第一章R基础03(非参数统计新)课件

1.6基本统计计算在进行数据分析的时候，通常会用到统计分布和抽样，以下是一些基本的命令。

1.6.1抽样常用的是sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL)（总体，样本数，是否有放回，抽中的概率）sample(1:10,10)

x=sample(1:10,10,replace=T);xunique(x)#去重复的sample(c(0,1),10,replace=T,c(1/4,3/4))#0,1的概率为

1.6基本统计计算第一章R基础03(非参数统计新)课件n<-1000sample(c(-1,1),n,replace=T)n<-10001.6.2统计分布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)#五点的概率：dnorm(x,0,1)

常用函数：pnorm()#正态分布的累积分布函数qnorm()#分位数rnorm()#伪随机数1.6.2统计分布pnorm(0,0,1)qnorm(0.5,0,1)rnorm(10,0,1)

其他分布命名规则和正态分布相似，d,p,q,r表示概率密度，累积分布，分位数，伪随机数pnorm(0,0,1)图图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,trim=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。类似又sum(x)函数可求x的和。描述性统计位置的度量:均值、顺序统计量、中位数、百分位数。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)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<p<1，它的p分位点定义为：在R软件中,quantile()函数计算观测量的百分位数.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)百分位数百分位数(percentile)是中位数的推广.将数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)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、标准极差与标准误样本极差(记为R)的计算:R=max(x)-min(x)样本上、下四分位数之差称为四分位差(或半极差)，记为R1.它也是度量样本分散性的重要数字特征，特别对于具有异常值的数据，它作为分散性具有稳健性，因此在稳健性数据分析中具有重要作用.半极差计算：R1=quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)样本标准误(记为sm)定义为s/sqrt(n)样本标准误计算：sm=sd(x)/sqrt(length(x))极差与标准误样本极差(记为R)的计算:R=max(1.7R的图形功能R提供了非常多样的绘图功能，可以通过R提供的两组演示例子进行了解：demo(graphics)demo(persp)注：不能把绘图结果赋值给一个对象，其结果将直接输出到一个“绘图设备”上，绘图设备是一个绘图的窗口或一个文件。

1.7R的图形功能14图

R绘制的图形14图R绘制的图形R绘图功能R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求，可以输出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各种格式。通过与GhostScript软件的结合，可以生成600dpi，1200dpi的等各种分辨率和尺寸的图形。绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。绘图函数包括高级绘图函数和低级绘图函数。R绘图功能R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控16高级绘图函数

plot()绘制散点图等多种图形,根据数据的类，调用相应的函数绘图hist()频率直方图boxplot()箱线图stripchart()点图barplot()柱状图dotplot()点图piechart()饼图matplot()数学图形16高级绘图函数plot()绘制散1.7.1plot函数#散点图plot(x,y,…)函数

x:图形中点的坐标，或者也可以表示一个单独的作图结构、函数或任何一个R语言对象

y:着是一个可选的参数，如果‘x’表示x轴坐标的话，则’y’表示图形中点的y轴坐标

…：其他图形参数

1.7.1plot函数#散点图18图

散点图与箱线图18图散点图与箱线图19低级绘图函数lines()添加线curve()添加曲线abline()添加给定斜率的线points()添加点segments()折线arrows()箭头axis()坐标轴box()外框title()标题text()文字mtext()图边文字19低级绘图函数lines()添加线curve()添加曲线a20绘图参数参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。font=

字体,lty=

线类型,lwd=

线宽度,pch=

点的类型,xlab=

横坐标,ylab=

纵坐标,xlim=

横坐标范围,ylim=

纵坐标范围,也可以对整个要绘制图形的各种参数进行设定参见par()20绘图参数参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。举例：绘图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”)#见下图举例：绘图x=seq(0,10,.5)第一章R基础03(非参数统计新)课件分步绘图

1.打开绘图窗口，不绘制任何对象plot(x,y,type="n",xlab="",ylab="",axes=F)

2.添加坐标点

points(x,y)3.添加坐标轴axis(1);axis(at=seq(0.2,1.8,0.2),side=2)4.补齐散点图的边框box()5.添加标题、副标题、横轴说明、纵轴说明title(main="Maintitle",sub="subtitle",xlab="x-label",ylab="y-label")分步绘图1.打开绘图窗口，不绘制任何对象24图

分步绘图12345624图分步绘图12345625举例：绘图生成0到2之间的50个随机数，分别命名为x,yx<-runif(50,0,2)y<-runif(50,0,2)绘图：将主标题命名为“散点图”，横轴命名为”横坐标”，纵轴命名为“纵坐标”plot(x,y,main="散点图",xlab="横坐标",ylab="纵坐标")text(0.6,0.6,"textat(0.6,0.6)")abline(h=.6,v=.6)25举例：绘图生成0到2之间的50个随机数，分别命名为x,y26图

绘图举例26图绘图举例1.7.2多图显示

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))#如下图1.7.2多图显示第一章R基础03(非参数统计新)课件29在原有图形上添加元素举例：x<-rnorm(100)#生成随机数hist(x,freq=F)#绘制直方图curve(dnorm(x),add=T)#添加曲线h<-hist(x,plot=F)#绘制直方图ylim<-range(0,h$density,dnorm(0))#设定纵轴的取值范围hist(x,freq=F,ylim=ylim)#绘制直方图curve(dnorm(x),add=T,col="red")#添加曲线29在原有图形上添加元素举例：30图27在原有直方图上添加曲线30图27在原有直方图上添加曲线第一章R基础03(非参数统计新)课件1.8R帮助和包

1.8.1R帮助help(abs)#绝对值函数help(np)?np

1.8R帮助和包1.8.2R包install.packages(“np”)#安装非参包library(np)#使用非参包1.8.2R包34输入历史history输入的命令，在R中作为历史history保存，可输入函数history()#查看输入历史history(Inf)#查看打开R之后所有的输入可用向上或向下的箭头切换输入的行。34输入历史history输入的命令，在R中作为历史his1.6基本统计计算在进行数据分析的时候，通常会用到统计分布和抽样，以下是一些基本的命令。

1.6.1抽样常用的是sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL)（总体，样本数，是否有放回，抽中的概率）sample(1:10,10)

x=sample(1:10,10,replace=T);xunique(x)#去重复的sample(c(0,1),10,replace=T,c(1/4,3/4))#0,1的概率为

1.6基本统计计算第一章R基础03(非参数统计新)课件n<-1000sample(c(-1,1),n,replace=T)n<-10001.6.2统计分布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)#五点的概率：dnorm(x,0,1)

常用函数：pnorm()#正态分布的累积分布函数qnorm()#分位数rnorm()#伪随机数1.6.2统计分布pnorm(0,0,1)qnorm(0.5,0,1)rnorm(10,0,1)

其他分布命名规则和正态分布相似，d,p,q,r表示概率密度，累积分布，分位数，伪随机数pnorm(0,0,1)图图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,trim=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。类似又sum(x)函数可求x的和。描述性统计位置的度量:均值、顺序统计量、中位数、百分位数。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)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<p<1，它的p分位点定义为：在R软件中,quantile()函数计算观测量的百分位数.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)百分位数百分位数(percentile)是中位数的推广.将数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)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、标准极差与标准误样本极差(记为R)的计算:R=max(x)-min(x)样本上、下四分位数之差称为四分位差(或半极差)，记为R1.它也是度量样本分散性的重要数字特征，特别对于具有异常值的数据，它作为分散性具有稳健性，因此在稳健性数据分析中具有重要作用.半极差计算：R1=quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)样本标准误(记为sm)定义为s/sqrt(n)样本标准误计算：sm=sd(x)/sqrt(length(x))极差与标准误样本极差(记为R)的计算:R=max(1.7R的图形功能R提供了非常多样的绘图功能，可以通过R提供的两组演示例子进行了解：demo(graphics)demo(persp)注：不能把绘图结果赋值给一个对象，其结果将直接输出到一个“绘图设备”上，绘图设备是一个绘图的窗口或一个文件。

1.7R的图形功能48图

R绘制的图形14图R绘制的图形R绘图功能R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求，可以输出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各种格式。通过与GhostScript软件的结合，可以生成600dpi，1200dpi的等各种分辨率和尺寸的图形。绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。绘图函数包括高级绘图函数和低级绘图函数。R绘图功能R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控50高级绘图函数

plot()绘制散点图等多种图形,根据数据的类，调用相应的函数绘图hist()频率直方图boxplot()箱线图stripchart()点图barplot()柱状图dotplot()点图piechart()饼图matplot()数学图形16高级绘图函数plot()绘制散1.7.1plot函数#散点图plot(x,y,…)函数

x:图形中点的坐标，或者也可以表示一个单独的作图结构、函数或任何一个R语言对象

y:着是一个可选的参数，如果‘x’表示x轴坐标的话，则’y’表示图形中点的y轴坐标

…：其他图形参数

1.7.1plot函数#散点图52图

散点图与箱线图18图散点图与箱线图53低级绘图函数lines()添加线curve()添加曲线abline()添加给定斜率的线points()添加点segments()折线arrows()箭头axis()坐标轴box()外框title()标题text()文字mtext()图边文字19低级绘图函数lines()添加线curve()添加曲线a54绘图参数参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。font=

字体,lty=

线类型,lwd=

线宽度,pch=

点的类型,xlab=

横坐标,ylab=

纵坐标,xlim=

横坐标范围,ylim=

纵坐标范围,也可以对整个要绘制图形的各种参数进行设定参见par()20绘图参数参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。举例：绘图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”)#见下图举例：绘图x=seq(0,10,.5)第一章R基础03(非参数统计新)课件分步绘图

1.打开绘图窗口，不绘制任何对象plot(x,y,type="n",xlab="",ylab="",axes=F)

2.添加坐标点

points(x,y)3.添加坐标轴axis(1);axis(at=seq(0.2,1.8,0.2),side=2)4.补齐散点图的边框box()5.添加标题、副标题、横轴说明、纵轴说明title(main="Maintitle",sub="subtitle",xlab="x-label",ylab="y-label")分步绘图1.打开绘图窗口，不绘制任何对象58图

分步绘图12345624图分步绘图12345659举例：绘图生成0到2之间的50个随机数，分别命名为x,yx<-runif(50,0,2)y<-runif(50,0,2)绘图：将主标题命