在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有哪些

Python012

在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有哪些,第1张

在r语言中，识别回归分析异常点的r函数有［m，n］=size（x）；输入的变量x只是个二维的。

数据读取的方法，这里用的file.choose( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习。

R是一种可编程的语言

作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件，如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。

options主要是用来设置可以改变R的计算和显示结果全局选项。

如果用该命令后还是显示不全，则可以把变量转换成字符型然后再转换成数值型，再进行显示。

options(digits = 7) # 控制要打印数值的位数（最大只能到22）

options(scipen = 100) # 平时常用的数值或科学计数法输出，此处用于设置显示的位数

format主要是为了输出一个统一的格式。

format(c(6.0, 13.1), digits = 2) #保留两位有效数字

输出结果：" 6" "13"

format(2^31-1, scientific = TRUE)#用科学计数法表示该数值，如果想显示全的话可以把scientific设置为FALSE

输出结果："2.147484e+09"

signif主要是用于指定参数的有效数字的四舍五入。

例：

x2为下列五个数：

0.03141593 3.14159265 314.15926536 31415.92653590 3141592.65358979

signif(x2, 3)

输出结果： 0.0314 3.1400 314.0000 31400.0000 3140000.0000

round(x2, 3) #是保留小数点后三位有效数字

输出结果： 0.031 3.142 314.159 31415.927 3141592.654

R语言和Python的区别：

1、适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

2、任务

在进行探索性统计分析时，R语言比Python更好用。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

3、数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

扩展资料

R语言的特点：

1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。

3、 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。

4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。

参考资料：

百度百科-R语言