R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和数据可视化的编程语言。总结了R语言的常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、帮助和绘图等关键知识点。常用函数包括聚类(如kmeans、pam、clara、hclust)、分类(如rpart、randomForest)、关联规则(如arules、APRIORI算法)、序列模式(如arulesSequences、SPADE算法)、时间序列(如timsac、ts)、统计分析(如方差分析、密度分析、假设检验)、以及各种图表绘制函数(如barplot、hist、boxplot等)。数据类型涵盖了向量、矩阵、数组、列表和数据框等多种形式。数据操作部分介绍了缺失值处理(如na.omit())、变量标准化(如scale())、变量转置等常用技术。
R语言笔记 常用函数、统计分析、数据类型、操作及绘图详解
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语言: 英语
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R语言,作为一门强大的统计分析语言,为数据科学家和统计学家提供了丰富的工具和资源。本教程将引导你学习R语言的核心概念,并运用其实现数据分析。
学习内容:
R语言基础语法
数据导入与处理
描述性统计分析
统计推断与假设检验
数据可视化
常见统计模型
通过学习本教程,你将掌握使用R语言进行数据分析和统计建模的技能,并能将其应用于实际问题。
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R语言统计分析入门
语法基础
数据类型:数值型、字符型、逻辑型等
运算符:算术运算符、逻辑运算符、关系运算符等
控制流:if语句、for循环、while循环等
函数:自定义函数和内置函数
统计分析
数据导入与导出
数据清洗与整理
描述性统计
假设检验
线性回归
时间序列分析
可视化
基础图形:散点图、折线图、直方图等
高级图形:箱线图、热图、3D图等
图形定制:颜色、标签、标题等
常用R包
dplyr: 数据处理
ggplot2: 数据可视化
tidyr: 数据整理
lubridate: 日期和时间处理
stringr: 字符串处理
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汤银才老师将带领你进入R语言的统计分析世界,通过实际案例与操作,掌握R语言的核心功能:
数据处理与可视化: 学习数据的导入、清洗、整理和转换,并使用R语言强大的可视化工具创建直观图表。
统计建模与分析: 探索多种统计模型,如线性回归、时间序列分析等,并学习模型评估与优化。
机器学习算法应用: 利用R语言实现机器学习算法,例如分类、聚类和预测,并将结果应用于实际问题。
通过学习,你将能够:
熟练使用R语言进行数据分析和统计建模。
选择合适的统计方法解决实际问题。
解读分析结果并进行有效决策。
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