R语言经典实例 12-13章

houjing1990

于 2017-04-17 15:01:33 发布

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分类专栏： R读书笔记

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这篇博客探讨了R语言在高级数值分析和统计方法的应用，包括optimize函数用于单参数和多参数函数的最优化，特征值和特征向量的计算，主成分分析PCA，逻辑回归以及自助法在统计量估计中的运用。还介绍了因子分析的选择和解释，如因子载荷和解释方差。

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12章有用的方法
rowSums行的和
colSums列的和
对数据分组 f<-cut(x,breaks) labels列名标签
找到特定值的位置，match函数，最大值which.max
seq_along和seq_len总是返回一个整数向量
每隔n个选定一个向量元素：v[seq_along(v)%%n==0]
平行最小值：pmin(1:5,5:1)输出结果是1 2 3 2 1
平行最大值：pmax(1:5,5:1)输出结果是5 4 3 4 5
生成多个因子的组合expand.grid(f,g) f,g是两个因子
函数sort适用于处理向量，对数据框无效
do.call分拆数据，构建和执行一个函数调用 envir环境，quote引用，complex复杂的，难懂的
12.19定义你自己的二元运算符 1%+-%1等于1+1和1-1

13章高级数值分析和统计方法
最小化或最大化一个单参数函数：optimize（f,lower=,upper=）
最小化或最大化一个多参数函数：optim(startingPoint,f,control=list(fnscale=-1))
计算特征值和特征向量应用函数eigen，它返回一个含有两个元素的列表
values和vectors表示矩阵的特征值和特征向量 <

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