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R语言内置数据集概览

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data()


向量
euro    #欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名
landmasses    #48个陆地的面积,每个都有命名
precip    #长度为70的命名向量
rivers    #北美141条河流长度
state.abb    #美国50个州的双字母缩写
state.area    #美国50个州的面积
state.name    #美国50个州的全称
因子
state.division    #美国50个州的分类,9个类别
state.region    #美国50个州的地理分类
矩阵、数组
euro.cross    #11种货币的汇率矩阵
freeny.x    #每个季度影响收入四个因素的记录
state.x77    #美国50个州的八个指标
USPersonalExpenditure    #5个年份在5个消费方向的数据
VADeaths    #1940年弗吉尼亚州死亡率(每千人)
volcano    #某火山区的地理信息(10米×10米的网格)
WorldPhones    #8个区域在7个年份的电话总数
iris3    #3种鸢尾花形态数据
Titanic    #泰坦尼克乘员统计
UCBAdmissions    #伯克利分校1973年院系、录取和性别的频数
crimtab    #3000个男性罪犯左手中指长度和身高关系
HairEyeColor    #592人头发颜色、眼睛颜色和性别的频数
occupationalStatus    #英国男性父子职业联系
类矩阵
eurodist    #欧洲12个城市的距离矩阵,只有下三角部分
Harman23.cor    #305个女孩八个形态指标的相关系数矩阵
Harman74.cor    #145个儿童24个心理指标的相关系数矩阵
数据框
airquality    #纽约1973年5-9月每日空气质量
anscombe    #四组x-y数据,虽有相似的统计量,但实际数据差别较大
attenu    #多个观测站对加利福尼亚23次地震的观测数据
attitude    #30个部门在七个方面的调查结果,调查结果是同一部门35个职员赞成的百分比
beaver1    #一只海狸每10分钟的体温数据,共114条数据
beaver2    #另一只海狸每10分钟的体温数据,共100条数据
BOD    #随水质的提高,生化反应对氧的需求(mg/l)随时间(天)的变化
cars    #1920年代汽车速度对刹车距离的影响
chickwts    #不同饮食种类对小鸡生长速度的影响
esoph    #法国的一个食管癌病例对照研究
faithful    #一个间歇泉的爆发时间和持续时间
Formaldehyde    #两种方法测定甲醛浓度时分光光度计的读数
Freeny     #每季度收入和其他四因素的记录
dating from     #配对的病例对照数据,用于条件logistic回归
InsectSprays     #使用不同杀虫剂时昆虫数目
iris    #3种鸢尾花形态数据
LifeCycleSavings    #50个国家的存款率
longley    #强共线性的宏观经济数据
morley    #光速测量试验数据
mtcars    #32辆汽车在11个指标上的数据
OrchardSprays     #使用拉丁方设计研究不同喷雾剂对蜜蜂的影响
PlantGrowth     #三种处理方式对植物产量的影响
pressure     #温度和气压
Puromycin     #两种细胞中辅因子浓度对酶促反应的影响
quakes     #1000次地震观测数据(震级>4)
randu     #在VMS1.5中使用FORTRAN中的RANDU三个一组生成随机数字,共400组。
     #该随机数字有问题。在VMS2.0以上版本已修复。
rock     #48块石头的形态数据
sleep     #两药物的催眠效果
stackloss     #化工厂将氨转为硝酸的数据
swiss     #瑞士生育率和社会经济指标
ToothGrowth     #VC剂量和摄入方式对豚鼠牙齿的影响
trees    #树木形态指标
USArrests    #美国50个州的四个犯罪率指标
USJudgeRatings    #43名律师的12个评价指标
warpbreaks    #织布机异常数据
women    #15名女性的身高和体重
列表
state.center    #美国50个州中心的经度和纬度
类数据框
ChickWeight    #饮食对鸡生长的影响
CO2    #耐寒植物CO2摄取的差异
DNase    #若干次试验中,DNase浓度和光密度的关系
Indometh    #某药物的药物动力学数据
Loblolly    #火炬松的高度、年龄和种源
Orange    #桔子树生长数据
Theoph    #茶碱药动学数据
时间序列数据
airmiles    #美国1937-1960年客运里程营收(实际售出机位乘以飞行哩数)
AirPassengers    #Box & Jenkins航空公司1949-1960年每月国际航线乘客数
austres    #澳大利亚1971-1994每季度人口数(以千为单位)
BJsales    #有关销售的一个时间序列
BJsales.lead    #前一指标的先行指标(leading indicator)
co2    #1959-1997年每月大气co2浓度(ppm)
discoveries    #1860-1959年每年巨大发现或发明的个数
ldeaths    #1974-1979年英国每月支气管炎、肺气肿和哮喘的死亡率
fdeaths    #前述死亡率的女性部分
mdeaths    #前述死亡率的男性部分
freeny.y    #每季度收入
JohnsonJohnson    #1960-1980年每季度Johnson & Johnson股票的红利
LakeHuron    #1875-1972年某一湖泊水位的记录
lh     #黄体生成素水平,10分钟测量一次
lynx    #1821-1934年加拿大猞猁数据
nhtemp     #1912-1971年每年平均温度
Nile     #1871-1970尼罗河流量
nottem     #1920-1939每月大气温度
presidents     #1945-1974年每季度美国总统支持率
UKDriverDeaths     #1969-1984年每月英国司机死亡或严重伤害的数目
sunspot.month     #1749-1997每月太阳黑子数
sunspot.year     #1700-1988每年太阳黑子数
sunspots    #1749-1983每月太阳黑子数
treering    #归一化的树木年轮数据
UKgas    #1960-1986每月英国天然气消耗
USAccDeaths    #1973-1978美国每月意外死亡人数
uspop    #1790–1970美国每十年一次的人口总数(百万为单位)
WWWusage    #每分钟网络连接数
Seatbelts     #多变量时间序列。和UKDriverDeaths时间段相同,反映更多因素。
EuStockMarkets    #多变量时间序列。欧洲股市四个主要指标的每个工作日记录,共1860条记录。


在R语言中,你可以通过以下几个步骤来完成这个任务: 1. 首先,你需要加载`PimaIndiansDiabetes`数据集,它通常包含在名为`mlbench`的数据包中,而不是`Pima.tr`。如果尚未安装`mlbench`,可以使用`install.packages("mlbench")`来安装。 ```R library(mlbench) data(PimaIndiansDiabetes) ``` 2. 确认数据已经被加载,并查看前几行了解数据结构。可以用`head()`函数。 ```R head(PimaIndiansDiabetes) ``` 3. 计算患糖尿病(类别为"pos")的人数占比(先验概率),以及不患糖尿病(类别为"neg")的人数占比。这可以通过`table()`函数获取计数,然后除以总样本数得到。 ```R prior_prob = table(PimaIndiansDiabetes$diabetes) / nrow(PimaIndiansDiabetes) prior_prob ``` 4. 接下来,我们可以使用贝叶斯分类器(如`e1071`包中的`kernlab`库的`ksvm()`函数)进行Bayesian Discriminant Analysis。但是请注意,贝叶斯判别分析通常是用于线性或高斯朴素贝叶斯的情况,对于复杂的非线性情况,可能需要其他工具(比如神经网络或集成方法)。 如果你想要进行贝叶斯逻辑回归(一种简单的贝叶斯分类方法),可以使用`brglm2`包: ```R library(brglm2) fit_bayes_logistic <- brglm(diabetes ~ ., family="binomial", data=PimaIndiansDiabetes) ``` 5. 获得模型后的预测概率,可以使用`predict()`函数。 ```R posterior_probs <- predict(fit_bayes_logistic, type="response") ``` 6. 最后,统计预测结果中患糖尿病和不患糖尿病的概率分布。 ```R prob_pos = posterior_probs[PimaIndiansDiabetes$diabetes == "pos"] prob_neg = posterior_probs[PimaIndiansDiabetes$diabetes == "neg"] mean(prob_pos), mean(prob_neg) ```
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