R语言学习详解..doc

给出数据集mtcars的基本信息。 ?mtcars #显示数据集mtcars的详细信息 Mtcars #显示数据集mtcars的全部32个观测值 head(mtcars) #显示数据集mtcars中前6个观测值 tail(mtcars) #显示数据集mtcars中后6个观测值 names(mtcars) #显示数据集mtcars中的变量 data.entry(mtcars) #浏览和修改mtcars数据集 浏览和修改mtcars数据集 mtcars-edit(mtcars) #修改数据后，存入同名数据集 MTcars-edit(mtcars) #修改数据后，存入新数据集 xnew-edit(data.frame()) #编辑生成新的数据集xnew 比较下列命令区别： x-c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) #建立数据向量 1、data.entry(x) #打开数据编辑器修改数据 2、edit(x) #打开R编辑器修改数据 直接修改mtcars(两个命令相同) fix(mtcars) mtcars-edit(mtcars) attach(mtcars) #激活mtcars， mpg #激活后，可直接用数据集的变量名 属性变量 table(cyl) #cyl是属性变量，计算其频数表 barplot(table(cyl)) #频数直方图（对属性变量的） 数值变量 stem(mpg) #茎叶图 hist(mpg) #直方图 boxplot(mpg) #盒形图 mean(mpg) #均值 mean(mpg,trim=0.1) #截取上下各10%数据后遗留数的均值 tapply(mpg,cyl,mean) #按分组变量cyl计算mpg的分组均值，如果将mean替换成其他统计量，就可以计算其它各种分组统计量 IQR(mpg) #计算四分位差(函数大写)Q3-Q1 quantile(mpg) #计算四分位点，标明各分位点的位置 fivenum(mpg) #计算四分位点，不标明各分位点的位置 quantile(mpg,probs) #计算按向量prob给定的各百分位的样本值 probs=c(0.1,0.5,99.5/100) #给出各百分位 quantile(mpg,probs) #计算相应的样本值 summary(mpg) #描述性统计 sd(mpg) #标准差 var(mpg) #方差 skewness(mpg) #偏度 kurtosis(mpg) #峰度 散点图 plot(cyl,mpg) #气缸数与油耗的散点图 plot(hp,mpg) #马力与油耗的散点图 不同气缸数下的散点图 plot(hp,mpg,pch=cyl) #马力与油耗的散点图，pch表示用字符图案画点 legend(250,30,pch=c(4,6,8), legend=c(4 cylinders,6 cylinders,8 cylinders)) #做出各气缸符号的说明标记。这里250,30是说明框的左上角位置 线形回归 z-lm(cyl~mpg) #将回归所有结果放入z中 cor(cyl,mpg) #汽缸数与油耗的相关系数 cor(cyl,mpg)^2 # 一元回归R square即为相关系数的平方 残差分析 lm.res-lm(cyl~mpg) #将回归所有结果放入lm.res中 lm.resids-resid(lm.res) #提取lm.res中的残差向量 plot(lm.resids) #画残差图 hist(lm.resids) #残差的直方图 qqnorm(lm.resids) #残差的qq图 qqline(lm.resids) #残差的qq线 结束分析并退出R detach(mtcars) #从内存中清除数据集mtcars q() #退出R 改变内存变量 name-Carmen;n1-10;n2-100;m-0.5 #定义内存变量 ls() #显示所有定义的内存对象 ls(pat=m) #显示内存中含m的指定对象 ls(pat=^m) #显示内存中打头字为m的指定对象 ls