R语言与数据描性分析.ppt
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R语言是一种强大的统计分析工具,尤其在数据描述性分析方面表现出色。在数据科学和统计学领域,数据的描述性分析是理解数据集特性的基础步骤,它包括计算统计量、绘制图形以及进行初步的推断统计。 1. **统计量的计算**:R提供了多种内置函数来计算常见的描述性统计量。例如,`mean()`用于计算样本均值,`median()`计算中位数,`min()`和`max()`找到最小和最大值,`var()`和`sd()`分别计算方差和标准差。`fiveNumSummarize()`或`quantile()`可以得到数据的五数概括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。`summary()`函数则综合了这些统计量。 2. **统计图形绘制**:R的`ggplot2`包是绘制统计图形的强大工具,可以创建各种图表,如直方图、箱线图、散点图等,帮助我们直观地理解数据分布和关系。 3. **数据建模与数据挖掘**:R支持多种数据建模方法,如线性回归(`lm()`)、决策树(`rpart()`)、聚类(`kmeans()`)和主成分分析(`prcomp()`)等。同时,通过`caret`包,可以方便地进行数据预处理和模型选择。 4. **假设检验**:R提供了执行假设检验的函数,如`t.test()`进行t检验,`wilcox.test()`进行威尔科克森符号秩检验,`chisq.test()`用于卡方检验等。 5. **数据处理与分组统计**:`aggregate()`函数可以根据一个或多个变量将数据分组并应用指定的函数进行统计分析。`apply()`家族(`apply()`, `lapply()`, `sapply()`, `mapply()`等)则适用于对矩阵、列表或数据框的元素应用函数。 6. **特殊统计量计算**:对于偏度和峰度这些衡量分布形态的统计量,可以通过`skewness()`和`kurtosis()`函数计算,但可能需要加载特定的包如`fBasics`。`describe()`、`Hmisc::describe()`或`psych::describe()`函数可以提供更全面的统计特征信息。 7. **处理缺失值**:R提供了`is.na()`检查缺失值,`complete.cases()`或`na.omit()`用于删除含有缺失值的记录,而`na.rm = TRUE`参数可以在计算统计量时忽略缺失值。 8. **排序与秩**:`sort()`函数可以对数据进行排序,`order()`返回排序后的索引,`rank()`计算样本的秩,这对于计算中位数和百分位数特别有用。对于处理缺失值,`na.last`参数控制如何处理它们。 在实际操作中,使用R进行数据描述性分析时,首先要确保数据已经清洗和预处理,然后根据需要选择合适的统计量和图形进行分析。这可以帮助我们了解数据的基本特性,发现异常值,识别潜在的模式和趋势,为进一步的统计推断和建模奠定基础。
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