R语言保存循环结果

2023-03-02 22:31:01Python012

R语言保存循环结果,第1张

k <- list()

for(i in 1:1000)

{

k[[i]] <- nn2()

}

newdata=c() #1

for(i in 1:1000)

{

#方法一：三次样条法

library(splines)

m1 <- lm(h~bs(a,df=3),data=k[[i]])

#预测百分位数值

new <- data.frame(a=7:20)

cs.p <- predict(m1, new)

#均方差

mse.cs <- sum( (st$p50-cs.p)^2 )/14

#最大范数误差

mne.cs <- max(abs(st$p50-cs.p))

newdata<-rbind(newdata,mse.cs) #2

print(newdata) #3

}

aa<-mean(newdata) #4

新建newdata来保存循环的结果，以便对循环的结果进行后续操作比如求均值并保存在aa中

2016-08-23 05:17 砍柴问樵夫

数据缺失有多种原因，而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。

缺失数据的分类：

完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。

随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。

非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NMAR）。

处理缺失数据的方法有很多，但哪种最适合你，需要在实践中检验。

下面一副图形展示处理缺失数据的方法：

处理数据缺失的一般步骤：

1、识别缺失数据

2、检测导致数据缺失的原因

3、删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。

1、识别缺失数据：

R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。

在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。

x<-c(2,NA,0/0,5/0)

#判断缺失值

is.na(x)

#判断不可能值

is.nan(x)

#判断无穷值

is.infinite(x)

#判断正常值

is.finite(x)

推荐一个函数： complete.case() 可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行！

展示出数据中缺失的行（数据集sleep来自包VIM）

sleep[!complete.cases(sleep),]

判断数据集中有多少缺失

针对复杂的数据集，怎么更好的探索数据缺失情况呢？

mice包中的 md.pattern() 函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。

备注：0表示变量的列中没有缺失，1则表示有缺失值。

第一行给出了没有缺失值的数目（共多少行）。

第一列表示各缺失值的模式。

最后一行给出了每个变量的缺失值数目。

最后一列给出了变量的数目（这些变量存在缺失值）。

在这个数据集中，总共有38个数据缺失。

图形化展示缺失数据：

aggr(sleep,prop=F,numbers=T)

matrixplot(sleep)

浅色表示值小，深色表示值大，默认缺失值为红色。

marginmatrix(sleep)

上述变量太多，我们可以选出部分变量展示：

x <- sleep[, 1:5]

x[,c(1,2,4)] <- log10(x[,c(1,2,4)])

marginmatrix(x)

为了更清晰，可以进行成对展示：

marginplot(sleep[c("Gest","Dream")])

在这里(左下角)可以看到，Dream和Gest分别缺失12和4个数据。

左边的红色箱线图展示的是在Gest值缺失的情况下Dream的分布，而蓝色箱线图展示的Gest值不缺失的情况下Dream的分布。同样的，Gest箱线图在底部。

2、缺失值数据的处理

行删除法：数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。

即：要有足够的样本量，并且删除缺失值后不会有大的偏差！

行删除的函数有 na.omit() 和 complete.case()

newdata<-na.omit(sleep)

sum(is.na(newdata))

newdata<-sleep[complete.cases(sleep),]

sum(is.na(newdata))

均值/中位数等填充：这种方法简单粗暴，如果填充值对结果影响不怎么大，这种方法倒是可以接受，并且有可能会产生令人满意的结果。

方法1：

newdata<-sleep

mean(newdata$Dream,na.rm = T)

newdata[is.na(newdata$Dream),"Dream"]<-1.972

方法2：

Hmisc包更加简单，可以插补均值、中位数等，你也可以插补指定值。

library(Hmisc)

impute(newdata$Dream,mean)

impute(newdata$Dream,median)

impute(newdata$Dream,2)

mice包插补缺失数据：链式方程多元插值，首先利用mice函数建模再用complete函数生成完整数据。

下图展示mice包的操作过程：

mice()：从一个含缺失值的数据框开始，返回一个包含多个完整数据集对象（默认可以模拟参数5个完整的数据集）

with()：可依次对每个完整数据集应用统计建模

pool()：将with()生成的单独结果整合到一起

library(mice)

newdata<-sleep

data<-mice(newdata,m = 5,method='pmm',maxit=100,seed=1)

在这里，m是默认值5，指插补数据集的数量

插补方法是pmm：预测均值匹配，可以用methods(mice)查看其他方法

maxit指迭代次数，seed指设定种子数（和set.seed同义）

概述插补后的数据：

summary(data)

在这上面可以看到数据集中变量的观测值缺失情况，每个变量的插补方法， VisitSequence 从左至右展示了插补的变量，预测变量矩阵（PredictorMatrix）展示了进行插补过程的含有缺失数据的变量，它们利用了数据集中其他变量的信息。（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量，1

和0分别表示使用和未使用。）

查看整体插补的数据：

data$imp

查看具体变量的插补数据：

data$imp$Dream

最后，最重要的是生成一个完整的数据集

completedata<-complete(data)

判断还有没有缺失值，如果没有，结果返回FLASE

anyNA(completedata)

针对以上插补结果，我们可以查看原始数据和插补后的数据的分布情况

library(lattice)

xyplot(data,Dream~NonD+Sleep+Span+Gest,pch=21)