包的扩展，为R语言提供了快速整合金和处理大型数据的能力。学习data.table可以结合SQL语句学习，理解起来就很简单了。下面具体介绍一下data.table中。 data.table基本命令语法为：DT[i, j, by]。  
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2023-08-05 11:26:24
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
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2023-08-04 14:16:39
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什么是DataFrame引用 r-tutor上的定义：DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。没错，DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体。而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱，几乎所有先进算法的载体都是DataFrame，比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法、贝叶斯算法、支持向
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2023-07-24 10:11:26
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在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们
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2023-07-14 13:59:09
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