R语言统计分析一览

2023-4-3

R语言是统计分析的强大工具，提供了丰富的统计函数和方法。以下是R语言统计分析的详解及应用实例：

描述性统计分析：

# 创建一个数值向量

data <- c(12, 34, 56, 23, 45, 67, 89, 22, 47, 56)
# 计算均值

mean_value <- mean(data)

print(mean_value) # 输出：45.1
# 计算中位数

median_value <- median(data)

print(median_value) # 输出：45.5
# 计算方差

var_value <- var(data)

print(var_value) # 输出：665.4333

# 计算标准差 sd_value <- sd(data) print(sd_value) # 输出：25.80739

相关性分析：

# 创建两个数值向量

data_x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

data_y <- c(3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30)

# 计算皮尔逊相关系数 cor_value <- cor(data_x, data_y) print(cor_value) # 输出：1

线性回归分析：

# 使用之前的两个数值向量data_x和data_y进行线性回归分析

linear_regression <- lm(data_y ~ data_x)

# 查看回归模型的摘要信息 summary(linear_regression)

t检验：

# 创建两个数值向量，表示两组数据

group1 <- c(30, 28, 32, 35, 29, 28, 33, 31)

group2 <- c(27, 26, 28, 29, 30, 25, 24, 23)

# 进行独立双样本t检验 t_test_result <- t.test(group1, group2) print(t_test_result)

卡方检验：

# 创建一个列联表，表示两个分类变量的计数

contingency_table <- matrix(c(15, 20, 10, 5, 20, 10, 20, 30), nrow = 2)

# 进行卡方检验 chi_square_result <- chisq.test(contingency_table) print(chi_square_result)

在这些示例中，我们展示了如何在R中进行描述性统计分析、相关性分析、线性回归分析、t检验和卡方检验。实际上，R语言提供了许多其他统计方法，例如方差分析（ANOVA）、主成分分析（PCA）和聚类分析等。具体的统计方法取决于您的数据类型和研究问题。

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