Porque este semestre porta eletiva com algumas estatísticas classes relacionadas, para começar a aprender as estatísticas de língua R comumente usado. Embora tenha estudado antes de Pascal, C, Python e outras linguagens, mas ainda sinto o contato inicial com a linguagem R, com outras linguagens de programação têm natureza diferente. R A linguagem é uma linguagem de programação projetada matemático, para algumas operações matemáticas comuns e cálculos do que outras línguas é muito mais simples e, portanto, mais adequado para uso em uma análise estatística eficiente. Estou aqui para montar um comum vetor de operações, seqüências, fatores, matrizes, matrizes, listas, etc. linguagem R, na esperança de ajudar - se quaisquer sugestões ou críticas de todos, nós também bem-vindo ao meu blog pessoal ou conhece quase colunas comentário, obrigado!
1 . [A dimensional]: Vector (o vector)
1.1 Criar um vetor (R linguagem de criação de padrão é um vetor coluna, tais como a necessidade de transpor o vetor linha é necessária)
max ( A, B, C)
Matriz ()
comprimento ()
v <- C ( . 4, . 7, 23,5, 76,2) # Criar um vector e atribuir-lhe um valor v
v <- C ( 4,. 7,. 23.5, 76.2, 80 , "RRT") vectores # estavam contaminadas, contendo caracteres, em seguida, o vector digital irá também ser convertido em caracteres: v torna-se: "7" '23,5' '76,2' '80' 'RRT'" 4" ..
L < - C ( . 4, . 6, nA, 2) #NA representa vaga
K <- C ( t, F., nA, verdadeiro) # verdadeiro, falso representar verdadeira, uma falsa lógico em
que o pH <- c (área1 = 4,5, area2 = 7, lama = 7,3, dam = 8,2, média = 6,3)
1,2 vectores Operação Básica
comprimento (v) # encontrar o comprimento de vetor
modo (v) tipo # demanda Vector (se os vetores são números inteiros, o retorno numérico, se eles contêm letras, o retorno de caracteres, se eles contêm VERDADEIRO, FALSO, então torna-se lógico)
1.3 índice do vector (Índice)
X <- C ( 0, - 3,. 4,. - 1,. 45, 90, - 5.)
X > 0 # saídas: FALSO FALSO FALSO verdadeiro verdadeiro FALSO VERDADEIRO
X [ X > 0] # saídas :. 4 45 90
X [ X <= - 2 | X > 5]. # saídas: -34.590-5 Dica: R & language lt | ou é (ou) o significado de
X [ X > 40 & X < 100] # saídas: 45 90
X [ C ( 4, 6)] Saída #: -190 Nota: [] é o índice de vector pode ser uma pluralidade de elementos
a pH <- C ( Area1 = 4.5 de 5, Área2 = . 7, LAMA = 7,3, Dam = 8,2, média = 6,3) # Neste momento, o índice pode ser utilizada nomear conteúdo indexado, tais como de pH [ 'lama], etc, similar ao linguagem Python de Dict (dicionário)
1.4 Vector Math
Quando dois mesmo comprimento do vector, pode adicionar ou subtrair a posição correspondente, tais como:
V1 <- C ( 4,. 6,. 87)
V2 <- C ( 34 é, 32,5, 12, é)
V1 + V2 # Resultados: 38,0 38,5 99,0
Quando o comprimento do vector de fazer duas não coincidem (o comprimento necessário para ser um múltiplo do outro n), adicionando, sequencialmente, o comprimento do vector de curto e o vector (ou menos) n vezes.
V1 - < (C . 4, . 6, . 8, 10)
V2 <- C ( 10, 2)
V1 + V2 # Resultados: 1,481,812
A multiplicação, divisão e operação raiz quadrada dos elementos de operação de cada um tem um vector (para ambos fator, matriz, matriz, etc.)
V1 <- C ( 4,. 6,. 8,. 24)
2 * V1 # Resultados: 16. 8 12 é de 48 V <- C ( 4,. 7,. 23.5, 76.2, 80) X <- SQRT ( V) X # Resultados: 2.000000 2.645751 4.847680 8.729261 8.944272
1.5 Sequência (Sequência)
-
Directamente "min: max" gera um [min, max] sequência, se min> max, estava na ordem inversa, mas nota que o uso de parênteses
-
Ele também pode ser SEQ usada (de = XX, a = XX, comprimento = XX) ou SEQ (a partir de = 1, a = 5, por = 1) é fornecido na forma de um número de sequência (comprimento) ou para gerar um passo sequência.
1 : 1000 # 1000 ~ uma sequência de
5 : 0 # 2 1. 3. 4 gera 0 5
10 : 15 - 1 # Sequência para 14 9
10 :( 15 - 1) # 10 a 14 da sequência
SEQ ( a partir de = 1, a = . 5, comprimento = 2) # l, 5
SEQ ( comprimento = 10, a partir de = - 2, por = 1). # 2. 1 0 -1 -2 5. 4. 3. 6. 7.
1.5.2 Uso REP () gera repetidamente uma sequência
REP ( . 5, 10) . # 5 foi repetido 10 vezes :. 5. 5. 5. 5. 5. 5. 5. 5. 5
REP ( 1. : . 3, 3). # 1 2. 3. 1 2. 3. 1 2. 3.
REP ( 1. : 2, cada = . 3) # 1: 2 foram repetidos três vezes: 111222
1.5.3 produzir normal, a distribuição t
rnorm ( 10) # 10 para gerar a distribuição normal padrão sequência
rnorm ( . 4, Média = 10, SD = 3) # 10 produz quatro média, o desvio padrão da sequência normal de 3
RT ( . 5, DF = 10) # gera cinco graus de liberdade df = 10 t de distribuição sequência </ pre>