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R语言介绍
*** 我与Bing chatGPT关于R语言的会话 ***
Bing chatGPT对每个问题给出的答案都很简洁，但是给出了进一步的参考链接。不妨深入研究具体的内容，获得更详细的内容。
1 R语言 – 维基百科，自由的百科全书
2 R 语言教程 | 菜鸟教程
3 R语言安装教程
4 R: The R Project for Statistical Computing
5 R: What is R? – r-project.org
你好，这是必应。我可以帮你介绍一下R语言。R语言是一种用于统计分析、绘图和数据挖掘的编程语言和操作环境^1^ ^2^。它是一个自由、免费、开源的软件，可以在多种平台上运行^3^ ^4^。R语言是基于S语言的，S语言是一种在贝尔实验室开发的统计计算语言^4^。R语言有很多用户编写的扩展包，可以提供更多的功能和应用^1^。
如果你是一个数学研究工作者，或者对统计分析、绘图和数据挖掘感兴趣，R语言可能是一个很好的选择。但是，如果你是一个计算机程序的初学者，或者想了解通用编程，R语言可能不是一个理想的选择，你可以考虑Python、C或Java等其他语言^2^。R语言是一种解释型的语言，它的执行速度比编译型的语言慢得多，不利于优化^2^。
要使用R语言，你需要先安装R软件^3^ ^4^，然后可以使用R自带的控制台或者其他集成开发环境（IDE）来编写和运行R代码^5^。你也可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）或者其他网站下载和安装R扩展包^3^ ^4^，来增加R的功能和应用。
我希望这些信息对你有用。😊
R语言基本语法
R语言的基本语法包括以下几个方面：
- 赋值操作：R语言使用符号“<-”或“=”来给变量赋值，例如 x <- 10 或 y = “Hello”。
- 注释：R语言使用符号“#”来表示注释，注释是对代码的说明，不会被执行，例如 # 这是一个注释。
- 输出：R语言使用函数 print() 来输出值或表达式，例如 print(“R语言”) 或 print(2+3)。
- 数据类型：R语言支持多种数据类型，如数值、字符、逻辑、复数、因子、向量、矩阵、数组、列表和数据框等。
- 数据结构：R语言的数据结构是指数据的组织形式，如向量是一维的数据结构，矩阵是二维的数据结构，数组是多维的数据结构，列表和数据框是混合类型的数据结构等。
- 运算符：R语言有多种运算符，如算术运算符（+ – / ^ %% %/%）、关系运算符（< > == != <= >=）、逻辑运算符（! & | xor）、赋值运算符（<- = -> ->> <<-）和特殊运算符（: %in% %%）等。
- 控制流程：R语言有多种控制流程语句，如条件语句（if else ifelse switch）、循环语句（for while repeat break next）、函数定义（function）和异常处理（try catch finally）等。
你可以参考以下网站来学习更多关于R语言基本语法的内容：
R语言常用函数有哪些
R语言有很多常用的函数，根据功能不同，可以分为以下几类：
- 数学函数：如 abs() 求绝对值， sqrt() 求平方根， log() 求对数， sin() 求正弦， cos() 求余弦等。
- 统计函数：如 mean() 求均值， sd() 求标准差， var() 求方差， median() 求中位数， max() 求最大值， min() 求最小值等。
- 概率函数：如 dnorm() 求正态分布的密度函数， pnorm() 求正态分布的分布函数， qnorm() 求正态分布的分位数函数， rnorm() 生成正态分布的随机数等。一般来说，概率函数的命名规则是 [x][function]，其中 x 表示指定的分布，如 norm 表示正态分布， function 表示函数类型，如 d 表示密度函数， p 表示分布函数， q 表示分位数函数， r 表示随机数函数等。
- 字符处理函数：如 paste() 连接字符串， substr() 提取子字符串， nchar() 计算字符串长度， toupper() 转换为大写字母， tolower() 转换为小写字母等。
- 其他函数：如 length() 计算对象长度， dim() 获取对象维度， class() 获取对象类型， summary() 获取对象摘要信息， help() 获取帮助文档等。
你可以参考以下网站来学习更多关于R语言常用函数的内容：
1 R语言常用函数总结大全_r语言函数大全及详解_王亨的博客-CSDN博客
2 R语言常用函数汇总 – 知乎
3 R语言常用函数整理（基础篇） – 简书
R语言数据结构
R语言中的数据结构是用于保存多个值的工具。 R的基础数据结构通常按其维度（1D、2D或nD）以及它们是同质的（所有元素必须是相同的类型）还是异质的（元素通常有各种类型）来组织。 常见的数据结构包括向量、矩阵、数组、列表、数据框和因子等12。 向量是由相同基本类型元素组成的序列，相当于一维数组。矩阵是由相同类型的元素组成的二维数组12。
向量
在R中，可以使用c()函数来创建向量。例如，要创建一个由1、2、3组成的向量，可以使用以下代码：
vector1 <-c(1,2,3)在R中，可以使用方括号[]来访问向量中的元素。例如，要访问向量vector1中的第2个元素，可以使用以下代码：
vector1[2]矩阵
在R中，可以使用matrix()函数来创建矩阵。例如，要创建一个由1、2、3和4、5、6组成的2×3矩阵，可以使用以下代码：
matrix1 <- matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow =2)在R中，可以使用方括号[]来访问矩阵中的元素。例如，要访问矩阵matrix1中的第1行第2列的元素，可以使用以下代码：
matrix1[1,2]数组和列表
在R中，数组和列表都是一种数据结构，但它们有不同的特点。数组是一种多维数据结构，其中所有元素必须是相同的数据类型。列表是一种可以包含不同数据类型元素的一维或多维数据结构12。
数组
在R中，可以使用array()函数来创建数组。例如，要创建一个由1、2、3和4、5、6组成的2x3x1数组，可以使用以下代码：
array1 <- array(c(1,2,3,4,5,6),dim=c(2,3,1))在R中，可以使用方括号[]来访问数组中的元素。例如，要访问数组array1中的第1行第2列的元素，可以使用以下代码：
array1[1,2,1]列表
在R中，可以使用list()函数来创建列表。例如，要创建一个包含向量vector1和矩阵matrix1的列表，可以使用以下代码：
list1 <-list(vector1, matrix1)在R中，可以使用方括号[]或双方括号[[]]来访问列表中的元素。例如，要访问列表list1中的第1个元素，可以使用以下代码：
list1[[1]]数据框
在R语言中，数据框是一种基础数据格式，类似于Excel中的表格形式数据。数据框是一种二维的表格结构，每一列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，每一列都有一个唯一的列名，长度都是相等的。你可以使用data.frame()函数来创建数据框。例如，下面的代码创建了一个包含site、season和pH三列的数据框：
df <- data.frame(site =c("A","B","C"), season =c("spring","summer","fall"), pH =c(7.2,6.8,7.1))你可以使用方括号[]或双方括号[[]]来访问数据框中的元素。例如，要访问数据框df中的第1行第2列的元素，可以使用以下代码：
df[1,2]因子
在R语言中，因子（factor）是一种特殊的数据类型，用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组。例如，人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优、良、中、差等。你可以使用factor()函数来创建因子。例如，下面的代码创建了一个包含性别和年龄两列的因子：
sex <- factor(c(“男”, “女”, “男”, “女”), levels = c(“男”, “女”)) age <- factor(c(“<18”, “>=18”, “<18”, “>=18”), levels = c(“<18”, “>=18”))
你可以使用方括号[]或双方括号[[]]来访问因子中的元素。例如，要访问因子sex中的第1个元素，可以使用以下代码：
sex1
R如何导入数据
R语言中有多种方法可以导入数据，其中最常用的方法是使用read.table()函数。read.table()函数可以从带分隔符的文本文件中导入数据，并将其保存为一个数据框。例如，要从名为data.csv的文件中导入数据，可以使用以下代码：
mydataframe <- read.table(“data.csv”, header = TRUE, sep = “,”) 其中，header = TRUE表示第一行包含列名，sep = “,”表示使用逗号作为分隔符。你还可以使用read.csv()函数来读取.csv文件，该函数是read.table()函数的一个特例。例如，要从名为data.csv的文件中导入数据，可以使用以下代码：
mydataframe <- read.csv(“data.csv”)
如何在R语言中导出数据？
R语言中有多种方法可以导出数据，其中最常用的方法是使用write.table()函数。write.table()函数可以将数据框中的数据写入到文本文件中。例如，要将名为data.csv的文件导出为逗号分隔的文本文件，可以使用以下代码：
write.table(mydataframe, file = “data.csv”, sep = “,”, row.names = FALSE) 其中，file = “data.csv”表示将数据写入到名为data.csv的文件中，sep = “,”表示使用逗号作为分隔符，row.names = FALSE表示不包含行名。你还可以使用write.csv()函数来将数据框导出为.csv文件，该函数是write.table()函数的一个特例。例如，要将名为data.csv的文件导出为.csv文件，可以使用以下代码：
write.csv(mydataframe, file = “data.csv”, row.names = FALSE)
R语言图形绘制
R语言提供了许多绘图函数，包括plot()、hist()、boxplot()、barplot()、pie()等等。这些函数可以用于绘制各种类型的图形，如散点图、直方图、箱形图、条形图和饼图等等。你可以根据需要选择适当的函数来绘制你想要的图形。
例如，要绘制一个简单的散点图，可以使用以下代码：
x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(2, 4, 6, 8, 10) plot(x, y) plot()函数是R语言中最基本的绘图函数之一，主要用于绘制散点图和折线图。它有许多参数，包括x、y、type、xlim、ylim、log、main、sub、xlab、ylab等等。其中，x和y是必需的参数，它们分别指定了横坐标和纵坐标的数据。type参数控制要绘制的图的类型，例如，要创建在数据点之间带有线的图，请使用type =“ l”；要仅绘制点，请使用type =“ p”；并绘制线条和点，请使用type =“ b”：1 这将绘制一个由5个点组成的散点图，其中x轴表示x向量中的值，y轴表示y向量中的值。 在R语言中，图形绘制参数包括符号、线条、颜色、文本参数、图形尺寸及边界等。你可以使用par()函数来设置这些参数。例如，要设置符号的大小和颜色，可以使用以下代码：
par(pch = 19, col = “red”) 这将设置符号的大小为19，颜色为红色。你还可以使用其他参数来设置线条的类型、颜色和宽度，文本的字体、大小和颜色，图形的尺寸和边界等等。
描述性统计
这一章介绍了基本的统计方法，包括描述性统计、频率和列联表、相关和协方差、t检验和非参数统计。你将学习如何用R导入数据，并用各种函数对数据进行组织和转换，使之成为有用的格式。然后我们回顾了可视化数据的基本方法。 你的数据组织好后，你通常需要先用数字描述每个变量的分布，然后探索选定变量之间两两的关系。目标是回答这样的问题：
- 现在汽车的油耗是怎样的？具体来说，在对汽车品牌和型号进行调查时，每加仑英里数（平均值、标准差、中位数、范围等）的分布是怎样的？
- 在一次新药试验后，药物组和安慰剂组的结果（无改善、有些改善、明显改善）是什么？
- 参与者的性别是否对结果有影响？ 收入和预期寿命之间有什么相关性？它是否显著不同于零？
- 在美国不同地区犯罪是否更可能受到监禁？地区之间的差异是否具有统计学意义？
用R进行基本描述性和推断性统计的函数。首先，我们将看看定量变量的位置和尺度的度量。然后，你将学习如何生成分类变量的频率和列联表（以及相关的卡方检验）。接下来，我们将研究连续和有序变量可用的各种形式的相关系数。最后，我们将通过参数（t检验）和非参数（曼-惠特尼U检验，克鲁斯卡尔-沃利斯检验）方法研究组间差异。虽然我们的重点是数字结果，但我们将在整个过程中提到可视化这些结果的图形方法。 本章涵盖的统计方法通常在大学一年级的统计课程中教授。如果这些方法对你来说不熟悉，两本优秀的参考书是McCall (2000) 和 Kirk (2008)。或者，每个主题都有许多有用的在线资源（如维基百科）。 7.1 描述性统计 在本节中，我们将看看连续变量的中心趋势、变异性和分布形状的度量。为了说明目的，我们将使用第一章中你见过的汽车趋势杂志汽车路测（mtcars）数据集中的几个变量。我们关注每加仑英里数（mpg）、马力（hp）和重量(wt):
myvars <-c('mpg','hp','wt')
head(mtcars[myvars])首先，我们将看看所有32辆车的描述性统计。然后， 我们将按传动类型查看描述性统计 R语言中计算描述性统计的方法。它介绍了mtcars数据集中的几个变量，如变速箱类型（am）和发动机缸配置（vs）。它还展示了如何使用summary()函数和sapply()函数来获取最小值、最大值、四分位数、均值等统计量。这些函数可以用于数值变量和因子变量。
myvars <-c("mpg","hp","wt")
summary(mtcars[myvars])关于R语言中的apply()函数和sapply()函数的用法。apply()函数可以对数组、矩阵或数据框的某一维度（行或列）应用一个函数，返回一个向量、数组或列表。sapply()函数可以对数据框的每一列应用一个函数，返回一个向量或矩阵。这些函数可以使用R中内置的或自定义的任意函数，例如mean(), sd(), var(), min(), max(), median(), length(), range(), quantile()等。fivenum()函数可以返回Tukey的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。123 sapply(x, FUN, options)
mystats <-function(x, na.omit=FALSE){if(na.omit)
x <- x[!is.na(x)]
m <- mean(x)
n <-length(x)
s <- sd(x)
skew <-sum((x-m)^3/s^3)/n
kurt <-sum((x-m)^4/s^4)/n -3return(c(n=n, mean=m, stdev=s, skew=skew, kurtosis=kurt))}
myvars <-c("mpg","hp","wt")
sapply(mtcars[myvars], mystats)假如要去掉缺失值，函数可写成：
sapply(mtcars[myvars], mystats, na.omit =TRUE)描述统计也可以这样来计算
library(Hmisc)
myvars <-c("mpg","hp","wt")
describe(mtcars[myvars])统计推断
统计推断是指根据样本数据去推断总体数量特征的方法1。它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断1。统计推断是在概率论的基础上依据样本的有关数据和信息，对未知总体的质量特性参数，做出合理的判断和估计2。 统计推断和数据分析是两个不同的概念。数据分析是指对数据进行收集、处理、分析和解释的过程，目的是从数据中提取有用的信息，以便做出决策1。而统计推断是指根据样本数据推断总体数量特征的方法，主要可以分为参数估计问题和假设检验问题2。 简单来说，数据分析是一种方法，而统计推断是一种统计学方法1。
配对设计t检验
要在 R 中执行配对样本 t 检验，可以使用 t.test（） 函数12。 该函数将两个数值向量作为输入，并返回一个 t 检验结果对象，其中包含检验统计量、自由度、p 值和置信区间1。 下面是如何使用 t.test（） 函数在 R 中执行配对样本 t 检验的示例：
创建两个数值向量
x <-c(1， 2， 3， 4， 5)
y <-c(2， 4， 6， 8， 10)执行配对样本 t 检验
t.test（x， y， paired =TRUE）
这将输出以下结果： 配对 t 检验
数据：x 和 y
t = -5.7446，df = 4，p 值 = 0.005165
备择假设：均值的真实差值不等于 0
95% 置信区间：
-3.635609 -1.164391
样本估计：
差值的平均值 -2
样本均数和总体均数t检验
总体均数t检验是一种假设检验方法，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。目的是用来比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ01。 在R语言中，样本均数和总体均数t检验可以使用t.test()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行样本均数和总体均数t检验： t.test(a,mu=0) 其中a是数据集的名称，mu是总体均数1。
两（独立）样本t检验
独立样本t检验是一种用于比较两个独立组的平均值是否存在差异的方法1。例如，假设我们测量了100个人的体重：50名女性（A组）和50名男性（B组）。我们想知道女性的平均体重（mA）与男性（mB）是否存在差异。在这种情况下，我们有两组不相交的数据，因此使用独立样本t检验1。 在R语言中，独立样本t检验可以使用t.test()函数进行1。例如，我们有两个数据集a和b，我们可以使用以下代码进行独立样本t检验：
t.test(a,b) 其中a和b是两个数据集的名称。如果我们想要更多的参数控制，可以使用以下代码：
t.test(a,b,var.equal=TRUE,conf.level=0.95) 其中var.equal表示方差是否相等，conf.level表示置信度水平。
R语言组间差异的非参数检验
在R语言中，组间差异的非参数检验可以使用kruskal.test()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行组间差异的非参数检验：
kruskal.test(a~b) 其中a是数据集的名称，b是分类变量2。
单因素方差分析
在R语言中，单因素方差分析可以使用aov()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行单因素方差分析：
fit <- aov(a~b, data = data) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b是分类变量2。
R语言双因素方差分析方法
在R语言中，双因素方差分析可以使用aov()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行双因素方差分析：
fit <- aov(a~b*c, data = data) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b和c是分类变量1。 1: CSDN
R语言重复测量方差分析
在R语言中，重复测量方差分析可以使用ezANOVA包进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行重复测量方差分析：
library(ez) fit <- ezANOVA(data = a, dv = .(b), wid = .(c), within = .(d), between = .(e), type = 3) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b是因变量的名称，c是被试编号的名称，d和e是分类变量1。
library(readxl)# 读取数据
data <- read_excel(file.choose())
data$Subject <- as.factor(data$Subject)
data$Familiarity <- as.factor(data$Familiarity)
data$Density <- as.factor(data$Density)
attach(data)# 将数据框的变量（列）直接添加到R的搜索路径，调用时就不用加上$
str(data)
head(data)
library(ez)# 加载包
model <- ezANOVA(data, dv = Score, wid = Subject, within = .(Familiarity, Density), type =3, detailed =T)
model
数据下载地址： reading.xlsx 提取码：854g
回归分析
R语言回归分析
在R语言中，简单回归分析可以使用lm()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行简单回归分析：
fit <- lm(b ~ c, data = a) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b是因变量的名称，c是自变量的名称1
R语言多元回归分析
在R语言中，多元回归分析可以使用lm()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行多元回归分析：
fit <- lm(b ~ c + d, data = a) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b是因变量的名称，c和d是自变量的名称1。
R语言logistic回归分析
在R语言中，logistic回归分析可以使用glm()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行logistic回归分析：
fit <- glm(b ~ c + d, data = a, family = binomial(link = “logit”)) summary(fit) 其中a是数据集的名称，b是因变量的名称，c和d是自变量的名称1。
R语言主成分和因子分析
R语言主成分和因子分析 主成分分析，PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。 PC_1 = \alpha_1X_1+\alpha_2X_2+\alpha_3X_3+…+\alpha_nX_nPC1=α1X1+α2X2+α3X3+…+αnXn 探索性因子分析 如果你的目标是寻求可解释观测变量的潜在隐含变量，可使用因子分析。 EFA的目标是通过发掘隐藏在数据下的一组较少的、更为基本的无法观测的变量，来解释一组可观测变量的相关性。这些虚拟的、无法观测的变量称作因子。（每个因子被认为可解释多个观测变量间共有的方差，因此准确来说，它们应该称作公共因子。） X_i = \alpha_1F_1+ \alpha_2F_2+ \alpha_3F_3+…+ \alpha_nF_nXi=α1F1+α2F2+α3F3+…+αnFn
其中是第i个可观测变量（i = 1…k），是公共因子（j = 1…p），并且p<k。是变量独有的部分（无法被公共因子解释）。可认为是每个因子对复合而成的可观测变量的贡献值。
在R语言中，主成分和因子分析可以使用prcomp()和factanal()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行主成分和因子分析：
fit <- prcomp(a) summary(fit)
fit <- factanal(a, factors = 3) print(fit, digits = 2, cutoff = 0.6, sort = TRUE) 其中a是数据集的名称。 1: 简书
R语言聚类分析方法
按照一定的相似性度量方式，把接近的一些个体聚在一起。这里主要是相似性度量，不同的数据类型，我们需要用不同的度量方式。除此之外，聚类的思想也很重要，要是按照聚类思想来说，主要有这么几大类，第一大类是基于分割的聚类，比如k-means，以及按照这个思路进行了简单扩展的几个聚类，如k-median等。第二大类呢，就是层次聚类，它其实是把个体之间的关系进行了一个层次展示，具体聚为几类，由人为进行设定。第三大类呢，就是基于密度的聚类，这里不要讲基于密度的聚类和基于概率密度分布的聚类相混淆，这其实是一样的，比如混合模型，就是基于概率分布的聚类，而DBSCAN就是基于密度的聚类，实际上，这里密度是指一指局部密度，而不是概率密度分布。那么第四大类呢，就是基于概率密度分布的聚类，这一类聚类方法主要是假设数据来自某个概率分布，或者是某几个概率分布的组合，进而进行参数估计，确定分布的样子，再反过来看看，样本点属于哪一类。那么第五大类呢，是矩阵的分解（Nonnegative Matrix Factorizations ），这一大类其实和之前的几类明显不同，比如SVD分解，或者其他的分解其实在文本挖掘或者推荐算法里边都属于聚类。最后一大类就是谱聚类了。 在R语言中，聚类分析可以使用kmeans()和hclust()函数进行1。例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码进行聚类分析：
fit <- kmeans(a, 3) print(fit)
fit <- hclust(dist(a)) plot(fit) 其中a是数据集的名称1。
数据分析中缺失值的处理方法
在R语言中，处理缺失值的方法有很多。其中，最简单的方法是删除缺失值所在的行，R语言中提供了两种删除缺失值的函数，分别是complete.cases()函数和na.omit()函数1。此外，还有一些其他的方法，如插值法、回归法、均值法等等2。
例如，我们有一个数据集a，我们可以使用以下代码删除缺失值所在的行：
a <- na.omit(a) 或者使用以下代码删除包含缺失值的列：
a <- a[, colSums(is.na(a)) == 0] 如果你想用均值来填补缺失值，可以使用以下代码：
a[is.na(a)] <- mean(a, na.rm = TRUE)
*** 与chatGPT的会话结束 ***