vector:向量
numeric:数值型向量
logical:逻辑型向量
character;字符型向量
list:列表
data.frame:数据框
c:连接为向量或列表
length:求长度
subset:求子集
seq,from:to,sequence:等差序列
rep:重复
NA:缺失值
NULL:空对象
sort,order,unique,rev:排序
unlist:展平列表
attr,attributes:对象属性
mode,class,typeof:对象存储模式与类型
names:对象的名字属性
字符型向量 nchar:字符数
substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串
paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。
strsplit:连接或拆分
charmatch,pmatch:字符串匹配
grep,sub,gsub:模式匹配与替换
complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数
factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子
table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数
dev.new() 新建画板
plot()绘制点线图,条形图,散点图.
barplot( ) 绘制条形图
dotchart( ) 绘制点图
pie( )绘制饼图.
pair( )绘制散点图阵
boxplot( )绘制箱线图
hist( )绘制直方图
scatterplot3D( )绘制3D散点图.
par()可以添加很多参数来修改图形
title( ) 添加标题
axis( ) 调整刻度
rug( ) 添加轴密度
grid( ) 添加网格线
abline( ) 添加直线
lines( ) 添加曲线
text( ) 添加标签
legend() 添加图例
+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif
1、round() #四舍五入
例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)
round(x, 0) #保留整数位
round(x, 2) #保留两位小数
round(x, -1) #保留到十位
2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)
例:略
3、trunc() #取整
floor() #向下取整
ceiling() #向上取整
例:xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)
trunc(xx)
floor(xx)
ceiling(xx)
max,min,pmax,pmin:最大最小值
range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数
abs,sqrt:绝对值,平方根
log, exp, log10, log2:对数与指数函数
sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数
sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数
beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积
polyroot:多项式求根
poly:正交多项式
spline,splinefun:样条差值
besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数
deriv:简单表达式的符号微分或算法微分
array:建立数组
matrix:生成矩阵
data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵
lower.tri:矩阵的下三角部分
mat.or.vec:生成矩阵或向量
t:矩阵转置
cbind:把列合并为矩阵
rbind:把行合并为矩阵
diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵
aperm:数组转置
nrow, ncol:计算数组的行数和列数
dim:对象的维向量
dimnames:对象的维名
rownames,colnames:行名或列名
%*%:矩阵乘法
crossprod:矩阵交叉乘积(内积)
outer:数组外积
kronecker:数组的Kronecker积
apply:对数组的某些维应用函数
tapply:对“不规则”数组应用函数
sweep:计算数组的概括统计量
aggregate:计算数据子集的概括统计量
scale:矩阵标准化
matplot:对矩阵各列绘图
cor:相关阵或协差阵
Contrast:对照矩阵
row:矩阵的行下标集
col:求列下标集
solve:解线性方程组或求逆
eigen:矩阵的特征值分解
svd:矩阵的奇异值分解
backsolve:解上三角或下三角方程组
chol:Choleski分解
qr:矩阵的QR分解
chol2inv:由Choleski分解求逆
><,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():
逻辑运算符 logical:
生成逻辑向量 all,
any:逻辑向量都为真或存在真
ifelse():二者择一 match,
%in%:查找
unique:找出互不相同的元素
which:找到真值下标集合
duplicated:找到重复元素
optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根
if,else,
ifelse,
switch:
分支 for,while,repeat,break,next:
循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。
function:函数定义
source:调用文件 ’
call:函数调用 .
C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。
Recall:递归调用
browser,debug,trace,traceback:程序调试
options:指定系统参数
missing:判断虚参是否有对应实参
nargs:参数个数 stop:终止函数执行
on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算
system.time:表达式计算计时
invisible:使变量不显示
menu:选择菜单(字符列表菜单)
其它与函数有关的还有:
delay,
delete.response,
deparse,
do.call,
dput,
environment ,
formals,
format.info,
interactive,
is.finite,
is.function,
is.language,
is.recursive ,
match.arg,
match.call,
match.fun,
model.extract,
name,
parse 函数能将字符串转换为表达式expression
deparse 将表达式expression转换为字符串
eval 函数能对表达式求解
substitute,
sys.parent ,
warning,
machine
cat,print:显示对象
sink:输出转向到指定文件
dump,save,dput,write:输出对象
scan,read.table,readlines, load,dget:读入
ls,objects:显示对象列表
rm, remove:删除对象
q,quit:退出系统
.First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。
options:系统选项
?,help,help.start,apropos:帮助功能
data:列出数据集
head()查看数据的头几行
tail()查看数据的最后几行
每一种分布有四个函数:
d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。
比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:
norm:正态,
t:t分布,
f:F分布,
chisq:卡方(包括非中心)
unif:均匀,
exp:指数,
weibull:威布尔,
gamma:伽玛,
beta:贝塔
lnorm:对数正态,
logis:逻辑分布,
cauchy:柯西,
binom:二项分布,
geom:几何分布,
hyper:超几何,
nbinom:负二项,
pois:泊松
signrank:符号秩,
wilcox:秩和,
tukey:学生化极差
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,
sort,order,rank与排序有关,
其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。
R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。
cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算
biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图
cancor:典则相关
princomp:主成分分析
hclust:谱系聚类
kmeans:k-均值聚类
cmdscale:经典多维标度
其它有dist,mahalanobis,cov.rob。
ts:时间序列对象
diff:计算差分
time:时间序列的采样时间
window:时间窗
lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析
quo()等价于quote()
enquo()等价于substitute()
[图片上传失败...(image-971894-1652159195638)][图片上传失败...(image-582108-1652159195639)]
如果图例放在图内,直接用legend函数如
如果放在图外部
[图片上传失败...(image-1fc62b-1652159195639)]
方法:
绘图方法:
绘图方法:若变量不是因子,需要先统计频数counts
如果变量是因子直接用plot画
横向条形图
若变量不是因子,对变量进行频数统计(table)
若变量是因子直接用plot绘画
绘制方法:
绘制分组条形图可设置beside=TRUE,设置标签名可以用names.arg
绘制方法:
若是想要加比例系数
可使用pct <- round(slices/sum(slices)*100)
lbls2 <- paste(lbls, " ", pct, "%", sep="")
绘制方法
绘制方法:
绘制方法
绘制方法:
叠加了一条密度曲线和轴须图(rug plot)。这条密度曲线是一个核密度估计
绘制方法:
绘制方法:
可比较的核密度图
绘制方法:
绘制方法:
并列箱线图
绘制方法:
含凹槽的箱线图可以用notch=TRUE
两个交叉因子的箱线图boxplot(因变量~因子1*因子2,...)
白点:中位数,黑色的盒子范围是下四位分数到上四位分位点,细黑线表示须,外部形状是核密度估计
绘制方法:
绘制方法:
分组点图
绘制方法:
ks.test()实现了KS检验,可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。你这里的用法就是:
ks.test(data,pt,df=df) #data是样本的数据,df是要检验的t分布的自由度
我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最简单的办法就是直接看数
字。利用函数summary 和fivenum 会得到两个稍稍有点差异的汇总信息。此外,stem
(\茎叶"图)也会反映整个数据集的数字信息。
>attach(faithful)
>summary(eruptions)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.600 2.163 4.000 3.488 4.454 5.100
>fivenum(eruptions)
[1] 1.6000 2.1585 4.0000 4.4585 5.1000
>stem(eruptions)
The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
16 | 070355555588
18 | 000022233333335577777777888822335777888
20 | 00002223378800035778
22 | 0002335578023578
24 | 00228
26 | 23
28 | 080
30 | 7
32 | 2337
34 | 250077
36 | 0000823577
38 | 2333335582225577
40 | 0000003357788888002233555577778
42 | 03335555778800233333555577778
44 | 02222335557780000000023333357778888
46 | 0000233357700000023578
48 | 00000022335800333
50 | 0370
茎叶图和柱状图相似,R 用函数hist 绘制柱状图。
>hist(eruptions)
>## 让箱距缩小,绘制密度图
>hist(eruptions, seq(1.6, 5.2, 0.2), prob=TRUE)
>lines(density(eruptions, bw=0.1))
>rug(eruptions) # 显示实际的数据点
更为精致的密度图是用函数density 绘制的。在这个例子中,我们加了一条
由density 产生的曲线。你可以用试错法(trial-and-error)选择带宽bw(bandwidth)
因为默认的带宽值让密度曲线过于平滑(这样做常常会让你得到非常有\意思"的密度
分布)。(现在已经有一些自动的带宽挑选方法2,在这个例子中bw = "SJ"给出的结
果不错。)
我们可以用函数ecdf 绘制一个数据集的经验累积分布(empirical cumulative
distribution)函数。
>plot(ecdf(eruptions), do.points=FALSE, verticals=TRUE)
显然,这个分布和其他标准分布差异很大。那么右边的情况怎么样呢,就是火山
爆发3分钟后的状况?我们可以拟合一个正态分布,并且重叠前面得到的经验累积密
度分布。
>long <- eruptions[eruptions >3]
>plot(ecdf(long), do.points=FALSE, verticals=TRUE)
>x <- seq(3, 5.4, 0.01)
>lines(x, pnorm(x, mean=mean(long), sd=sqrt(var(long))), lty=3)
分位比较图(Quantile-quantile (Q-Q) plot)便于我们更细致地研究二者的吻合
程度。
par(pty="s") # 设置一个方形的图形区域
qqnorm(long)qqline(long)
上述命令得到的QQ图表明二者还是比较吻合的,但右侧尾部偏离期望的正态分布。
我们可以用t 分布获得一些模拟数据以重复上面的过程
x <- rt(250, df = 5)
qqnorm(x)qqline(x)
这里得到的QQ图常常会出现偏离正态期望的长尾区域(如果是随机样本)。我们可以用
下面的命令针对特定的分布绘制Q-Q图
qqplot(qt(ppoints(250), df = 5), x, xlab = "Q-Q plot for t dsn")
qqline(x)
最后,我们可能需要一个比较正规的正态性检验方法。R提供了Shapiro-Wilk 检
验
>shapiro.test(long)
Shapiro-Wilk normality test
data: long
W = 0.9793, p-value = 0.01052
和Kolmogorov-Smirnov 检验
>ks.test(long, "pnorm", mean = mean(long), sd = sqrt(var(long)))
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: long
D = 0.0661, p-value = 0.4284
alternative hypothesis: two.sided
(注意一般的统计分布理论(distribution theory)在这里可能无效,因为我们用同样
的样本对正态分布的参数进行估计的。)
转载于:
http://www.biostatistic.net/thread-2413-1-1.html