快速学习R的使用.pdf

R语言与回归分析  R简介  R语言分析一个简单的线性模型  总结与展望 R简介 1.S语言与R 2.R 的安装与运行 3. R程序包的安装及使用 4. R语言中的几点注意事项 S语言与R  R是一个有着强大统计分析及作图功能的软 件系统  R语言可以看作是贝尔实验室开发的S语言 的一种实现或形式  S语言主要内含在S-PLUS软件中，可将R 和S-PLUS视为S语言的两种形式  S/S-PLUS方面的文档都可以直接用于R R的安装与运行 R的安装：从网址/ 下载R的安装程序和R程序包 （R下载地址：http://cran.r- /bin/windows/base/） /，单击download R单击Windows ，在单击base 单击 Download R 2.11.1 for Windows R程序包的安装  (1)菜单方式：连网条件下，按程序包 安装 程序包 选择CRAN镜像服务器 选择程序包 (2)命令方式：install.packages(“PKname”) (3)本地安装：下载需要的程序包及与之关联 的程序包，再用“程序包”菜单中的“用 本机的zip文件安装程序包” R程序包的使用 除R的标准程序包外，新安装的程序包使用前必须载 入，两种载入方式： (1)菜单方式： 通过“程序包”菜单中的“载入程序包”，再从已 有程序包中选定需要的一个加载； (2) 命令方式： 在命令提示符后键入 libiary(“PKname”) # 或libiary(„PK name‟) ， libiary(PKname) R语言中的几点注意事项 R语言区分大小写，即A与a不同；正 常情况下所有字母和数字都是可用的。 命令由(;)分隔，或另起新行。 基本命令由({和})合并成复合表达式 注释以(#)开始，到行末结束。 命令未结束，R给出提示符(+)。 R语言与线性回归 线性回归模型的简单回顾 如何应用R语言进行回归分析 线性回归模型的简单回顾 Y通常称为因变量或响应变量，X称为自变 量或预报变量。Y值由两部分组成，一部分 由X决定是X 的函数，记为f(X);另一部分由 其他为考虑因素所产生的影响被称为随机 误差，记为e 。模型记为： Y=f(X)+e 要求E(e)=0,特别的f(X)取为线性函数。 线性回归模型的简单回顾  回归分析的主要目的是探寻因变量与自变 量之间的关系。  最常用的函数形式是线性函数，含有p个自 变量的一般线性模型： y  x x   x  i 0 1 i1 2 i2 p ip i 0  (j 1,2, ,p ) 其中 为常数项，j 为第j个解 x x ij ij 释型变量 的回归系数，它意味着，若 y 变化一个单位，可以预期 变化多少单位。