R语言基础知识.pptx

R语言是一种强大的统计计算和图形生成工具，广泛应用于数据分析、机器学习和科学研究等领域。以下是关于R语言基础知识的详细解释： 1. **基础篇** - **赋值**：在R中，使用`<-`或`->`进行赋值，也可以使用`assign()`函数进行更复杂的赋值操作。 - **向量、数组和矩阵**：`c()`函数用于创建向量，`array()`用于构造多维数组，`matrix()`则用于创建矩阵。例如，`c(1:12)`创建一个向量，`matrix(1:12, nrow=3)`创建一个3行4列的矩阵。 - **运算**：支持基本的算术运算，如加减乘除，以及幂运算，如`x^y`。`%/%`表示整数除法，`%%`表示求余数。 - **转置、行列式、对角阵**：`t()`函数用于转置，`det()`计算行列式，`diag()`用于生成对角阵或提取对角元素。 - **矩阵运算**：`crossprod()`和`tcrossprod()`计算矩阵的内积，`outer()`计算外积。 - **线性方程组和矩阵求逆**：`solve()`函数可以解决线性方程组或求矩阵的逆。 - **特征值和特征向量**：`eigen()`函数用于求解矩阵的特征值和特征向量。 - **奇异值分解**：`svd()`函数进行奇异值分解，如`svd(A)`。 - **序列生成**：`seq()`函数生成等差序列，如`seq(2,10,2)`。 - **重复与编码**：`rep()`函数用于重复元素，`factor()`将向量编码为因子，`gl()`生成因子。 - **数组操作**：`apply()`函数对数组或矩阵进行特定计算，如行或列的求和、均值。 2. **画图篇** - **常用图表**：`hist()`画直方图，`plot()`画散点图，`pie()`画饼图，`boxplot()`画箱线图，`stem()`画茎叶图，`barplot()`画柱状图，`stars()`和`faces()`用于特殊图形，`qqnorm()`和`qqline()`画QQ图，`abline()`添加直线，`lines()`和`polygon()`用于添加线和多边形。 3. **参数估计** - **求根**：`uniroot()`函数用于单变量方程求根。 - **极值点**：`optimize()`求一维函数的极小值点，`nlm()`处理多变量函数的极小值问题。 4. **回归分析** - **线性模型**：`lm()`函数构建线性模型，如`lm(y ~ x)`表示含截距项的线性模型，`lm(y ~ x - 1)`表示不过原点的线性模型。 - **模型分析**：`summary()`函数提取模型计算结果，`anova()`计算方差分析表，`coefficients()`提取系数，`formula()`获取模型公式，`deviance()`计算残差平方和，`residuals()`计算残差，`predict()`用于预测。 5. **方差分析** - **方差分析表**：`aov()`函数用于计算方差分析表。使用数据框输入数据，然后调用`aov()`函数，最后用`summary()`或自定义函数`anova.tab()`提取信息。 这些基础知识构成了R语言的基本语法和常用功能，是学习和使用R进行数据分析的基础。理解并掌握这些内容，能够帮助用户有效地进行数据探索、建模和可视化。在实际应用中，R语言还提供了丰富的包来扩展其功能，如ggplot2用于高级图形绘制，caret进行机器学习模型的训练和评估等。