《统计软件R入门》课件

《统计软件r入门》ppt课件REPORTING目录•R语言简介•R语言基础•R语言的数据处理•R语言的统计分析•R语言的扩展包•R语言的实际应用案例PART01R语言简介REPORTINGR语言的发展历程起源早期发展当前状况R语言由新西兰奥克兰大学的在20世纪90年代，R语言逐渐在R语言已成为数据科学、统计学、Robert Gentleman和Ross学术界和统计领域得到认可和应机器学习和人工智能等领域的重Ihaka于1993年开发，旨在提供用，成为一种流行的数据分析工要工具，拥有庞大的用户社区和一个用于统计分析的编程语言和具丰富的资源环境R语言的特点与优势自由和开放强大的统计分析能力R语言是开源的，遵循GNU协议，可自由获R语言内置了大量统计函数和算法，支持各取和使用，便于学习和研究种统计分析方法灵活的数据处理强大的可视化能力R语言提供了丰富的数据操作和清洗工具，R语言拥有丰富的可视化包和图形函数，支方便处理各种类型的数据持各种图表和图形制作R语言的应用领域统计学研究R语言是统计学研究的常用工具，支持各种统计模型和方法数据科学R语言广泛应用于数据挖掘、数据清洗、特征工程等领域人工智能R语言在人工智能领域也发挥了重要作用，特别是在自然语言处理、图像机器学习处理和语音识别等领域R语言在机器学习领域有广泛的应用，支持各种机器学习算法和模型训练PART02R语言基础REPORTINGR语言的语法规则变量赋值控制结构使用`=`进行变量赋值使用`if`、`else`、`for`、`while`等控制结构函数定义注释使用`function`定义函数使用`#`进行注释数据类型与变量字符型因子型存储文本数据有序分类数据数值型逻辑型矩阵和数组存储数值数据，如整数和小数存储真或假的值多维数据结构数据导入与导从文件导入数据使用`read.table`、`read.csv`等函数向文件导出数据使用`write.table`、`write.csv`等函数从数据库导入数据使用特定的数据库包数据合并与重塑使用`merge`、`reshape`等函数基础函数操作统计函数数学函数如`mean`,`sum`,`var`等如`sqrt`,`log`,`exp`等因子和有序因子操作向量和矩阵操作如`levels`,`as.factor`等如`length`,`dim`,`c`等PART03R语言的数据处理REPORTING数据清洗缺失值处理介绍如何处理数据中的缺失值，如使用`na.omit`函数删除含有缺失值的行，或使用`is.na`函数筛选出缺失值异常值识别讲解如何识别数据中的异常值，如使用箱线图（box plot）或IQR（四分位距）方法，并介绍如何处理异常值数据筛选与排序数据筛选数据排序介绍如何使用`subset`函数筛选数据，讲解如何使用`order`和`sort`函数对数根据特定条件选择需要的行或列据进行排序，包括按升序或降序排列VS数据聚合与分组数据聚合介绍如何使用`summarize`函数对数据进行聚合，如计算均值、中位数、众数等统计量数据分组讲解如何使用`by`函数或`aggregate`函数对数据进行分组，以便进行分组聚合数据可视化基本图形绘制介绍如何使用`plot`函数绘制散点图、线图、直方图等基本图形高级可视化讲解如何使用`ggplot2`包绘制更高级的可视化效果，如分层图、地理信息系统等PART04R语言的统计分析REPORTING描述性统计分析总结词描述性统计分析是通过对数据进行整理、归纳和概括，以反映数据的中心趋势和离散程度详细描述通过均值、中位数、众数等统计量来描述数据的集中趋势；通过标准差、四分位数、方差等统计量来描述数据的离散程度推断性统计分析总结词推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征，即利用样本信息来估计和预测总体的参数详细描述通过参数估计（点估计和区间估计）和假设检验（参数检验和非参数检验）等方法，对总体特征进行推断和分析回归分析总结词回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种统计分析方法详细描述通过建立回归模型，分析自变量和因变量之间的线性或非线性关系，并对模型进行假设检验和预测分析假设检验总结词详细描述假设检验是在一定假设下，通过样本数据来首先提出原假设和备择假设，然后根据样本检验该假设是否成立的一种统计分析方法数据计算检验统计量，最后根据检验统计量的值来判断原假设是否成立PART05R语言的扩展包REPORTING常用扩展包介绍dplyrggplot2用于数据处理和分析的包，提供了数据操作和转换的便捷函数用于数据可视化的强大包，提供了一02种简洁、优雅的方式来创建各种图表tidyverse0103包含一系列现代数据处理和分析工具的包集合，基于dplyr和ggplot2stringr用于字符串处理的包，提供了各种字符串操作的函数0504data.table提供高效的数据处理功能，特别是对于大型数据集如何安装与加载扩展包安装扩展包加载扩展包使用`install.packagespackageName`使用`librarypackageName`命令来加载命令来安装扩展包已安装的扩展包使用扩展包进行高级分析数据可视化机器学习使用ggplot2扩展包创建各种高级图表，如使用如caret、e1071等扩展包进行机器学散点图、直方图、箱线图等习和预测模型构建时间序列分析地理信息系统分析使用如quantmod、TTR等扩展包进行时间使用rgdal、sp等扩展包进行地理空间数据序列数据的分析和预测的处理和分析PART06R语言的实际应用案例REPORTING时间序列分析案例时间序列分析R语言提供了许多用于时间序列分析的包，如ts和forecast，可以用于分析、预测和可视化时间序列数据季节性和趋势性分析R语言可以用于识别时间序列数据中的季节性和趋势性，并使用适当的模型进行预测平稳和非平稳序列处理R语言可以处理平稳和非平稳时间序列，并使用ARIMA、SARIMA等模型进行预测机器学习案例分类算法01R语言提供了许多分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等，可以用于分类问题聚类算法02R语言提供了许多聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等，可以用于聚类问题特征选择和降维03R语言提供了许多特征选择和降维方法，如主成分分析、线性判别分析等，可以用于减少特征数量和提高模型性能生物信息学案例遗传数据分析R语言可以用于遗传数据分析，如使用PLINK和基因表达数据分析VCFtools进行基因型数据预处理和分析R语言可以用于分析基因表达数据，如使用DESeq2包进行差异表达分析蛋白质组学数据分析R语言可以用于蛋白质组学数据分析，如使用Protcomp进行蛋白质分类和功能注释THANKS感谢观看REPORTING。