
- •Version 3.1.0 (2014-04-10)
- •1.Введение и предварительные замечания 8
- •6.Списки и фреймы данных 37
- •11.Статистические модели в r 64
- •12.Графические процедуры 78
- •13.Пакеты 97
- •Предисловие
- •Предложения читателю
- •О переводе
- •Введение и предварительные замечания
- •Среда r
- •Связанное программное обеспечение и документация
- •R и статистика
- •R и оконная система
- •Использование r в интерактивном режиме
- •Первый сеанс
- •Получение справки по функциям и средствам
- •Команды r,учет регистра и т.Д.
- •Повтор и коррекция предыдущих команд
- •Выполнение команд из файла или перенаправление вывода в файл
- •Сохранение данных и удаление объектов
- •Простые манипуляции; числа и векторы
- •Вектора и присваивания
- •Векторная арифметика
- •Генерация регулярных последовательностей
- •Логические векторы
- •Пропущенные значения
- •Векторы символов
- •Векторы индексов; выбор и изменение подмножеств наборов данных
- •Другие типы объектов
- •Объекты, их режимы и атрибуты
- •Внутренние атрибуты: режим и длина
- •Изменяющаяся длина объекта
- •Получение и установка атрибутов
- •Класс объекта
- •Упорядоченные и неупорядоченные факторы
- •Специальный пример
- •Функция tapply () и массивы с переменной длиной строк
- •Упорядоченные факторы
- •Массивы и матрицы
- •Массивы
- •Индексация массива. Подразделы массива
- •Индекс матрицы
- •Функция array()
- •Смешанный вектор и арифметика массива. Правило рециркуляции
- •Внешнее произведение двух массивов
- •Обобщенное транспонирование массива
- •Матричные инструменты
- •Умножение матриц
- •Линейные уравнения и инверсия
- •Собственные значения и собственные векторы
- •Сингулярное разложение и определители
- •Подгонка методом наименьших квадратов и qr разложение
- •Формирование разделенных матриц cbind () и rbind ()
- •Функция связывания массивовc()
- •Таблицы частот от факторов
- •Списки и фреймы данных
- •Построение и изменение списков
- •Конкатенация списков
- •Фреймы данных
- •Создание фреймов данных
- •Attach() и detach()
- •Работа с фреймами данных
- •Присоединение произвольных списков
- •Управление путем поиска
- •Чтение данных из файлов
- •Функция read.Table()
- •Функция scan()
- •Доступ к встроенным наборам данных
- •Загрузка данных из других пакетов r
- •Редактирование данных
- •Распределение вероятности
- •R как ряд статистических таблиц
- •Исследование распределения набора данных
- •Тесты на одной и двух выборках
- •Группировка, циклы и условное выполнение
- •Группирующие выражения
- •Проверка утверждения
- •Условное выполнение: операторы if
- •Повторное выполнение: for, loops, repeat и while
- •Написание собственных функций
- •Простые примеры
- •Определение новых бинарных операторов
- •Именованные параметры и умолчания
- •Параметр ‘...’
- •Присвоения в пределах функций
- •Более сложные примеры
- •Фактор эффективности при проектировании блоков
- •Отбрасывание всех имен при печатании массива
- •Рекурсивное числовое интегрирование
- •Область действия
- •Настройка окружения
- •Классы, универсальные функции и объектно-ориентированное программирование
- •Статистические модели в r
- •Определение статистических моделей; формулы
- •Примеры
- •Противопоставления
- •Линейные модели
- •Универсальные функции для извлечения информации о модели
- •Дисперсионный анализ и сравнение модели
- •Таблицы anova
- •Обновление подогнанных моделей
- •Обобщенные линейные модели
- •Семейства
- •Функция glm()
- •Нелинейные наименьшие квадраты и модели наибольшего правдоподобия
- •Наименьшие квадраты
- •Метод максимального правдоподобия
- •Некоторые нестандартные модели
- •Графические процедуры
- •Высокоуровневые команды рисования
- •Функция plot()
- •Отображение многомерных данных
- •Графический вывод
- •Параметры для высокоуровневых графических функций
- •Низкоуровневые команды рисования
- •Математическая аннотация
- •Векторные шрифты Херши
- •Интерактивная графика
- •Использование графических параметров
- •Постоянные изменения: функция par()
- •Временные изменения: параметры для графических функций
- •Список графических параметров
- •Графические элементы
- •Оси и метки
- •Поля рисунка
- •Окружение составных фигур
- •Устройства вывода
- •PostScript диаграммы для типографии
- •Несколько графических устройств одновременно
- •Динамическая графика
- •Стандартные пакеты
- •Сторонние пакеты и cran
- •Пространства имен
- •Пакеты для анализа временных рядов
- •Основные пакеты - Basics
- •Время и даты -Times and Dates
- •Классы временных рядов - Time Series Classes
- •Прогноз и одномерное моделирование -Forecasting and Univariate Modeling
- •Ресэмплирование - Resampling
- •Декомпозиция и фильтрация - Decomposition and Filtering
- •Стационарность, единичный корень и коинтеграция - Stationarity, Unit Roots, and Cointegration
- •Нелинейный анализ временных рядов -Nonlinear Time Series Analysis
- •Модели динамических регрессий - Dynamic Regression Models
- •Модели многомерных временных рядов - Multivariate Time Series Models
- •Модели непрерывного времени - Continuous time models
- •Исходные временные ряды - Time Series Data
- •Разное - Miscellaneous
- •Перечень пакетов для анализа временных рядов:
- •• Aer • afmtools • bayesGarch
- •Приложение a. Примерный сеанс
- •Приложения b. Вызов r
- •В.1. Вызов r из командной строки
- •В.2. Вызов r под Windows
- •В.3. Вызов r под os X
- •В.4. Скрипты r
- •Приложение c. Редактор командной строки
- •Приложение f. Ссылки
Функция scan()
Предположим, что векторы данных имеют равную длину и должны быть считаны параллельно. Далее предположим, что есть три вектора, первый имеет символьный режим, а оставшиеся два – числовой режим, и файл - ‘input.dat’. Первый шаг состоит в использованииscan()для чтения в три вектора как списка, следующим образом:
> inp <- scan("input.dat", list("",0,0))
Второй параметр - фиктивная структура списка, которая устанавливает режим этих трех считываемых векторов. Результатом, сохраненным в inp,является список, компоненты которого - эти три прочитанных вектора. Для разделения пунктов данных на три отдельных вектора используются присвоения, подобные следующем:
> label <- inp[[1]]; x <- inp[[2]]; y <- inp[[3]]
Для большего удобства фиктивный список мог иметь именованные компоненты для последующего использования при получении доступа к чтению векторов. Например:
> inp <- scan("input.dat", list(id="", x=0, y=0))
Если желательно получить доступ к переменным отдельно, то их можно либо повторно присвоить переменным в рабочем фрейме: > label <- inp$id; x <- inp$x; y <- inp$y
либо список может быть присоединен в позиции 2 из пути поиска (см. Раздел 6.3.4 [Присоединение произвольных списков]).
Если второй параметр - отдельное значение, а не список, считывается отдельный вектор, все компоненты которого должны иметь одинаковый режим с фиктивным значением.
> X <- matrix(scan("light.dat", 0), ncol=5, byrow=TRUE)
Есть более тщательно продуманные доступные средства ввода, и они
детализированы в справочниках.
Доступ к встроенным наборам данных
Приблизительно 100 наборов данных предоставлены R (в наборах данных пакета), и другие доступны в пакетах (включая рекомендуемые пакеты, предоставленныеR). Посмотреть список наборов данных, доступных в настоящий момент для использования, можно:
data()
Наборы данных, предоставленные R,доступны непосредственно по имени.
Однако много пакетов все еще используют общее соглашение, в котором также использовалась dataдля загрузки наборов данных в R,например: data (infert)
и это может все еще использоваться со стандартными пакетами (как в этом примере). В большинстве случаев будет загружен объект R того же самого имени. Однако в некоторых случаях загружается несколько объектов, так см. онлайновую справку для объекта, чтобы увидеть ожидаемое.
Загрузка данных из других пакетов r
К данным доступа из определенного пакета используйте параметр пакета, например:
data(package="rpart")
data(Puromycin, package="datasets")
Если пакет был присоединен библиотекой, ее наборы данных автоматически
включены в поиск.
Внесенные пользователем пакеты могут иметь богатый источник наборов
данных.
Редактирование данных
Когда вызван фрейм данных или матрица, редактирование переводит отдельную подобную электронную таблицу среды в рабочее состояние для редактирования. Это полезно для создания небольших изменений после считывания набора данных. Команда:
> xnew <- edit (xold)
позволит редактировать свой набор данных xold,и по завершении измененный объект присвоенxnew. Если хотите изменить исходный набор данныхxold,то самый простой путь состоит в использованииfix(xold),что эквивалентноxold <-edit (xold). Использовать:
> xnew <- edit (data.frame) и ввести новые данные через интерфейс электронной таблицы.