軒轅鍾書对《R语言与数据分析实战》的笔记(1)

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读过 R语言与数据分析实战

R语言与数据分析实战
  • 书名: R语言与数据分析实战
  • 作者: [韩] 徐珉久
  • 页数: 476
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 出版年: 2017-1
  • 第1页

    $y_x$

    c(1,2,3) 创建向量,seq(1,10, 0.5)创建序列;

    is.matrix(x) 判断类型,as.numeric(x) 强转格式;

    <- 为局部变量赋值,<<- 为全局变量赋值;

    rbind, cbind 分别是 data frame 行和列合并的函数。

    summary, order, sample 都是对一定集合操作。which.min, which.max 都是查找 index。

    sqldf 可以使用 sql 处理数据;

    plot 直接绘图,points、line、curve、polygon 直接在前面 plot 上的图绘点、线、曲线、多边形,jitter 则是在数据中加入若干噪声。 matplot、matlines、matpoints 则是绘制矩阵型数据的图。

    绘图函数:boxplot、hist、density、barplot、pie、masaicplot、persp。

    r* 函数就可生成对应分布的随机函数,如 rbinom、rnorm 为二项分布和正太分布。

    卡方分布,检测两个变量之间的独立性;如果样本较少,则可用 fisher.test。其返回结果 p-value 代表显著水平,一般低于<0.05 则认为不显著。shapiro.test 检验数据是否符合正太分布。ks.test 将两个累计分布之间的差值作为统计量。Q-Q 图,讲两个分布对应的分位数(quantile)绘制出来,看两个分布是否相近,或某组数据是否符合某种分布的方法。

    Pearson Correlation 衡量两个变量见的线性相关程度。Spearman's Rank Correlation 则衡量来衡量两者的相关关系(但不一定线性),两变量可为离散型、有序型数据。Kendall Correlation 用来表示,同增、同减 pair 对的比例情况。

    估计与检验 点估计一般是用样本平均估计总体平均,区间估计则是用样本估计总体所在的置信区间。t.test 用于对单样本的区间估计与求 p-value 而做假设检验。 var.test 用来检验不同母体总体的两个样本数据之间的方差,看两母体群的方差是否一致。

    lm可做线性回归,相关参数也可用 summary 统计。caret::featurePlot 可将特征分布可视化。特征预处理中 scale、princomp可用。特征选择可用函数 nearZeroVar、linearCorrelation、chi.squared、varImp 。ROCR 包结合 plot 可绘制 ROC 曲线。cvTools 可做交叉检验。

    nnet 可做简单多元线性回归,也可做神经网络模型学习。样本采样方面,up sampling 增加占比少类别的权重,或 down sampling 采样占比多的类的数据。

    2017-07-10 23:27:02 回应

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