R语言常用统计方法实现课件.ppt

《R语言常用统计方法实现课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、常用统计方法用R实现R中内嵌的分布R提供了四类有关统计分布的函数:密度函数、(累积)分布函数、分位数函数、随机数函数.它们都与分布的英文名称(或者其缩写)相对应.对于所给的分布名称，加前缀“d”就是密度函数(对于离散分布,指分布律);加前缀“p”就是分布函数;加前缀“q”就是分位数函数;加前缀“r”就是随机数发生函数.这四类函数的第一个参数是有规律的:形为dfunc的函数为x，pfunc的函数为q,qfunc的函数为p,rfunc的函数为n(但rhyper和rwilcox是特例，他们的第一个参数为nn).若R中分布的函数名为func,则四类函

2、数的调用格式为:1)概率密度函数:dfunc(x,p1,p2,...),x为数值向量;2)(累积)分布函数:pfunc(q,p1,p2,...),q为数值向量;3)分位数函数:qfunc(p,p1,p2,...),p为由概率构成的向量;4)随机数函数:rfunc(n,p1,p2,...),n为生成数据的个数,p1,p2,...是分布的参数值.R提供的常用分布(要加前缀)分布名称R名称选项betabetashape1,shape2binomialbinomsize,probCauchycauchylocation=0,scale=1chi-sq

3、aured(2)chisqdf,ncpexponentialexprateFisher-Snedecor(F)fdf1,df2,ncpgammagammashape,scale=1geometricgeomprobhypergeometrichyperm,n,klognormallnormmeanlog=0,sdlog=1logisticlogislocation=0,scale=1multinomialmultinomsize,probnormalnormmean=0,sd=1negativebinomialnbinomsize,prob

4、PoissonpoislambdaStudent's(t)tdfuniformunifmin=0,max=1Weibullweibullshape,scale=1Wilcoxon'sstatisticswilcoxm,nsignrankn描述性统计位置的度量:均值、顺序统计量、中位数、百分位数。均值计算：若x是向量、矩阵，则mean(x)返回其全部元素均值。若要返回数组某一维的均值：apply(x,dim,mean);dim=1计算行均值，dim=2计算列均值。若x是数据框，则mean(x)返回各列的均值Mean的一般用法：mean(x,tr

5、im=0,na.rm=FALSE)trim指定去掉x两端数的比例；na.rm=TRUE允许有缺失值。类似有sum(x)函数可求x的和。顺序统计量将n个数据(观测值)按从小到大的顺序排列后,称其为顺序统计量.函数sort(x)给出了样本x的顺序统计量order()给出排序后的下标rank()给出了样本x的秩次统计量x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)sort(x)order(x)中位数中位数描述数据中心位置的数字特征.大体上比中位数大或小的数据个数为整个数据的一半.对于对称分布的数据，均值与中位数比

6、较接近;对于偏态分布的数据，均值与中位数不同.中位数的又一显著特点是不受异常值的影响，具有稳健性，因此它是数据分析中相当重要的统计量.在R软件中，函数median()给观测量的中位数.如x<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)median(x)median(x,na.rm=TRUE)#若数据中有缺失值百分位数百分位数(percentile)是中位数的推广.将数据按从小到大的排列后，0

7、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)分散程度的度量表示数据分散(或变异)程度的特征量有方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数和标准误等.在R软件中，用var()和sd()计算方差、标准差：var(x,na.rm=FALSE,)sd(x,na.rm=FALSE)变异系数、平方和对于变异系数、校正平方和、未校正平方和等指标，需要编写简单

8、的程序.变异系数CV计算:cv<-100*sd(x)/mean(x);cv校正平方和CSS:css<-sum((x-mean(x))^2);css未校正平方和USS