basic.stats <- function(x,more=F) { # 建立名叫basic.stats的函数，参数为x和more，more默认是F就是不用输入，但你也可以输入，有额外效果。
stats <- list() #建立名叫stats的列表类型变量
clean.x <- x[!is.na(x)] #把x中的NA全部踢掉，留下有用的数据记为clean.x
stats$mean <- mean(clean.x)# 计算clean.x的均值 赋给列表中的mean单元
stats$std <- sd(clean.x)# 计算clean.x的标准差 赋给列表中的std单元
stats$med <- median(clean.x) # 计算clean.x的中位数 赋给列表中的med单元
if(more) { #如果你在函数中输入2个变量，默认是basic.stats(x)，你可以输入basic.stats(x, y) 有额外效果
stats$skew <- sum(((clean.x-stats$mean)/stats$std)^3)/length(clean.x) #计算偏度 赋给列表中的skew单元
stats$kurt <- sum(((clean.x-stats$mean)/stats$std)^4)/length(clean.x) - 3 #计算峰度 赋给列表中的kurt单元
unlist(stats) #最后拆解列表变量stats 使其变为简单的向量数值变量
R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。
不多说，直接上代码，代码中有注释。
1. 基本作图（盒图，qq图）
#basic plot
boxplot(x)
qqplot(x,y)
2. 线性拟合
#linear regression
n = 10
x1 = rnorm(n)#variable 1
x2 = rnorm(n)#variable 2
y = rnorm(n)*3
mod = lm(y~x1+x2)
model.matrix(mod) #erect the matrix of mod
plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance
summary(mod) #get the statistic information of the model
hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection
3. 逻辑回归
#logistic regression
x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes
n <- 70 #the number of trails
z <- n - y #the number of failures
b <- cbind(y, z) # column bind
fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model
print(fitx)
plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)
beta0 <- fitx$coef[1]
beta1 <- fitx$coef[2]
fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x))
par(new=T)
curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve
3. Bootstrap采样
# bootstrap
# Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution
dat = matrix(rnorm(100*5),100,5)
no.samples = 200 #sample 200 times
# theta = matrix(rep(0,no.samples*5),no.samples,5)
theta =rep(0,no.samples*5)
for (i in 1:no.samples)
{
j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time
datrnd = dat[j,]#select one row each time
lambda = princomp(datrnd)$sdev^2#get eigenvalues
# theta[i,] = lambda
theta[i] = lambda[1]/sum(lambda)#plot the ratio of the biggest eigenvalue
}
# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue
hist(theta)#plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue
sd(theta)#standard deviation of theta
#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能
4. ANOVA方差分析
#Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)
#
y = rnorm(9)#weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入
#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)
Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group
mod = lm(y~Treatment) #linear regression
print(anova(mod))
#解释：Df（degree of freedom）
#Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏差和
# Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方差和
# compare the contribution given by Treatment and Residual
#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals)
#Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)
qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximated by mod
#如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）
如下面两图分别是
（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和
（右）y = rnorm(9)
的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。
不同的basic有不同的保存方式：如果你使用F-basic，在模拟器中利用模拟器保存程序。
如果你使用gwbasic，输入save "c:\123.bas",回车保存。
如果你使用qbasic通过文件菜单里的保存来保存程序。
如果你使用vba，保存当前文件，也就保存了程序。
还有其它的basic,大同小异，不再一一举例。
