第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件

1.6基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，通常會(huì)用到統(tǒng)計(jì)分布和抽樣，以下是一些基本的命令。

1.6.1抽樣常用的是sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL)（總體，樣本數(shù)，是否有放回，抽中的概率）sample(1:10,10)

x=sample(1:10,10,replace=T);xunique(x)#去重復(fù)的sample(c(0,1),10,replace=T,c(1/4,3/4))#0,1的概率為

1.6基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件n<-1000sample(c(-1,1),n,replace=T)n<-10001.6.2統(tǒng)計(jì)分布dnorm(x,mean=1,sd=2)#x~N(1,4)dnorm(0,0,1)#x~N(0,1),x=0x=seq(-2,-1,0,1,2)#五點(diǎn)的概率：dnorm(x,0,1)

常用函數(shù)：pnorm()#正態(tài)分布的累積分布函數(shù)qnorm()#分位數(shù)rnorm()#偽隨機(jī)數(shù)1.6.2統(tǒng)計(jì)分布pnorm(0,0,1)qnorm(0.5,0,1)rnorm(10,0,1)

其他分布命名規(guī)則和正態(tài)分布相似，d,p,q,r表示概率密度，累積分布，分位數(shù)，偽隨機(jī)數(shù)pnorm(0,0,1)圖圖描述性統(tǒng)計(jì)位置的度量:均值、順序統(tǒng)計(jì)量、中位數(shù)、百分位數(shù)。均值計(jì)算：若x是向量、矩陣，則mean(x)返回其全部元素均值。若要返回?cái)?shù)組某一維的均值：apply(x,dim,mean);dim=1計(jì)算行均值，dim=2計(jì)算列均值。若x是數(shù)據(jù)框，則mean(x)返回各列的均值Mean的一般用法：

mean(x,trim=0,na.rm=FALSE)trim指定去掉x兩端數(shù)的比例；na.rm=TRUE允許有缺失值。類似又sum(x)函數(shù)可求x的和。描述性統(tǒng)計(jì)位置的度量:均值、順序統(tǒng)計(jì)量、中位數(shù)、百分位數(shù)。順序統(tǒng)計(jì)量將n個(gè)數(shù)據(jù)(觀測(cè)值)按從小到大的順序排列后,稱其為順序統(tǒng)計(jì)量.函數(shù)sort(x)給出了樣本x的順序統(tǒng)計(jì)量order()給出排序后的下標(biāo)rank()給出了樣本x的秩次統(tǒng)計(jì)量x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)sort(x)order(x)順序統(tǒng)計(jì)量將n個(gè)數(shù)據(jù)(觀測(cè)值)按從小到大的順序排列后,稱其為中位數(shù)中位數(shù)描述數(shù)據(jù)中心位置的數(shù)字特征.大體上比中位數(shù)大或小的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為整個(gè)數(shù)據(jù)的一半.對(duì)于對(duì)稱分布的數(shù)據(jù)，均值與中位數(shù)比較接近;對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，均值與中位數(shù)不同.中位數(shù)的又一顯著特點(diǎn)是不受異常值的影響，具有穩(wěn)健性，因此它是數(shù)據(jù)分析中相當(dāng)重要的統(tǒng)計(jì)量.在R軟件中，函數(shù)median()給觀測(cè)量的中位數(shù).如x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)median(x)median(x,na.rm=TRUE)#若數(shù)據(jù)中有缺失值中位數(shù)中位數(shù)描述數(shù)據(jù)中心位置的數(shù)字特征.大體上比中位數(shù)大或小百分位數(shù)百分位數(shù)(percentile)是中位數(shù)的推廣.將數(shù)據(jù)按從小到大的排列后，0<p<1，它的p分位點(diǎn)定義為：在R軟件中,quantile()函數(shù)計(jì)算觀測(cè)量的百分位數(shù).如w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)quantile(w)一般用法：

quantile(x,probs=seq(0,1,0.25),na.rm=FALSE)百分位數(shù)百分位數(shù)(percentile)是中位數(shù)的推廣.將數(shù)分散程度的度量表示數(shù)據(jù)分散(或變異)程度的特征量有方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差、四分位極差、變異系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤等.在R軟件中，用var()和sd()計(jì)算方差、標(biāo)準(zhǔn)差：var(x,na.rm=FALSE,)sd(x,na.rm=FALSE)分散程度的度量表示數(shù)據(jù)分散(或變異)程度的特征量有方差、標(biāo)準(zhǔn)極差與標(biāo)準(zhǔn)誤樣本極差(記為R)的計(jì)算:R=max(x)-min(x)樣本上、下四分位數(shù)之差稱為四分位差(或半極差)，記為R1.它也是度量樣本分散性的重要數(shù)字特征，特別對(duì)于具有異常值的數(shù)據(jù)，它作為分散性具有穩(wěn)健性，因此在穩(wěn)健性數(shù)據(jù)分析中具有重要作用.半極差計(jì)算：R1=quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)樣本標(biāo)準(zhǔn)誤(記為sm)定義為s/sqrt(n)樣本標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算：sm=sd(x)/sqrt(length(x))極差與標(biāo)準(zhǔn)誤樣本極差(記為R)的計(jì)算:R=max(1.7R的圖形功能R提供了非常多樣的繪圖功能，可以通過(guò)R提供的兩組演示例子進(jìn)行了解：demo(graphics)demo(persp)注：不能把繪圖結(jié)果賦值給一個(gè)對(duì)象，其結(jié)果將直接輸出到一個(gè)“繪圖設(shè)備”上，繪圖設(shè)備是一個(gè)繪圖的窗口或一個(gè)文件。

1.7R的圖形功能14圖

R繪制的圖形14圖R繪制的圖形R繪圖功能R具備卓越的繪圖功能，通過(guò)參數(shù)設(shè)置對(duì)圖形進(jìn)行精確控制。繪制的圖形能滿足出版印刷的要求，可以輸出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各種格式。通過(guò)與GhostScript軟件的結(jié)合，可以生成600dpi，1200dpi的等各種分辨率和尺寸的圖形。繪圖是通過(guò)繪圖函數(shù)結(jié)合相應(yīng)的選項(xiàng)完成的。繪圖函數(shù)包括高級(jí)繪圖函數(shù)和低級(jí)繪圖函數(shù)。R繪圖功能R具備卓越的繪圖功能，通過(guò)參數(shù)設(shè)置對(duì)圖形進(jìn)行精確控16高級(jí)繪圖函數(shù)

plot()繪制散點(diǎn)圖等多種圖形,根據(jù)數(shù)據(jù)的類，調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)繪圖hist()頻率直方圖boxplot()箱線圖stripchart()點(diǎn)圖barplot()柱狀圖dotplot()點(diǎn)圖piechart()餅圖matplot()數(shù)學(xué)圖形16高級(jí)繪圖函數(shù)plot()繪制散1.7.1plot函數(shù)#散點(diǎn)圖plot(x,y,…)函數(shù)

x:圖形中點(diǎn)的坐標(biāo)，或者也可以表示一個(gè)單獨(dú)的作圖結(jié)構(gòu)、函數(shù)或任何一個(gè)R語(yǔ)言對(duì)象

y:著是一個(gè)可選的參數(shù)，如果‘x’表示x軸坐標(biāo)的話，則’y’表示圖形中點(diǎn)的y軸坐標(biāo)

…：其他圖形參數(shù)

1.7.1plot函數(shù)#散點(diǎn)圖18圖

散點(diǎn)圖與箱線圖18圖散點(diǎn)圖與箱線圖19低級(jí)繪圖函數(shù)lines()添加線curve()添加曲線abline()添加給定斜率的線points()添加點(diǎn)segments()折線arrows()箭頭axis()坐標(biāo)軸box()外框title()標(biāo)題text()文字mtext()圖邊文字19低級(jí)繪圖函數(shù)lines()添加線curve()添加曲線a20繪圖參數(shù)參數(shù)用在函數(shù)內(nèi)部，在沒(méi)有設(shè)定值時(shí)使用默認(rèn)值。font=

字體,lty=

線類型,lwd=

線寬度,pch=

點(diǎn)的類型,xlab=

橫坐標(biāo),ylab=

縱坐標(biāo),xlim=

橫坐標(biāo)范圍,ylim=

縱坐標(biāo)范圍,也可以對(duì)整個(gè)要繪制圖形的各種參數(shù)進(jìn)行設(shè)定參見(jiàn)par()20繪圖參數(shù)參數(shù)用在函數(shù)內(nèi)部，在沒(méi)有設(shè)定值時(shí)使用默認(rèn)值。舉例：繪圖x=seq(0,10,.5)y=2*sin(0.2*x)+log(x^2+3*x+1)plot(x,y,xlab=“Xisacross”,ylab=“YisUp”)points(x^0.5,y,pch=3)points(x,8-0.7*y,pch=“m”)#usea“m”symbolpoints(rev(x),y,pch=5)lines(x,y,lwd=2)title(“TitlesareTops”)#見(jiàn)下圖舉例：繪圖x=seq(0,10,.5)第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件分步繪圖

1.打開(kāi)繪圖窗口，不繪制任何對(duì)象plot(x,y,type="n",xlab="",ylab="",axes=F)

2.添加坐標(biāo)點(diǎn)

points(x,y)3.添加坐標(biāo)軸axis(1);axis(at=seq(0.2,1.8,0.2),side=2)4.補(bǔ)齊散點(diǎn)圖的邊框box()5.添加標(biāo)題、副標(biāo)題、橫軸說(shuō)明、縱軸說(shuō)明title(main="Maintitle",sub="subtitle",xlab="x-label",ylab="y-label")分步繪圖1.打開(kāi)繪圖窗口，不繪制任何對(duì)象24圖

分步繪圖12345624圖分步繪圖12345625舉例：繪圖生成0到2之間的50個(gè)隨機(jī)數(shù)，分別命名為x,yx<-runif(50,0,2)y<-runif(50,0,2)繪圖：將主標(biāo)題命名為“散點(diǎn)圖”，橫軸命名為”橫坐標(biāo)”，縱軸命名為“縱坐標(biāo)”plot(x,y,main="散點(diǎn)圖",xlab="橫坐標(biāo)",ylab="縱坐標(biāo)")text(0.6,0.6,"textat(0.6,0.6)")abline(h=.6,v=.6)25舉例：繪圖生成0到2之間的50個(gè)隨機(jī)數(shù)，分別命名為x,y26圖

繪圖舉例26圖繪圖舉例1.7.2多圖顯示

par()par(mfrow=c(2,2))x=rnorm(100,2,3)y=7:1pie(y,col=rainbow(7),radius=1)hist(x,col=3)boxplot(x)barplot(c(1,2,3))#如下圖1.7.2多圖顯示第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件29在原有圖形上添加元素舉例：x<-rnorm(100)#生成隨機(jī)數(shù)hist(x,freq=F)#繪制直方圖curve(dnorm(x),add=T)#添加曲線h<-hist(x,plot=F)#繪制直方圖ylim<-range(0,h$density,dnorm(0))#設(shè)定縱軸的取值范圍hist(x,freq=F,ylim=ylim)#繪制直方圖curve(dnorm(x),add=T,col="red")#添加曲線29在原有圖形上添加元素舉例：30圖27在原有直方圖上添加曲線30圖27在原有直方圖上添加曲線第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件1.8R幫助和包

1.8.1R幫助help(abs)#絕對(duì)值函數(shù)help(np)?np

1.8R幫助和包1.8.2R包install.packages(“np”)#安裝非參包library(np)#使用非參包1.8.2R包34輸入歷史history輸入的命令，在R中作為歷史history保存，可輸入函數(shù)history()#查看輸入歷史history(Inf)#查看打開(kāi)R之后所有的輸入可用向上或向下的箭頭切換輸入的行。34輸入歷史history輸入的命令，在R中作為歷史his1.6基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，通常會(huì)用到統(tǒng)計(jì)分布和抽樣，以下是一些基本的命令。

1.6.1抽樣常用的是sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL)（總體，樣本數(shù)，是否有放回，抽中的概率）sample(1:10,10)

x=sample(1:10,10,replace=T);xunique(x)#去重復(fù)的sample(c(0,1),10,replace=T,c(1/4,3/4))#0,1的概率為

1.6基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件n<-1000sample(c(-1,1),n,replace=T)n<-10001.6.2統(tǒng)計(jì)分布dnorm(x,mean=1,sd=2)#x~N(1,4)dnorm(0,0,1)#x~N(0,1),x=0x=seq(-2,-1,0,1,2)#五點(diǎn)的概率：dnorm(x,0,1)

常用函數(shù)：pnorm()#正態(tài)分布的累積分布函數(shù)qnorm()#分位數(shù)rnorm()#偽隨機(jī)數(shù)1.6.2統(tǒng)計(jì)分布pnorm(0,0,1)qnorm(0.5,0,1)rnorm(10,0,1)

其他分布命名規(guī)則和正態(tài)分布相似，d,p,q,r表示概率密度，累積分布，分位數(shù)，偽隨機(jī)數(shù)pnorm(0,0,1)圖圖描述性統(tǒng)計(jì)位置的度量:均值、順序統(tǒng)計(jì)量、中位數(shù)、百分位數(shù)。均值計(jì)算：若x是向量、矩陣，則mean(x)返回其全部元素均值。若要返回?cái)?shù)組某一維的均值：apply(x,dim,mean);dim=1計(jì)算行均值，dim=2計(jì)算列均值。若x是數(shù)據(jù)框，則mean(x)返回各列的均值Mean的一般用法：

mean(x,trim=0,na.rm=FALSE)trim指定去掉x兩端數(shù)的比例；na.rm=TRUE允許有缺失值。類似又sum(x)函數(shù)可求x的和。描述性統(tǒng)計(jì)位置的度量:均值、順序統(tǒng)計(jì)量、中位數(shù)、百分位數(shù)。順序統(tǒng)計(jì)量將n個(gè)數(shù)據(jù)(觀測(cè)值)按從小到大的順序排列后,稱其為順序統(tǒng)計(jì)量.函數(shù)sort(x)給出了樣本x的順序統(tǒng)計(jì)量order()給出排序后的下標(biāo)rank()給出了樣本x的秩次統(tǒng)計(jì)量x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)sort(x)order(x)順序統(tǒng)計(jì)量將n個(gè)數(shù)據(jù)(觀測(cè)值)按從小到大的順序排列后,稱其為中位數(shù)中位數(shù)描述數(shù)據(jù)中心位置的數(shù)字特征.大體上比中位數(shù)大或小的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為整個(gè)數(shù)據(jù)的一半.對(duì)于對(duì)稱分布的數(shù)據(jù)，均值與中位數(shù)比較接近;對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，均值與中位數(shù)不同.中位數(shù)的又一顯著特點(diǎn)是不受異常值的影響，具有穩(wěn)健性，因此它是數(shù)據(jù)分析中相當(dāng)重要的統(tǒng)計(jì)量.在R軟件中，函數(shù)median()給觀測(cè)量的中位數(shù).如x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)median(x)median(x,na.rm=TRUE)#若數(shù)據(jù)中有缺失值中位數(shù)中位數(shù)描述數(shù)據(jù)中心位置的數(shù)字特征.大體上比中位數(shù)大或小百分位數(shù)百分位數(shù)(percentile)是中位數(shù)的推廣.將數(shù)據(jù)按從小到大的排列后，0<p<1，它的p分位點(diǎn)定義為：在R軟件中,quantile()函數(shù)計(jì)算觀測(cè)量的百分位數(shù).如w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)quantile(w)一般用法：

quantile(x,probs=seq(0,1,0.25),na.rm=FALSE)百分位數(shù)百分位數(shù)(percentile)是中位數(shù)的推廣.將數(shù)分散程度的度量表示數(shù)據(jù)分散(或變異)程度的特征量有方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差、四分位極差、變異系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤等.在R軟件中，用var()和sd()計(jì)算方差、標(biāo)準(zhǔn)差：var(x,na.rm=FALSE,)sd(x,na.rm=FALSE)分散程度的度量表示數(shù)據(jù)分散(或變異)程度的特征量有方差、標(biāo)準(zhǔn)極差與標(biāo)準(zhǔn)誤樣本極差(記為R)的計(jì)算:R=max(x)-min(x)樣本上、下四分位數(shù)之差稱為四分位差(或半極差)，記為R1.它也是度量樣本分散性的重要數(shù)字特征，特別對(duì)于具有異常值的數(shù)據(jù)，它作為分散性具有穩(wěn)健性，因此在穩(wěn)健性數(shù)據(jù)分析中具有重要作用.半極差計(jì)算：R1=quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)樣本標(biāo)準(zhǔn)誤(記為sm)定義為s/sqrt(n)樣本標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算：sm=sd(x)/sqrt(length(x))極差與標(biāo)準(zhǔn)誤樣本極差(記為R)的計(jì)算:R=max(1.7R的圖形功能R提供了非常多樣的繪圖功能，可以通過(guò)R提供的兩組演示例子進(jìn)行了解：demo(graphics)demo(persp)注：不能把繪圖結(jié)果賦值給一個(gè)對(duì)象，其結(jié)果將直接輸出到一個(gè)“繪圖設(shè)備”上，繪圖設(shè)備是一個(gè)繪圖的窗口或一個(gè)文件。

1.7R的圖形功能48圖

R繪制的圖形14圖R繪制的圖形R繪圖功能R具備卓越的繪圖功能，通過(guò)參數(shù)設(shè)置對(duì)圖形進(jìn)行精確控制。繪制的圖形能滿足出版印刷的要求，可以輸出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各種格式。通過(guò)與GhostScript軟件的結(jié)合，可以生成600dpi，1200dpi的等各種分辨率和尺寸的圖形。繪圖是通過(guò)繪圖函數(shù)結(jié)合相應(yīng)的選項(xiàng)完成的。繪圖函數(shù)包括高級(jí)繪圖函數(shù)和低級(jí)繪圖函數(shù)。R繪圖功能R具備卓越的繪圖功能，通過(guò)參數(shù)設(shè)置對(duì)圖形進(jìn)行精確控50高級(jí)繪圖函數(shù)

plot()繪制散點(diǎn)圖等多種圖形,根據(jù)數(shù)據(jù)的類，調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)繪圖hist()頻率直方圖boxplot()箱線圖stripchart()點(diǎn)圖barplot()柱狀圖dotplot()點(diǎn)圖piechart()餅圖matplot()數(shù)學(xué)圖形16高級(jí)繪圖函數(shù)plot()繪制散1.7.1plot函數(shù)#散點(diǎn)圖plot(x,y,…)函數(shù)

x:圖形中點(diǎn)的坐標(biāo)，或者也可以表示一個(gè)單獨(dú)的作圖結(jié)構(gòu)、函數(shù)或任何一個(gè)R語(yǔ)言對(duì)象

y:著是一個(gè)可選的參數(shù)，如果‘x’表示x軸坐標(biāo)的話，則’y’表示圖形中點(diǎn)的y軸坐標(biāo)

…：其他圖形參數(shù)

1.7.1plot函數(shù)#散點(diǎn)圖52圖

散點(diǎn)圖與箱線圖18圖散點(diǎn)圖與箱線圖53低級(jí)繪圖函數(shù)lines()添加線curve()添加曲線abline()添加給定斜率的線points()添加點(diǎn)segments()折線arrows()箭頭axis()坐標(biāo)軸box()外框title()標(biāo)題text()文字mtext()圖邊文字19低級(jí)繪圖函數(shù)lines()添加線curve()添加曲線a54繪圖參數(shù)參數(shù)用在函數(shù)內(nèi)部，在沒(méi)有設(shè)定值時(shí)使用默認(rèn)值。font=

字體,lty=

線類型,lwd=

線寬度,pch=

點(diǎn)的類型,xlab=

橫坐標(biāo),ylab=

縱坐標(biāo),xlim=

橫坐標(biāo)范圍,ylim=

縱坐標(biāo)范圍,也可以對(duì)整個(gè)要繪制圖形的各種參數(shù)進(jìn)行設(shè)定參見(jiàn)par()20繪圖參數(shù)參數(shù)用在函數(shù)內(nèi)部，在沒(méi)有設(shè)定值時(shí)使用默認(rèn)值。舉例：繪圖x=seq(0,10,.5)y=2*sin(0.2*x)+log(x^2+3*x+1)plot(x,y,xlab=“Xisacross”,ylab=“YisUp”)points(x^0.5,y,pch=3)points(x,8-0.7*y,pch=“m”)#usea“m”symbolpoints(rev(x),y,pch=5)lines(x,y,lwd=2)title(“TitlesareTops”)#見(jiàn)下圖舉例：繪圖x=seq(0,10,.5)第一章R基礎(chǔ)03(非參數(shù)統(tǒng)計(jì)新)課件分步繪圖

1.打開(kāi)繪圖窗口，不繪制任何對(duì)象plot(x,y,type="n",xlab="",ylab="",axes=F)

2.添加坐標(biāo)點(diǎn)

points(x,y)3.添加坐標(biāo)軸axis(1);axis(at=seq(0.2,1.8,0.2),side=2)4.補(bǔ)齊散點(diǎn)圖的邊框box()5.添加標(biāo)題、副標(biāo)題、橫軸說(shuō)明、縱軸說(shuō)明title(main="Maintitle",sub="subtitle",xlab="x-label",ylab="y-label")分步繪圖1.打開(kāi)繪圖窗口，不繪制任何對(duì)象58圖

分步繪圖12345624圖分步繪圖12345659舉例：繪圖生成0到2之間的50個(gè)隨機(jī)數(shù)，分別命名為x,yx<-runif(50,0,2)y<-runif(50,0,2)繪圖：將主標(biāo)題命