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基本绘图系统，绘图函数呢查看全部
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数值变量和分类变量查看全部
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分散趋势查看全部
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数值变量的特征和可视化查看全部
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hist(airquality$Wind, xlab = "wind") boxplot(airquality$Wind, xlab = "wind", ylab = "speed(mpc)") boxplot(Wind ~ Month, airquality, xlab = "wind", ylab = "speed(mpc)") plot(airquality$Wind, airquality$Temp) with(airquality, plot(Wind, Temp, main="Wind and Temp in NYC", type = "n")) with(subset(airquality, Month == 9), points(Wind, Temp, col = "red")) with(subset(airquality, Month == 5), points(Wind, Temp, col = "blue")) with(subset(airquality, Month %in% c(6,7,8)), points(Wind, Temp, col = "black")) fit <- lm(Temp ~ Wind, airquality) abline(fit, lwd = 2) legend("topright", pch = 1, cex = 1, col = c("red", "blue", "black"), legend = c("sep", "May", "Other"))查看全部
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#基本绘图系统 #绘图函数:plot/hist/boxplot/ points/lines/text/title/axis #调用函数会启用一个图形设备(如果没有正在运行的图形设备)并在设备上绘图 # 基本绘图系统+屏幕设备 plot() #-plot(x,y,....) #重要参数:xlab/ylab/lwd/lty/pch/col par() #-通常用语设置全局参数(作用于R中所有的plot绘图) # bg/mar/las/mfrow/mfcol查看全部
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#R三大绘图系统 #1.基本绘图系统 #1)艺术家的调色板:绘图始于空白帆布 #需要事先计划;支管地实时反映绘图个分析数据的逻辑 #2)两部=图+修饰/添加=执行一系列函数 #3)适于绘制2D图形 #2.Lattice绘图系统 #1)特别适用于变量之间的交互:在变量Z不同水平,变量Y如何随着变量X变化 #2)绘图=使用一次函数调用 #3.ggplot2 #1)The Grammar of Graphics # 图:动词,名词,形容词等. # 数据映射到几何客体的美学属性 #2)基本绘图系统+Lattice绘图系统 # 自动处理标题/文字说明/空间等,但也允许通过添加注释进行修改.查看全部
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从整体流程到变量种类,再到描述变量关系的图表.查看全部
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#数值变量的特征和可视化<br> #1.一个变量的可视化:柱状图,点图,箱线图<br> #两个数值型变量关系:散点图<br> <br> #分类变量的特征和可视化<br> #一个变量的可视化:频率表和条形图<br> #两个分类变量的关系:关联表,相对频率表<br> #两个分类变量的关系:分段条形图,相对频率分段图,马赛克图 #一个分类变量,一个数值变量的关系:并排箱线图查看全部
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#数值变量的特征和可视化 #1.一个变量的可视化:柱状图,点图,箱线图 #两个变量关系:散点图查看全部
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#稳健统计量:中位数,四分卫差 #非稳健统计量:均值,值域,标准差等查看全部
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x <- c(1,9,2,8,3,9,4,5,7,6) mean(x) median(x) var(x) sd(x) summary(x)查看全部
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#数值变量的特征和可视化 #数值包含多次测量的值 #1.数值集中趋势的测量.均值,中位数,众数. #2.数据分散趋势的测量:值域,方差,标准差,四分位距.查看全部
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#变量之间的关系(对应不同类型的可视化方法和统计方法) #碰到两个变量关系时,对变量类型做分析,再决定下一步查看全部
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#数据基础 #观测(每一行一个观测),变量(每一列为一个变量),数据矩阵 #变量类型:1.数值型变量(连续型,离散型) #2.分类变量(无序,有序)查看全部
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