R语言基础培训常用统计分析

R语言基础培训常用统计分析汇报人：AA2024-01-252023AAREPORTINGR语言概述与基础数据导入与预处理描述性统计分析推断性统计分析高级统计分析方法R语言在统计分析中的应用案例目录CATALOGUE2023PART01R语言概述与基础2023REPORTINGR语言是一种自由软件编程语言与自由软件，主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具和平台R语言提供广泛的统计分析和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法R语言简介

R语言环境安装与配置安装R语言环境从CRAN（ComprehensiveRArchiveNetwork）下载并安装适合您操作系统的R版本配置R语言环境设置工作目录、加载必要的包和库、调整图形参数等获取帮助使用R中的help()函数或?操作符获取函数或包的帮助文档变量操作创建变量、赋值、查看变量属性、变量类型转换等数据类型R语言支持多种数据类型，包括数值型（numeric）、整型（integer）、字符型（character）、逻辑型（logical）等数据结构了解R语言中的向量（vector）、矩阵（matrix）、数组（array）、数据框（dataframe）等数据结构及其操作方法数据类型与变量操作了解R语言中函数的定义、调用和参数传递方式，掌握常用函数如sum()、mean()、sd()等函数了解如何安装和加载R包，掌握使用包中的函数和数据集的方法，如使用ggplot2包进行数据可视化等。包的使用函数与包的使用PART02数据导入与预处理2023REPORTING123使用`read.table()`或`read.csv()`函数读取文本文件，如CSV、TXT等。读取文本文件使用`readxl`包中的`read_excel()`函数读取Excel文件。读取Excel文件使用`RMySQL`、`RODBC`等包连接数据库，并使用SQL语句查询数据。读取数据库数据数据导入方法使用`as.numeric()`、`as.character()`等函数进行数据类型转换。数据类型转换使用`order()`函数对数据进行排序。数据排序使用逻辑索引对数据进行筛选，如`data[data$column>value,]`。数据筛选数据清洗与转换使用`is.na()`函数识别缺失值。识别缺失值删除缺失值填充缺失值使用`na.omit()`函数删除含有缺失值的行。使用`tidyverse`中的`tidyR`包进行缺失值填充，如使用均值、中位数等。030201缺失值处理使用`boxplot()`函数绘制箱线图，识别异常值。根据异常值的性质和数量，可以选择删除、替换或保留异常值。在处理异常值时，需要谨慎考虑其对分析结果的影响。异常值检测与处理异常值处理异常值检测PART03描述性统计分析2023REPORTING03偏态与峰态度量偏度系数、峰度系数01集中趋势度量均值、中位数、众数02离散程度度量方差、标准差、四分位距数值型数据描述统计频数与频率计算各类别的频数与频率比例与百分比计算各类别所占的比例与百分比交叉表与卡方检验分析两个类别变量间的关系，进行卡方检验类别型数据描述统计直方图与核密度估计箱线图条形图与饼图散点图与相关图数据可视化呈现展示数值型数据的分布情况展示类别型数据的分布情况展示数值型数据的中心趋势、离散程度和异常值展示两个数值型变量间的关系数据清洗与预处理单变量分析双变量分析多变量分析探索性数据分析01020304处理缺失值、异常值和重复值等对单一变量进行描述性统计和可视化呈现分析两个变量间的关系，包括相关性分析、回归分析等分析多个变量间的关系，包括主成分分析、因子分析等PART04推断性统计分析2023REPORTING用样本统计量来估计总体参数的方法，如样本均值、样本比例等。点估计根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出置信水平。区间估计参数估计方法根据研究问题设立原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要推翻的假设。原假设与备择假设选择合适的检验统计量，并根据显著性水平和检验统计量的分布确定拒绝域。检验统计量与拒绝域计算检验统计量的P值，并与显著性水平进行比较，从而做出是否拒绝原假设的决策。P值与决策假设检验原理及应用单因素方差分析研究一个控制变量对观测变量的影响，通过比较不同水平下的均值差异来判断控制变量是否对观测变量有显著影响。多因素方差分析研究多个控制变量对观测变量的影响，以及控制变量之间的交互作用。方差分析研究一个自变量和一个因变量之间的线性关系，通过建立回归方程来预测因变量的值。一元线性回归研究多个自变量和一个因变量之间的线性关系，通过建立多元回归方程来预测因变量的值。多元线性回归研究自变量和因变量之间的非线性关系，通过建立非线性回归模型来进行预测和分析。非线性回归回归分析PART05高级统计分析方法2023REPORTING时间序列的平稳性检验通过图形和统计检验方法判断时间序列是否平稳。时间序列的建模与预测使用ARIMA、SARIMA等模型对时间序列进行建模和预测。时间序列数据的预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。时间序列分析数据预处理与特征选择针对聚类任务的数据预处理方法和特征选择技巧。聚类结果的评估与优化使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果，以及优化聚类结果的策略。聚类算法的介绍包括K-means、层次聚类、DBSCAN等常见聚类算法的原理和优缺点。聚类分析关联规则基本概念01介绍支持度、置信度、提升度等关联规则基本概念。Apriori算法原理02详细讲解Apriori算法的原理和实现过程。关联规则挖掘实例03通过实例演示如何使用R语言实现关联规则挖掘，并解读挖掘结果。关联规则挖掘包括文本清洗、分词、去除停用词等文本预处理步骤。文本数据预处理使用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征，以及使用Word2Vec等模型进行文本表示学习。特征提取与表示介绍常见的文本分类和情感分析方法，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等，并通过实例演示如何在R语言中实现这些方法。文本分类与情感分析文本挖掘技术PART06R语言在统计分析中的应用案例2023REPORTING收集患者的基本信息、疾病特征、治疗方案等，构建生存分析数据集。数据准备生存函数与风险函数生存曲线绘制多因素分析利用R语言中的survival包，计算生存函数和风险函数，评估患者的生存时间和死亡率。通过ggplot2等可视化工具，绘制Kaplan-Meier生存曲线，展示不同组别患者的生存差异。运用Cox比例风险模型等统计方法，分析多个因素对生存时间的影响，为医学研究提供有力支持。案例一：医学领域生存分析从金融市场获取交易数据，进行清洗、整合和预处理。数据获取与处理利用R语言中的量化金融包，构建风险评估模型，如VaR（ValueatRisk）模型、CVaR（ConditionalValueatRisk）模型等。风险评估模型构建对模型进行历史数据回测，验证模型的准确性和有效性。回测与验证将模型应用于实际金融交易中，实现风险的实时监测和预警。风险管理应用案例二：金融领域风险评估01020304问卷设计根据研究目的和需求，设计合理的问卷结构和问题。数据收集与整理通过在线或纸质方式收集问卷数据，并进行整理和编码。描述性统计分析运用R语言中的基础统计功能，对问卷数据进行描述性统计分析，如频数分布、交叉表分析等。推论性统计分析采用回归分析、因子分析等高级统计方法，探究问卷数据背后的深层关系和影响因素。案例三：社会科学领域问卷调查数据分析案例四：生物信息学基因表达谱分析数据获取与预处理从公共数据库或实验室获取基因表达谱数据，进行质量控制和数据预处理。