《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:
链接: https://pan.baidu.com/s/160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw
?pwd=3ts7 提取码: 3ts7R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件，与其它建模软件不同的是这款软件完全免费、开源，所以深受大家的青睐。R软件拥有数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图等多种功能，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。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。
第一，理解代码的含义。第二，执行代码。
这里是R进行数据分析的一些代码，希望对你有用。
1.1导入数据
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)显示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型
a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正态性检验
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正态型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比较
1.3卡方测验(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)
aa=a1$y
aaa=matrix(a2,ncol=2)
aaa= as.table(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))
dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))
aaa=xtabs(data=a,~x+y)
chisq.test(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比较
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)
library(lmerTest)
install packages(‘lme4’)
library(lme4)
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2))
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)
《R语言实战》百度网盘pdf最新全集下载:
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?pwd=2zte 提取码: 2zte简介：本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
