R語言速成 尹鴻(一)基本操作

2021-08-30 21:37:29 字數 3794 閱讀 4380

> x <

-5 #賦值

>ls(

) #檢視已經建立的變數[1

]"x"

> age <-c

(1,3

,5,2

,11,9

,3,9

,12,3

)> weight <-c

(4.4

,5.3

,7.2

,5.2

,8.5

,7.3

,6.0

,10.4

,10.2

,6.1

)>

mean

(age) #平均數[1

]5.8

>

sd(weight) #標準差[1

]2.077498

>

cor(age,weight) #相關係數[1

]0.9075655

>

plot

(age,weight) #畫圖

>

demo

() #檢視r語言能畫的所有圖

>

demo

(graphics) #檢視r語言能畫哪些圖

> help.

.. 做完了。

如果什麼都不發生的話,你應該自己開啟『http://

127.0

.0.1

:20557

/doc/html/index.html』

>

help

("mean"

)>

?mean

>

??car

>

getwd()

[1]"c:/users/rdz/documents"

>

setwd

("c:/users/"

)>

getwd()

[1]"c:/users"

>

setwd

("c:/users/rdz/documents"+)

> getwd

function ().

internal

(getwd()

)0x0000000004e9f580

>

>

setwd

("c:/users/rdz/documents"

)>

getwd()

[1]"c:/users/rdz/documents"

檢視r語言收集在內的所有包

>

library

() #檢視安裝了哪些包

>

help

("base"

)>

help

(package

="base"

)>

help

(package

="car"

)error in find.

package

(pkgname, lib.loc, verbose = verbose)

: there is no package called 『car』

> install.

packages

("car"

)>

help

(package

="car"

) #成功

#使用該包

>

library

(car)

> some

#更新所有包

update.

packages

()

>

head

(mtcars)

mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb

mazda rx4 21.0

6160

1103.90

2.620

16.4601

44mazda rx4 wag 21.0

6160

1103.90

2.875

17.0201

44datsun 710

22.8

4108

933.85

2.320

18.6111

41hornet 4 drive 21.4

6258

1103.08

3.215

19.4410

31hornet sportabout 18.7

8360

1753.15

3.440

17.0200

32valiant 18.1

6225

1052.76

3.460

20.2210

31>

lm(mpg~wt, data=mtcars) #回歸分析,lm

(y~x1+x2.

..模型, 資料)

call:

lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)

coefficients:

(intercept) wt

37.285

-5.344

> result <-lm

(mpg~wt, data=mtcars) #儲存該回歸結果

>

summary

(result) #檢視回歸結果

call:

lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)

residuals:

min 1q median 3q max

-4.5432

-2.3647

-0.1252

1.4096

6.8727

coefficients:

estimate std. error t value pr

(>

|t|)

(intercept)

37.2851

1.8776

19.858

<

2e-16**

*wt -

5.3445

0.5591

-9.559

1.29e-10**

*---signif. codes:

0 『*

**』 0.001 『*

*』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1

residual standard error:

3.046 on 30 degrees of freedom

multiple r-squared:

0.7528

, adjusted r-squared:

0.7446

f-statistic:

91.38 on 1 and 30 df, p-value:

1.294e-10

>

plot

(result) #畫圖

>

predict

(result, mynewdata) #**

R語言 基本操作整理

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