R语言统计用函数归类

最新推荐文章于 2025-01-14 01:00:00 发布
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线性回归函数 lm(x~y)


画图函数 plot,  参数type说明了图的格式

h是柱状图

p是点图

l是线图

b是点图和线图

s是阶梯状图


abline 用于添加新的线条，可以用abline(lsfit(1:2,1:2)) 命令生成一条对角线，用该方法，可以生成任意有理数斜率的线条


list()  建立空的列表

septemwind
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R语言统计计算函数汇总
专注Python和R语言，分享Python和R语言入门教程
06-08 1743
R语言提供了大量的数据计算函数，可以实现求和、求均值、求最大值、求最小值、求中位数、求众数、求方差、标准差等等，从而使得数据统计变得简单高效。
R语言数据框分组数据汇总：类似于Excel的SUMIF函数
TechSavant的博客
08-24 421
在R语言中，有时候我们需要对数据框进行分组，并对每个组进行数据汇总。这类似于Excel中的SUMIF函数，它可以根据给定的条件对数据进行筛选并计算相应的总和。现在，我们想要对Group列进行分组，并计算每个组的Value列的总和。计算了每个组的Value列的总和，并将结果存储在新的数据框summary_df中。除了计算总和，我们还可以使用其他函数来进行汇总，例如计算平均值、中位数等。函数被用于计算每个组的平均值，并将结果存储在新的数据框summary_df中。首先，我们需要加载R中的数据框。
R语言的各种统计分布函数介绍
hdxx2022的博客
01-10 5171
dgamma(x,shape,rate=1,scale=1/rate), 请注意R在这里提供的rate是scale尺度参数的倒数，如果dgamma(0,1,2)则表示dgamma(0,shape=1,rate=2),而 非dgamma(0,shape=1,scale=2)rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知..(mu是希腊字母υ的读音)掷到三次一的掷骰次数是负二项分布的随机变量。
R 语言的分组统计
lishangyin88的博客
08-01 4491
分组计算描述性统计量 1.使用aggregate（）分组获取描述性统计量。 aggregate（data，by=list(v1,v2)，mean）这里的分组是用list()来区分。但这个有弊端，只能是单返回值函数。像mean，sd. 2.使用by() 分组计算描述性统计量。（不知道怎么都运行报错！！） 语法 by(data，indices，fun)其中data是一个数据框或矩阵。这里fun
R语言-分组统计
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hongweigg的专栏
10-26 6万+
分组统计 1、假定有一组成绩数据，要求根据性别进行分组统计： > score     ID   score1 score2 Gender 1  101 11.35321    0.9   male 2  102 12.58654    0.6   male 3  103 19.79380    0.9 female 4  104 12.01352    0.4 female 5 
利用R语言如何判别和分类
chen790646223的博客
05-03 8144
楼主在学习数据挖掘期间，老师讲了很多的判别和分类方法，只是没有平时时间整理，这次利用周末的时间特地整理自己以前的知识点，这篇文章会引用大量网上的图片和文字，若有侵权，及时告知，本人会马上修改。这篇文章中的案例统一使用著名的鸢尾花数据。若有错误，也请及时指出，大家相互学习，共同进步 判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立
R语言生成随机数与统计分布函数
qq_39898555的博客
10-07 2万+
R语言生成随机数与统计分布函数 常见的分布函数有正态分布、二项分布、F分布、几何分布等等，在R语言中可以使用help(“Distrinction”)命令来查看所有分布的列表 随机数 随机数函数是指从一个给定函数取值中随机跳出一个之便利，输出的因变量的值就是随机数。 R中提供了很多用于指定分布的随机数，其第一个字母为r,后面紧跟分布名称，如正态分布随机函数为rnorm(n, mean = 0, sd...
王斌会多元统计分析及R语言建模
08-16
R语言拥有众多的统计包，如`ggplot2`用于数据可视化，`lm`和`glm`函数实现线性回归和广义线性模型，`factoextra`和`psych`包支持因子分析和主成分分析，` klaR`包提供判别分析功能，`cluster`包则用于执行各种聚类...
R语言使用plot函数可视化散点图（scatter plot）、使用分组参数自定义不同分组数据点的标签pch、不同分组数据点的颜色col
statistics+insight+vista+power
12-22 1282
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R语言rank函数详细解析
AnneQiQi的博客
03-08 2万+
前言：在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，order()。  sort(x)是对向量x进行排序，返回值排序后的数值向量。rank()是求秩的函数，它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。  下面以一小段R代码来举例说明： > x-c(97,93,85,74,32,100,99,67) > so
R语言常用的统计函数
qq_27390023的博客
10-30 5660
1. mean(x)平均数 mean(c(1,2,3,4))返回值为2.5 2. median(x)中位数 median(c(1,2,3,4))返回值为2.5 3. sd(x)标准差 sd(c(1,2,3,4))返回值为1.29 4. var(x)方差 var(c(1,2,3,4))返回值为1.67 5. mad(x)绝对中位差（median absolute deviation） mad(c(1,2,3,4))返回值为1.48 6. quantile(x,probs...
百日筑基篇—— 统计函数简介一（R语言初识八）
2301_78630677的博客
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在R语言中，各种各样的统计函数在帮助我们在数据分析中起到了十分重要的作用。下面我就简单介绍一下统计函数。今天，简单介绍了一下在R语言函数中的统计函数的一部分，有数学统计函数、概率密度函数、描述性统计函数以及频数统计函数。认识并合理运用这些函数有助于我们对数据进行分析，好了，就总结到这里了。 秦时明月汉时关，万里长征人未还。 –2023-7-25 筑基篇。
R语言分类变量的统计描述
zsc943290710的博客
03-24 1万+
三篇介绍了连续变量的统计描述的R语言相关函数，计算数值的相关统计指标。本文介绍分类变量的统计描述及如何在R语言中实现。 不同于连续变量，分类变量的统计描述主要是汇总分类变量各类别例数及百分比。 1、table()函数 ...
使用R语言进行按不同分类的频数统计
2301_79331421的博客
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在数据分析和统计中，频数统计是一种常见的数据探索技术，用于了解数据集中不同分类变量的分布情况。通过以上示例代码，我们可以使用R语言对不同分类变量进行频数统计，并根据需要进行进一步的处理和可视化。假设我们有一个名为"data"的数据框，其中包含一个名为"category"的分类变量。在这个例子中，分类"A"出现了3次，分类"B"也出现了3次，而分类"C"只出现了1次。在上面的代码中，我们首先创建了一个包含分类变量的数据框"data"。运行以上代码，将生成一个柱状图，显示了不同分类的频数统计结果。
R语言统计分析——分类１
maizeman126的博客
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得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。本数据集包含699个细针抽吸活检的样本单元，其中458个（ 65.5%）为良性样本单元， 241个（ 34.5%）为恶性样本单元。任一变量都不能单独作为判别良性或恶性的标准，建模的目的是找到九个细胞特征的某种组合，从而实现对恶性肿瘤的准确预测。下面需要进行数据准备：数据从UCI数据库中抽取，并随机分出训练集和验证集，其中训练集中包含499个样本单元（占70%），其中良性样本单元330个，恶性159个； 细胞大小的均匀性。
R语言基础之第六部分 分类（史上最全含ddply、aggregate、split、by）
zhouxiaojieaaa的博客
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R语言基础之第六部分 分类（史上最全含ddply、aggregate、split、by） 数据： 某市2014年-2018年空气质量指数日数据，需要按年分类计算每年 warm值为1和 0的均值。 数据长这个样子： 目标：求下列的均值 一、数据处理（提取年月） 首先需要处理一下日期数据，拿到想要的年月。 这里先看一下R语言自带的 和 lubridate包的 提取年月季度的函数 的区别 >...
R语言中使用CUT函数将数据进行分段重编码
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在很多SCI论文中，都会把连续变量进行分段比较，如年龄分为青年、中年、老年，或者把某一指标连续高,中,低分为几等分再进行性分析，如下图所示，把连续的孕周通过认为的分为早孕、中孕和晚孕 在R语言中，实现这种方法，我们需要把连续变量进行分段（也叫分箱）然后进行重编码对数据进行分析，这一步很重要，这是为后面的分析做准备。今天我们通过使用R语言自带的CUT函数来演示对数据的分段重编码及数据整理。 我们今天使用SPSS软件自带的Breast cancer surviva的数据资料为演示，先打开Rstudiu把数据导
分类变量的统计情况分析（使用R语言）
ScriptCharm的博客
08-26 549
通过以上的R代码，我们可以很方便地进行分类变量的统计情况分析。使用table()函数可以得到频数统计，prop.table()函数可以计算相对频率，cumsum()函数可以计算累计频率。通过数据框和图表的结合使用，可以更全面地了解和呈现分类变量的统计情况。相对频率是每个类别的频数除以总样本数，而累计频率是每个类别的频数累加起来除以总样本数。一般来说，我们会对分类变量的频数进行统计，以了解每个类别的出现次数。除了频数和频率统计，我们还可以使用图表来可视化分类变量的统计情况。常见的图表类型包括饼图和柱状图。
R语言----对数据进行分类汇总(GROUP_BY使用)
qq_44390640的博客
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R语言 爬取数据 整理归类
最新发布
04-26
### R语言数据爬取、整理与归类方法 #### 数据爬取 在R语言中，可以利用`rvest`包来实现网页数据的爬取。此包提供了方便的功能用于解析HTML文档并提取所需的数据[^1]。例如： ```r library(rvest) url <- "http://example.com" response <- read_html(url) # 将目标URL读取为HTML对象 data <- html_nodes(response, ".class_name") # 提取指定CSS选择器的内容 text_data <- html_text(data) # 获取纯文本形式的数据 ``` 以上代码展示了如何从特定网站抓取带有`.class_name`样式的节点中的文字内容。 对于更复杂的结构化数据，比如链家网房源信息，可以通过XPath表达式进一步精确定位所需的字段[^3]。下面是一个简单的例子展示如何使用XPath定位表格内的单元格值： ```r table_cells <- data %>% xml_find_all("//td[@class='specific_class']") %>% sapply(function(x){xml_value(x)}) ``` 这里假设我们要查找的是具有`sppcific_class`属性的所有 `<td>`标签，并将其转换成向量存储起来。 #### 数据清洗与预处理 一旦完成数据采集之后，就需要对其进行必要的清理工作以便后续分析。这一步骤可能涉及缺失值填补、异常检测以及标准化等操作。以下是几个常见的技巧: - **去除重复记录**: `unique()` 函数可以帮助识别并移除数据框里的冗余条目。 ```r clean_df <- unique(dirty_df) ``` - **替换NA值**: 对于存在空缺的位置可以选择填充平均数或其他统计指标作为替代方案之一。 ```r imputed_column <- ifelse(is.na(original_column), mean(original_column, na.rm = TRUE), original_column)[^1] ``` 另外还可以借助dplyr库来进行更加灵活高效的选择过滤排序聚合等功能应用到整个流程当中去提高效率减少错误率。 #### 数据分类与建模准备 最后，在准备好干净整齐的数据集后就可以考虑采用合适的算法模型来进行预测或者聚类等工作了。在此之前通常还需要做特征工程方面的努力包括但不限于降维技术t-SNE的应用等等[^2]: ```r tsne_result <- Rtsne(as.matrix(cleaned_dataset[, c('feature_1', 'feature_2')]), perplexity=30)$Y plot(tsne_result,col=factor(labels)) ``` 上述片段演示了怎样运用R版本的T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 来降低维度并将结果可视化出来。
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