R语言相关教材

1. 学习R
2. 统计建模与R软件
3. R数据可视化手册
4. R语言经典实例
5. R语言实战
6. R语言与统计分析
7. R语言编程艺术
8. ggplot2：数据分析与图形艺术

内容架构

1. R语言简介: 软件安装, 获取帮助, 包的安装
2. 数据类型
3. 数据结构: 向量, 矩阵, 数组, 数据框, 因子, 列表
4. 输入输出: 读取各种数据, 保存数据
5. 数据处理: dplyr包
6. 控制流
7. 函数
8. 统计分析
9. 作图: ggplot2包(见pdf)
10. knitr, markdown(本课件, 可重复性研究)
11. shiny(安装shiny包, 初始文档)
12. 地图相关应用
13. 文本数据挖掘

shiny

世界地图

美国地图

各州地图

失业分布地图

R历史简介

• 奥克兰大学Ross Ihaka, Robert Gentleman 在20世纪90年代初开发
• 前身是20世纪70年代的S语言(贝尔实验室开发)
• 免费, 开源, 由20人左右的核心团队维护

开发工具

R的下载和安装

• 下载: http://www.r-project.org
• 安装: 一般软件安装方式
• 运行并简单操作

R的IDE介绍: RStudio

可用于编写R的集成开发环境:

• Emacs+ESS(快捷键多, 难度大)
• Eclipse/Architect(Java社区)
• RStudio
• Revolution-R
• Live-R

我们主要使用 RStudio(界面介绍)

R的基础使用

R作为科学计算器

• 加减乘除: +, -, *, /, %/%, %%
• 平方, 开方: ^, **, sqrt
• 指数, 对数: exp, log
• 三角函数: sin, cos, tan
• 排列组合: choose

R 中的常量和变量

R中变量名命名规则：

• 数字、字母、句点组成
• 首字符不能是数字
• 区分大小写

三种常量：逻辑型、数值型、字符型。

• 逻辑型：TRUE，FALSE。
• 数值型：123，123.45，1.234e10，2.1-3.5i
• 字符型：”小明”，”Weight”
• 缺失值：NA

给变量赋值

无需声明, 直接赋值即可

• <- 最常用
• = 不建议使用, 和假设检验的等号容易混淆
• -> 不建议使用, 改变方向会降低代码可读性
• assign 函数, 很少使用

1

x <- 1; y <- 2; z <- x + y; z

1

## [1] 3

变量空间

• 列出已经定义的所有变量: ls(), ls.str()
• 删除变量: rm()
• 限制使用: rm(list = ls())

向量

生成向量

使用c()操作来生成向量

1

x <- c(1,2,3); x

1

## [1] 1 2 3

1

y <- c(2*5, 3-4, 12/5, pi); y

1

## [1] 10.000000 -1.000000  2.400000  3.141593

1

z <- c(x, y); z

1

## [1]  1.000000  2.000000  3.000000 10.000000 -1.000000  2.400000  3.141593

计算基本统计量

基本统计函数:(并非全部)

• min, max, range, sum
• mean, median, quantile
• sd, var, cor, cov

1
2

x <- c(1,2,3,4,5)
c(min(x), max(x), mean(x), median(x), sd(x), var(x))

1

## [1] 1.000000 5.000000 3.000000 3.000000 1.581139 2.500000

生成数列seq

1

1:5

1

## [1] 1 2 3 4 5

1

seq(from = 4, to = 10, by = 2)

1

## [1]  4  6  8 10

1

seq(from = 0, to = 2, length.out = 5)

1

## [1] 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

1

seq(from = 0, to = 2, length.out = 6)

1

## [1] 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0

生成数列rep

1

rep(1, times = 5)

1

## [1] 1 1 1 1 1

1

rep(c(1,2), times = 3)

1

## [1] 1 2 1 2 1 2

1

rep(c(1,2), each = 3)

1

## [1] 1 1 1 2 2 2

请尝试生成以下数列

1
2

##  [1]  6.0  5.5  5.0  4.5  4.0  3.5  3.0  2.5  2.0  1.5  1.0  0.5  0.0 -0.5
## [15] -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0 -3.5 -4.0 -4.5 -5.0 -5.5 -6.0

1
2

##  [1]  1  3  5  2  4  6  3  5  7  4  6  8  5  7  9  6  8 10  7  9 11  8 10
## [24] 12  9 11 13 10 12 14

1

##  [1] -1  0  1  2  3  3  4  5  6  7  7  8  9 10 11

选取向量中的元素

1
2

x <- 2:5
x[1]

1

## [1] 2

1

x[c(1,4)]

1

## [1] 2 5

1

x[2:3]

1

## [1] 3 4

1

x[-1]

1

## [1] 3 4 5

向量常用函数

length, sort, order

1
2

x <- c(4,6,2,7,1)
length(x)

1

## [1] 5

1

sort(x)

1

## [1] 1 2 4 6 7

1

order(x)

1

## [1] 5 3 1 2 4

1

x[order(x)]

1

## [1] 1 2 4 6 7

向量的循环计算

向量计算的循环法则

1
2

x <- 1:5; y <- 5:1
x + y

1

## [1] 6 6 6 6 6

1

x - 1

1

## [1] 0 1 2 3 4

1

x^2

1

## [1]  1  4  9 16 25

向量的函数计算

1

log(x)

1

## [1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.3862944 1.6094379

1

sin(x)

1

## [1]  0.8414710  0.9092974  0.1411200 -0.7568025 -0.9589243

1
2

z <- 1:3 
x + z

1
2

## Warning in x + z: longer object length is not a multiple of shorter object
## length

1

## [1] 2 4 6 5 7

逻辑向量和比较运算符

• 逻辑值: TRUE(T), FALSE(F)
• 比较运算符: ==, !=, <, >, <=, >=, &, |, !
• all(), any() 函数

1

1 < 3

1

## [1] TRUE

1

x == 3

1

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

1

any(x == 3); all(x == 3)

1

## [1] TRUE

1

## [1] FALSE

使用逻辑表达式来选择向量

1
2

fib <- c(0,1,1,2,3,5,8,13,21,34)
fib[fib < 10]

1

## [1] 0 1 1 2 3 5 8

1

fib[fib %% 2 == 0]

1

## [1]  0  2  8 34

1

fib[fib < mean(fib)]

1

## [1] 0 1 1 2 3 5 8

逻辑表达式活用

1. 请写出1-100之间不能被3整除的数
2. 请写出1-100之间既不能被3整除也不能被5整除的数
3. 圆周上从0°开始逆时针均匀选取100个点, 其正弦值有多少小于0.5?

作图

基础作图介绍

1
2
3

x <- seq(from = -2*pi, to = 2*pi, length.out = 100)
y <- sin(x)
plot(x,y)

散点图

1

plot( x, y, main = "scatter", xlab = "x-lab", ylab = "y-lab")

连线图

1

plot(((-50):50)/25,(((-50):50)/25)^3,type = "l")

三维图，等值线图，等值色图

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

x <- seq(-3,3, length=100)
y <- x
f <- function(x,y,ssq1=1, ssq2=2, rho=0.5){
det1 <- ssq1*ssq2*(1 - rho^2)
s1 <- sqrt(ssq1)
s2 <- sqrt(ssq2)
1/(2*pi*sqrt(det1)) * exp(-0.5 / det1 * (
ssq2*x^2 + ssq1*y^2 - 2*rho*s1*s2*x*y))
}

z<- outer(x, y, f)

三维图

1

persp(x, y, z)

等值线图

1

contour(x, y, z)

等值色图

1

image(x, y, z)

帮助

R 的帮助文档

• help.start()
• help(mean)
• ?mean
• example(mean), example(image)
• ??mean
• apropos(“glm”, mode = “function”)

通过网络获取帮助

• RSiteSearch(“mean”)
• stackoverflow.com search for [r] ggplot2
• google

R Package 操作

• install.packages(“ggplot2”)
• library(ggplot2)
• update.packages()
• installed.packages()
• remove.packages()
• help(package = “ggplot2”)
• packages on CRAN(in help.start())
• Rdocumentation
• CRAN Task Views.

Datacamp

1. 注册: https://www.datacamp.com
2. 参加group: https://www.datacamp.com/groups/stat_hdu
3. 邀请链接: https://www.datacamp.com/groups/750deb7ab588c92ae2a64e462c2a9d92ba131aa0/invite