tidyr

> tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列> gather(tdata,key="Key",value="Value",cyl:disp,mpg)创key列和value列，cyl和disp放在一列中-号减去不需要转换的列> spread(gdata,key="Key",value="Value")根据value将key打散开 与unite函数对立separate(df,col=x,into=c("A","B"))将数据框的列分割unite(x,col="AB",A,B,sep='.')

dplyr

> dplyr::filter(iris,Sepal.Length>7)条件过滤> dplyr::distinct(rbind(iris[1:10,],iris[1:15,]))去除重复行> dplyr::slice(iris,10:15)切片> dplyr::sample_n(iris,10)随机10行> dplyr::sample_frac(iris,0.1)按比例随机选取> dplyr::arrange(iris,Sepal.Length)排序dplyr::arrange(iris,desc(Sepal.Length))降序> select(starwars,height)选取> summarise(iris,avg=mean(Sepal.Length))

统计函数

%>%链式操作符，管道 ctrl+shift+m> iris %>% group_by(Species)> dplyr::group_by(iris,Species)> iris %>% group_by(Species) %>% summarise(avg=mean(Sepal.Width)) %>% arrange(avg)> dplyr::mutate(iris,new= Sepal.Length+Petal.Length)相加总和> dplyr::left_join(a,b,by="x1")> dplyr::right_join(a,b,by="x1")> dplyr::full_join(a,b,by="x1")> dplyr::semi_join(a,b,by="x1")交集部分> dplyr::anti_join(a,b,by="x1")补集部分> intersect(first,second)交集> dplyr::union_all(first,second)并集> dplyr::union(first,second)非冗余并集> setdiff(first,second)补集heatmap输入矩阵lm输入数据框plot向量和向量-散点图，向量和因子-条形图cbind,rbind矩阵或数据框sum,mean,sd,range,median,sort,order向量main 字符串不能为向量na.rm true和falseaxis side参数1到4fig 包含四个元素向量> plot(c(1:20),c(seq(1,89,length.out=20)),type="l",lty=1)实线> plot(c(1:20),c(seq(1,89,length.out=20)),type="l",lty=2)虚线

数学统计

> x <- rnorm(n=100,mean=15,sd=2)生成100个平均数为15方差为2的随机数> qqnorm(x)set.seed(666) runif(50)绑定随机数dgama(c(1:9),shape=2,rate=1)生成密度gama分布；随机数

描述性统计

summary()fivenum()Hmisc describe()pastecs stat.desc() basic=T norm=Tpsych describe() trim=0.1去除最低最高10%> aggregate(Cars93[c("Min.Price","Price","Max.Price"," MPG.city")],by=list(Manufacturer=Cars93$Manufacturer),mean)字符串型 返回一个统计函数doBy > summaryBy(mpg+hp+wt~am,data=myvars,FUN = mean)psych describe.by(myvars,list(am=mtcars$am))分组统计describeBy(myvars,list(am=mtcars$am))详细信息

统计函数 二元类元表

> table(cut(mtcars$mpg,c(seq(10,50,10))))频数统计> prop.table(table(mtcars$cyl))频数占比> table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)> with(data=Arthritis,(table(Treatment,Improved)))省略数据集的名字> xtabs(~Treatment+Improved,data=Arthritis)根据类别统计频数> margin.table(x,1/2)总和> addmargins(x)将总和添加到原表中> ftable(y)评估式类元表

独立性检验

原假设：不变 备择假设：变化P值越小越能实现> mytable <- table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)> chisq.test(mytable)卡方独立性检验> fisher.test(mytable)精确独立检验> mantelhaen.test(mytable)> mytable <- xtabs(~Treatment+Sex+Improved,data=Arthritis)> mantelhaen.test(mytable)

相关性检验

> cor(state.x77) > cor(x,y)> cov(state.x77)偏相关ggm> pcor(c(1,5,2,3,6),cov(state.x77))> cor.test(state.x77[,3],state.x77[,5])psych> corr.test(state.x77)> x <- pcor(c(1,5,2,3,6),cov(state.x77))> pcor.test(x,3,50)MASS> t.test(Prob~So,data=UScrime)

绘图函数

散点图 x、y直方图 因子热力图 数据矩阵象限图 因子、向量> plot(women$height~women$weight)关联图> fit <- lm(height~weight,data=women)> plot(fit)S3 par/plot/summary> plot(as.factor(mtcars$cyl),col=c("red","yellow","blue"))

偏度是统计数据分布偏斜方向程度的度量，统计数据分布非对称程度数字特征、峰度是表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数

> mystats <- function(x,na.omit=FALSE){+ if(na.omit)+ x <- x[!is.na(x)]+ m <- mean(x)+ n <- length(x)+ s <- sd(x)+ skew <- sum((x-m^3/s^3))/n+ kurt <- sum((x-m^4/s^4))/n-3+ return(c(n=m,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtosis=kurt))+ }> i=1;while (i<=10){print("Hello,World");i=i+2;}for(i in 1:10){print("Hello,World")}> ifelse(score>60,print("PASS"),print("FAIL")

线性回归

> fit <- lm(weight~height,data=women)> summary(fit)> coefficients(fit)> confint(fit,level=)置信区间，默认95%> fitted(fit)拟合模型预测值源数据-预测值=残差residuals()> predict(fit,women1)根据结果对新数据进行预测残差拟合图，正态分布图，大小位列图，残差影响图plot(women$height,women$weight)abline拟合曲线> fit2 <- lm(weight~height+I(height^2),data=women)增加二次项> lines(women$height,fitted(fit2),col="red")将点连成线，根据拟合曲线Pr(>|t|)估计系数为0假设的概率，小于0.05Residual standard error残差越小越好Multiple R-squared拟合值越大越好，解释数据量F-statistic模型是否显著，越小越好AIC比较回归值拟合度结果MASSstepAIC逐步回归法leapsregsubsets全子集回归法> par(mfrow=c(2,2)) plot四幅图显示在同个画面抽样验证法500个数据进行回归分析，predict对剩下500个预测，比较残差值

单因素方差分析

> library(multcomp)> attach(cholesterol)> table(trt)> aggregate(response,by=list(trt),FUN=mean) 分组统计平均值查看效果最好因子> fit <- aov(response~ trt,data=cholesterol) 方差分析> summary(fit) 看统计结果，方差结果看F值 越大组间差异越显著、P值衡量F值越小越可靠

协方差

> attach(litter)> aggregate(weight,by=list(dose),FUN=mean)> fit <- aov(weight~gesttime+dose,data=litter)> summary(fit)

双因素方差分析

> attach(ToothGrowth)> xtabs(~supp+dose)统计频率> aggregate(len,by=list(supp,dose),FUN=mean)剂量越小两者差别越明显> ToothGrowth$dose <- factor(ToothGrowth$dose)> fit <- aov(len ~ supp*dose,data=ToothGrowth)> summary(fit)

HH

> interaction.plot(dose,supp,len,type="b",col=c("red","blue"),pch=c(16,18),main = "Interaction between Dose and Supplement Type")

多元方差分析

> library(MASS)> attach(UScereal)> shelf <- factor(shelf)> aggregate(cbind(calories,fat,sugars),by=list(shelf),FUN=mean)> summary.aov(fit)每组测量值不同，差异结果显著

功效分析

> pwr.f2.test(u=3,sig.level=0.05,power=0.9,f2=0.0769)假设显著性水平为0.05，在90%置信水平下至少需要184个样本pwr.anova.test(k=2,f=0.25,sig.level=0.05,power=0.9) 2组效率为0.25显著性水平为0.05，功效水平为90，结果为86*2> data(breslow.dat,package = "robust")> summary(breslow.dat)> attach(breslow.dat)fit <- glm(sumY~Base + Trt +Age，data=breslow.dat,family=poisson(link="log")) 广义线性模型拟合泊松回归 响应变量

逻辑回归

> data(Affairs,package="AER")> summary(Affairs)> table(Affairs$affairs)> prop.table(table(Affairs$affairs)）> prop.table(table(Affairs$gender))> Affairs$ynaffair[Affairs$affairs>0] <- 1> Affairs$ynaffair[Affairs$affairs==0] <- 0> Affairs$ynaffair <- factor(Affairs$ynaffair,levels=c(0,1),labels=c("No","Yes"))> table(Affairs$ynaffair)> attach(Affairs )> fit <- glm(ynaffair~gender+age+yearsmarried+children+religiousness+education+occupation+rating,data=Affairs,family=binomial())> summary(fit)> fit1 <- glm(ynaffair~age+yearsmarried+religiousness+rating,data=Affairs,family=binomial())> summary(fit1)> anova(fit,fit1,test="Chisq")

主成分分析

> library(psych)> fa.parallel(USJudgeRatings,fa="pc",n.iter=100)直线与X符号生成值大于一和100次模拟的平行分析CPU> pc <- principal(USJudgeRatings,nfactors=1,rotate="none",scores=FALSE)/scores=T pc1包含成分整合，观测变量与主成分的相关系数，h2指成分公因子的方差，主成分对每个变量的方差解释度，u2指方差无法被主成分解释的比例，SSloadings特定主成分相关联的标准化后的方差值，proportion var每个主成分对相关值的解释程度

因子分析

> library(psych)> options(digits=2)> covariances <- ability.cov$cov> correlations <- cov2cor(covariances)> fa.parallel(correlations,fa="both",n.obs=112,n.iter=100)> fa.varimax <- fa(correlations,nfactors=2,rotate="varimax",fm="pa")> fa.promax <- fa(correlations,nfactors=2,rotate="promax",fm="pa")factor.plot(fa.promax,labels=rownames(fa.promax$loadings))fa.diagram(fa.varimax,simple=FALSE)fa<-fa(correlations,nfactors=2,rotate="none",fm="pa",score=TRUE)fa$weightlibrary(arules)data(Groceries)> fit <- apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.5))> inspect(fit)

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