r语言实战（r语言实战第二版pdf百度云）

本篇文章给大家谈谈r语言实战，以及r语言实战第二版pdf百度云对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、《R语言实战》自学笔记26-概率函数
• 2、《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注
• 3、《R语言实战》自学笔记20-数据变更
• 4、《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
• 5、《R语言实战》自学笔记16-图形图例
• 6、《R语言实战》自学笔记5-数据框

《R语言实战》自学笔记26-概率函数

在R中，概率函数形如：

[dpqr]distribution_abbreviation

其中第一个字母表示其所指分布的某一方面：

d = 密度函数（density）

p = 分布函数（distribution function）

q = 分位数函数（quantile function）

r = 生成随机数（随机偏差）

以正态分布为例

1 什么是正态分布？

正态分布也被称为高斯分布，是统计学中极为常见的连续型概率分布。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

2 正态分布的两个参数及图形

正态分布有两个参数，即均数和标准差。 1）概率密度曲线在均值处达到最大，并且对称； 2）一旦均值和标准差确定，正态分布曲线也就确定； 3）当X的取值向横轴左右两个方向无限延伸时，曲线的两个尾端也无限渐近横轴，理论上永远不会与之相交； 4）正态随机变量在特定区间上的取值概率由正态曲线下的面积给出，而且其曲线下的总面积等于1；

5）均值可取实数轴上的任意数值，决定正态曲线的具体位置；标准差决定曲线的“陡峭”或“扁平”程度：标准差越大，正态曲线越扁平；标准差越小，正态曲线越陡峭。这是因为，标罩搏芹准差越小，意味着大多数变量值离均数的距离越短，因此大多数值都紧密地聚集在均数周围，图形所能覆盖的变量值就少些，于是都挤在一块，图形上呈现瘦高型。相反，标准差越大，数据跨度就比较大，分散程度大，所覆盖的变量值就越多，图形呈现“矮胖型”。

3 标准正态分布

如果不指定一个均值和一个标准差，则函数将假定其为标准正态分布物毕（均值为0，标准差为1）。

4 正态分布的概率函数

概率密度函数为dnorm()，分布函数pnorm()，分位函数qnorm()，随机数生成函数rnorm()。

dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)

pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)

qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)

rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

x - 是数字的向量。

p - 是概率向量。

n - 是观察次数(样本量)。

mean - 是样本数据的平均值，默认值为零。

sd - 是标准偏差，默认值为1。

pretty()创建美观的分割点。选取n+1等间距的取整数，将连续变量x分割为n个区间。pretty(x,n)

x:它被定义为矢量数据。

n:结果向量的长度。银链

返回：等长区间的数据向量。

设定随机数种子

set.seed()

该函数是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性，保证你在执行和调试后，所创造的随机数保持不变。 24

runif(n, min = 0, max = 1)

该函数用于创建均匀分布的随机偏差。n表示观察次数，min和max分别为最小最大值。

其他概率分布见下表。

参考资料：

《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注

数据准备

1 图内标注

函数text()用于绘图区域内部添加文本。

函数：text(x, y = NULL, labels = seq_along(x$x), adj = NULL, pos = NULL, offset = 0.5, vfont = NULL, cex = 1, col = NULL, font = NULL, ...)

x和y：用于指定添加文本的位置坐标，为数值型向量。如果，x和y向量的长度不同，则短的将会被循环使用。

labels：指定添加文本的内容，为字符串向量。

adj：调整文字的位置。其值位于[0,1]之间。当adj为1个值时，是调整labels的x轴的位置，当是2个值时，第1个调整的是x轴的位置，第2个调整的是y轴的位置。

pos：调整文字的方向位置，如果给定了此值，将覆盖adj给定的值。1,2,3和4分别对应坐标的下，左，上和右。

offset：此参数需要与pos结合使用。当指定pos时，给出字符偏移量。

vfont：NULL值为默认使用当前字体族。或者是一个长度为2的矢量字体字符向量。向量的第一个元素用于指定一种字体，第二个元素用于指定一种样式。如文本标签用表达式给出，则该项设置将被忽略。

cex：设置字体大小，如果为NA或NULL，则设置为1。

col：设置文本的颜色。

font：设置文本字体，1是默认值，普通文字，2代表加粗，3代表斜体， 4代表加粗+斜体，5只有用来ADOBE的设备上时，才有用。

srt：文本倾斜的角度。

1.1 指定坐标添加文本

1.2 指定坐标添加多个文本

1.3 对图形元素添加文本标注

1.4 特殊符号

有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，还有一些公式等。这里需要用到函数expression(...)，...是要输入的表达式。 可以通过help(plotmath)以获得更多表达式的细节和示例。

2 图外标注

函数mtext()用于在图形四个边界之一添加文本。

mtext(text, side = 3, line = 0, outer = FALSE, at = NA, adj = NA, padj = NA, cex = NA, col = NA, font = NA, ...)

text：指定文本内容。

side：指定是哪个页边空白(1=下面，2=左边，3=上边，4=右边）。

line：指定文字出现的位置，文字和对应坐标轴平行。从坐标轴开始向外从0开始计数。

at：以用户坐标指定字符串位置。

adj：调整阅读方向。为使字符串平行坐标轴，adj=0，意味着左对齐或下对齐，而adj=1表旁念示右对齐或上对齐。

padj：调整每个字符串垂直阅读的方向（它通过adj控制）。对于平运脊困行轴的字符串，padj=0表示右或上对齐，padj=1表示左或下对齐。

cex：调整字体大野卜小，默认为1。

font：调整文字字体。

col：调整文字颜色。

参考资料：

《R语言实战》（中文版），人民邮电出版社，2013.

R语言中使用text()函数给绘图添加文字，

投必得R语言教程，第二讲 R作图-基础-图形参数设置：标题、图例、文字， ;mid=2247495531idx=1sn=cdd80d4e950ae2b344cf188c68922fa8chksm=fbef0602cc988f14e93b71bc6fcc2fda782d3ae9a3a67601a6c87756f4ae85bcc5d9c56d9b51scene=21#wechat_redirect

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《R语言实战》自学笔记20-数据变更

数据准备

1、通过表达式赋值创建

变量名←表达式

以上语句中的"表达式"部分可以包含多种运算符和函数。

2、通过transform函数创建

为原数据框添加新的列，可以改变原变量列的值，也可以赋值NULL删除列变量

transform( _data , ...)

data：要修改的数据；

...：进行修改的内容。

1、variable[condition] - expression

语句variable[condition] - expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值明前帆。

2、使用within函数进行转化

within(data, expr, ...)

data：要处理的数据；

expr：计算表达式。

1、fix()函数

使用fix()函数调用交互式编辑器修改变量名。例如，要修改df数据集p8列的变量名称为v5，运行fix(df)结果如下：

edit和fix的区别

edit()函数也可以调出交互式编辑器，修改数据后关闭窗口发现数据还是原来的值，所以需要进行赋值操作才能保存修改结果，比如我的数据修改可以写为df - edit(df)。 fix()函数调出的交互式编辑器，修改数据后关闭窗口发现已经保存了修改后的值，不需要赋值操作。

2、悔碧reshape包 rename()函数

rename(dataframe, c(oldname="newname", oldname="newname", ...))

dataframe：要修改的数据框；

oldname="newname"：指定修改前变量名和激雹修改后变量名。

3、names()函数重命名变量名

参考资料：

《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

数据准备

许多实际情况中统计假设（假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布）并不一定满足，比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场。

置换检验的定义

置换检验(Permutation test)，也称随机化检验或重随机化检验，是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算（computationally intensive），利用样本数据的全（或随机）排列，进行统计推断的方法，因其对总体分布自由，应用较为广泛，特别适用于总体分布未知的小样本资料，以及某些难以用常规方法分析资料的假设检验问题。

置换检验的原理

1、提出原假设，比如XX处理后结果没有变化

2、计算统计量，如两组的均值之差，记作t0

3、将所有样本放在一起，然后随机排序进行分组，再计算其统计量t1

4、重复第3步骤，直至所有排序可能性都齐全（比如有A组有n样本，B组有m样本，则总重复次数相当于从n+m中随机抽取n个的次数），得到一系列的统计量（t1-tn）

5、最后将这些统计量按照从小到大排序，构成抽样分布，再看t0是否落在分布的置信区间内（如95%置信区间），这时候可计算一个P值（如果抽样总体1000次统计量中大于t0的有10个，则估计的P值为10/1000=0.01），落在置信区间外则拒绝原假设

6、如果第3步骤是将所有可能性都计算了的话，则是精确检验；如果只取了计算了部分组合，则是近似结果，这时一般用蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）的方法进行置换检验

7、置换检验和参数检验都计算了统计量，但是前者是跟置换观测数据后获得的经验分布进行比较，后者则是跟理论分布进行比较。

请牢记：置换检验都是使用伪随机数来从所有可能的排列组合中进行抽样（当做近似检验时）。因此，每次检验的结果都有所不渗斗衫同。

coin包提供了一个进行置换检验的一般性框架。通过该包，你可以回答如下问题。

响应值与组的分配独立吗？

两个数值变量独立吗？

两个类别型变量独立吗？

表12-2列出来的每个函销乎数都是如下形式：

function_name(formula, data, distribution=)

其中：

 formula描述的是要检验变量间的关系。示例可参见表12-2；

 data是一个数据框；

 distribution指定经验分布在零假设条件下的形式，可能值有exact，asymptotic和

approximate。

若distribution = "exact"，那么在零假设条件下，分布的计算是精确的（即依据所有可能的排列组合）。当然，也可以根据它的渐进分布（distribution = "asymptotic"）或蒙特卡洛重抽样（distribution = "approxiamate(B = #)"）来做近似计算，其中#指所需重复的次数。

distribution = "exact"当前仅可用于两样本问题。

传统t检验表明存在显著性差异（p 0.05），而精确检验却表明差异并不显著（p 0.072）。

第7章我用自己的数据进行了t检验，对比一下传统t检验和置换检验，结果如下：

两种检验方式下结果都是显著的

Wilcoxon-Mann-Whitney U检验

coin包规定所丛腔有的类别型变量都必须以因子形式编码。

wilcox.test()默认计算的也是精确分布。

K样本检验的置换检验

通过chisq_test()或cmh_test()函数，我们可用置换检验判断两类别型变量的独立性。 当数据可根据第三个类别型变量进行分层时，需要使用后一个函数。若变量都是有序型，可使用lbl_test()函数来检验是否存在线性趋势。

卡方独立性检验

卡方独立性检验的置换检验

你可能会有疑问，为什么需要把变量Improved从一个有序因子变成一个分类因子？（好问题！）这是因为，如果你用有序因子，coin()将会生成一个线性与线性趋势检验，而不是卡方检验。

结果解读：两种检验下p值都是小于0.05，说明Treatment和Improved之间相互不独立

自己数据的演示

结果解读：p值均为1，表明nitrogen和variety相互独立。

spearman_test()函数提供了两数值变量的独立性置换检验。

当处于不同组的观测已经被分配得当，或者使用了重复测量时，样本相关检验便可派上用场。

对于两配对组的置换检验，可使用wilcoxsign_test()函数；多于两组时，使用friedman_test()函数。

自己数据演示

lmPerm包可做线性模型的置换检验。比如lmp()和aovp()函数即lm()和aov()函数的修改版，能够进行置换检验，而非正态理论检验。

lmp()和aovp()函数的参数与lm()和aov()函数类似，只额外添加了perm =参数。

perm =选项的可选值有"Exact"、"Prob"或"SPR"。Exact根据所有可能的排列组合生成精确检验。Prob从所有可能的排列中不断抽样，直至估计的标准差在估计的p值0.1之下，判停准则由可选的Ca参数控制。SPR使用贯序概率比检验来判断何时停止抽样。注意，若观测数大于10，perm = "Exact"将自动默认转为perm = "Prob"，因为精确检验只适用于小样本问题。

简单线性回归的置换检验

R语言实战的例子：

多项式回归的置换检验

R语言实战的例子：

自己数据集的例子：

R语言实战的例子：

自己数据集的例子：

当两种方法所得结果不一致时，你需要更加谨慎地审视数据，这很可能是因为违反了正态性假设或者存在离群点。

R语言实战的例子：

自己数据集的例子：

R语言实战的例子：

自己数据集的例子：

R语言实战的例子：

自己数据集的例子：

值得注意的是，当将aovp()应用到方差分析设计中时，它默认使用唯一平方和法（SAS也称为类型III平方和）。每种效应都会依据其他效应做相应调整。R中默认的参数化方差分析设计使用的是序贯平方和（SAS是类型I平方和）。每种效应依据模型中先出现的效应做相应调整。对于平衡设计，两种方法结果相同，但是对于每个单元格观测数不同的不平衡设计，两种方法结果则不同。不平衡性越大，结果分歧越大。若在aovp()函数中设定seqs = TRUE，可以生成你想要的序贯平方和。

你可能已经注意到，基于正态理论的检验与上面置换检验的结果非常接近。在这些问题中数据表现非常好，两种方法结果的一致性也验证了正态理论方法适用于上述示例。

当然，置换检验真正发挥功用的地方是处理非正态数据（如分布偏倚很大）、存在离群点、样本很小或无法做参数检验等情况。不过，如果初始样本对感兴趣的总体情况代表性很差，即使是置换检验也无法提高推断效果。

置换检验主要用于生成检验零假设的p值，它有助于回答“效应是否存在”这样的问题。不过，置换方法对于获取置信区间和估计测量精度是比较困难的。幸运的是，这正是自助法大显神通的地方。

所谓自助法，即从初始样本重复随机替换抽样，生成一个或一系列待检验统计量的经验分布。 无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。

倘若你假设均值的样本分布不是正态分布，该怎么办呢？可使用自助法。

(1)从样本中随机选择10个观测，抽样后再放回。有些观测可能会被选择多次，有些可能一直都不会被选中。

(2)计算并记录样本均值。

(3)重复1和2一千次。

(4)将1000个样本均值从小到大排序。

(5)找出样本均值2.5%和97.5%的分位点。此时即初始位置和最末位置的第25个数，它们就限定了95%的置信区间。

boot包扩展了自助法和重抽样的相关用途。你可以对一个统计量(如中位数)或一个统计量向量(如一列回归系数)使用自助法。

一般来说，自助法有三个主要步骤。

(1)写一个能返回待研究统计量值的函数。如果只有单个统计量（如中位数），函数应该返回一个数值；如果有一列统计量（如一列回归系数），函数应该返回一个向量。

(2)为生成R中自助法所需的有效统计量重复数，使用boot()函数对上面所写的函数进行处理。

(3)使用boot.ci()函数获取第(2)步生成的统计量的置信区间。

主要的自助法函数是boot()，它的格式为：

bootobject - boot(data=, statistic=, R=, ...)

参数见下表：

boot()函数调用统计量函数R次，每次都从整数1:nrow(data)中生成一列有放回的随机指标，这些指标被统计量函数用来选择样本。统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在bootobject中。

你可以用bootobject t0和bootobject t来获取这些元素。

一旦生成了自助样本，可通过print()和plot()来检查结果。如果结果看起来还算合理， 使用boot.ci()函数获取统计量的置信区间。格式如下:

boot.ci(bootobject, conf=, type= )

type参数设定了获取置信区间的方法。perc方法（分位数）展示的是样本均值，bca将根据偏差对区间做简单调整。

回归的R平方值

1000次自助抽样

输出结果

结果可视化

95%的置信区间获取

回归系数向量函数

自助抽样1000次

获得车重和发动机排量95%的置信区间

置换检验和自助法并不是万能的，它们无法将烂数据转化为好数据。当初始样本对于总体情况的代表性不佳，或者样本量过小而无法准确地反映总体情况，这些方法也是爱莫能助。

参考资料：

《R语言实战》自学笔记16-图形图例

数哪铅据准备

函数：legend(location, title, legend, ....)

参数详解：

x和y：用于定位图例，也可用关键词"bottomright", "bottom", "bottomleft", "left", "topleft", "top", "topright", "right" 和 "center"；当图例用关键词设置位置后，inset = 分数，可以设置其相对纳睁位置；

legend：指定图例标签，字符或表达式向量；

fill：用特定的颜色进行填充；

col：设置图例中出现的点或线的颜色；

border：当fill = 参数存在的情况下，用于指定填充的边框颜色；

lty, lwd：图例中线的类型与宽度；

pch：点的类型；

angle：阴影的角度；

density：阴影线的密度；

cex：指定图例显示大小；

bg：指定图例的背景色；

bty：指定图例框是否画出，默认o为画出，n为不画出；

box.lty, box.lwd, box.col： 设置图例边框线型，线粗，颜色，box.lty为虚线，box.lwd决定粗线，box.col决定颜色；

pt.bg：图例中点的背景色；

pt.cex：图例中点的大小；

pt.lwd：图例中点边缘的线宽；

x.intersp：图例中文字离图片的水平距离；

y.intersp：图例中文字离图片的垂直距离；

adj：图例中字体的相对位置；

text.width：图例中字体所占的宽度，调李茄好整后图例整个宽度也跟着变化了；

text.col：图例字体的颜色；

text.font：图例字体；

merge：逻辑值，merge=TRUE，合并点与线，但不填充图例框，默认为TRUE；

trace：逻辑值，trace=TRUE显示图例信息；

plot：逻辑值，plot=FALSE不画出图例；

ncol：图例中分类的列数；

horiz：逻辑值，horiz=TRUE，水平放置图例；

title：给图例加标题；

xpd：xpd=FALSE，即不允许在作图区域外作图，改为TRUE即可，与par()参数配合使用；

title.col：标题颜色；

title.adj：图例标题的相对位置，0.5为默认，在中间。0最左，1为最右；

seg.len：指定图例中线的线长，长度单位为字符宽度。

1 图例方位

2 修饰图例

3 图例绘制在图外

4 自定义图例

有时候绘制出的图是分组图，这时候需要自定义绘制图例。

参考资料：

《R语言实战》（中文版），人民邮电出版社，2013.

R语言绘制图例(legend)的各种问题_详细综合解析，

投必得R语言教程，第二讲 R作图-基础-图形参数设置：标题、图例、文字， ;mid=2247495531idx=1sn=cdd80d4e950ae2b344cf188c68922fa8chksm=fbef0602cc988f14e93b71bc6fcc2fda782d3ae9a3a67601a6c87756f4ae85bcc5d9c56d9b51scene=21#wechat_redirect

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题，

《R语言实战》自学笔记5-数据框

数据框(data.frame)是R中最常处理的数据结构。

函数：data.frame(col1,col2,col3,....,row.name=NULL, check.rows = FALSE, check.names=TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())

其中的列向量col1, col2, col3,...可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型)，每一列的名称可由函数names指定；

row.name用于指定各行（样本）的名称，默认没有名称，使用从1开始自增的序列来标识每一行；

check.rows用于用来检查行的名称和数量是否一致，默认为FALSE；

check.names来检查变量（列）的名称是否唯一且符合语法，默认为TRUE；

stringsAsFactors用来描陵带述是否将字符型向量自动转换为因子，默认转换，若不改变的话使用stringsAsFactors = FALSE来指定即可。

每一列数据的模式必须唯一，枯汪备不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。

先构建向量，再组成数据框。

直接用data.frame函数构建数据框。

R语言的下标索引是从1开始的，且下标索引为负数的话表示删除某个元素。

[] 可进行索引，括号内对应的是[行下标, 列下标]。

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8

[1] "four"

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8

[1] "four"

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8

[1] "one" "two" "three"

attach、detach和with()

函数attach()可将数据没毁框添加到R的搜索路径中。

函数detach()将数据框从搜索路径中移除。

函数attach()和detach()最好在你分析一个单独的数据框，并且不太可能有多个同名对象时使用。

with()就是把所有操作都限制在数据框上。

The following objects are masked by .GlobalEnv:

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8

[1] "n1" "n2" "n3" "n4" "n5" "n6" "n7" "n8"

[1] 8

[1] 3

[1] 8

[1] "name" "values" "values2"

[1] "r1" "r2" "r3" "r4" "r5" "r6" "r7" "r8"

[1] 8 3

[1] "data.frame"

[1] "numeric"

[1] "character"

Length:8 Min. :1.00 Min. :1.00

Class :character 1st Qu.:2.75 1st Qu.:2.75

Mode :character Median :4.50 Median :4.50

Mean :4.50 Mean :4.50

3rd Qu.:6.25 3rd Qu.:6.25

Max. :8.00 Max. :8.00

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

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