pycharm安装教程.doc
23 浏览量
2024-05-07
23:26:21
上传
评论
收藏 40KB DOC 举报
在 R 语言中，数据分析的案例可以涵盖从简单的描述性统计到复杂的机器学习和数据可视化。以下是一个使用 R 语言进行数据
分析的简单案例，我们将使用 mtcars 数据集，该数据集内置于 R 中，包含了 32 款不同车型的多个性能指标。
案例：分析 mtcars 数据集中的汽车性能
1. 数据加载与查看
首先，我们加载 mtcars 数据集并查看其前几行内容。
r 复制代码
# 加载数据（mtcars 已内置在 R 中）
data(mtcars)
# 查看前几行数据
head(mtcars)
1. 描述性统计
我们可以计算数据集中每个变量的描述性统计量（如均值、中位数、标准差等）。
r 复制代码
# 计算描述性统计量
summary(mtcars)
1. 数据可视化
接下来，我们可以使用图形来探索数据。例如，我们可以绘制马力（hp）与每加仑汽油行驶的英里数（mpg）之间的散点图。
r 复制代码
# 绘制散点图
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main = "Horsepower vs Miles per Gallon",
xlab = "Miles per Gallon", ylab = "Horsepower", pch = 19)
我们还可以添加拟合线或平滑曲线来观察两个变量之间的趋势。
r 复制代码
# 添加拟合线
abline(lm(hp ~ mpg, data = mtcars), col = "red")
1. 相关性分析
我们可以使用 cor()函数计算变量之间的相关性。
r 复制代码
# 计算相关性矩阵
cor(mtcars[, c("mpg", "hp", "wt", "qsec")])
这将显示 mpg（每加仑汽油行驶的英里数）、hp（马力）、wt（车重）和 qsec（1/4 英里时间）之间的相关性。
5. 分组分析
我们可以根据某个变量（如汽缸数 cyl）对数据进行分组，并比较不同组之间的性能差异。例如，我们可以使用 t.test()函数来
比较不同汽缸数下的 mpg 均值是否相同。
r 复制代码
# 分组 t 检验
t.test(mpg ~ cyl, data = mtcars)
这将为每个汽缸数组执行 t 检验，并比较它们的 mpg 均值。
6. 数据转换与建模
资源评论
