【数据分析 R语言实战】学习笔记 第五章 数据的描述性分析(下)

来源:互联网 时间:1970-01-01

5.6 多组数据分析及R实现

5.6.1 多组数据的统计分析

> group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv")

> group=na.omit(group) #忽略缺失样本

> summary(group)

时间 开盘 最高

2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9

2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5

2013/08/28: 1 Median :19.6 Median :19.9

2013/08/29: 1 Mean :20.2 Mean :20.6

2013/08/30: 1 3rd Qu.:21.6 3rd Qu.:22.0

2013/09/02: 1 Max. :35.0 Max. :37.0

(Other) :414

最低 收盘

Min. :13.5 Min. :13.6

1st Qu.:18.0 1st Qu.:18.2

Median :19.3 Median :19.6

Mean :19.8 Mean :20.2

3rd Qu.:21.3 3rd Qu.:21.6

Max. :34.0 Max. :34.6


函数var()应用在多组数据上,得到的计算结果是一个协方差阵,其每个元素是各个向量之间的协方差。使用指令cor(group)也得到相同结果。

> options(digits=3)

> var(group)

时间 开盘 最高 最低 收盘

时间 NA NA NA NA NA

开盘 NA 13.2 13.8 12.6 13.3

最高 NA 13.8 14.6 13.2 14.0

最低 NA 12.6 13.2 12.1 12.8

收盘 NA 13.3 14.0 12.8 13.6


协方差的大小在一定程度上反映了变量之间的相互关系,但它还受变量本身度量单位的影响,因此我们还要计算相关系数来度量变量之间的线性相关程度。在R中使用函数cor()计算相关系数矩阵。

cor(x, y = NULL, use = "everything",method = c("pearson", "kendall", "spearman"))

其中,x,y是计算的对象,当x是一个数据框或列表时Y可以省略:use指定如何处理缺失样本:method给出计算i哪一种相关系数:默认的皮尔逊(Pearson )系数度量线性相关性,如果数据呈现的不是线性关系,而是单调的,则可以用肯德尔(Kendall )或斯皮尔曼( Spearman)相关系数,它们描述的是秩相关性。

5.6.2多组数据的图形分析

R中的函数lowess()通过加权多项式回归对散点图进行平滑,拟合一条非线性的曲线,但其只能适用于二维情况。与之类似的loess()用于处理多维情况。

lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter = 3, delta = 0.01 * diff(range(x)))

x,y指定两个向量:f是平滑的跨度,值越大,曲线的平滑程度越高;iter控制应执行的迭代数,值越高平滑越精确,但使用较小的值会使程序跑得比较快。

> attach(group)

> plot(最高~最低)

> lines(lowess(最低,最高),col="red",lwd=2)


 

(2)等高线图

有时候数据量很大,散点图上的数据点就会非常集中,不容易看出变量的关系或趋势,这就需要借助二维等高线图来描述。首先利用程序包MASS中的函数kde2d()来估计出二维数据的密度函数,再利用函数contour()画出密度的等高线图。如果不想画出图上的数据标签,可以将参数drawlabels=FALSE去掉。函数kde2d()的使用方法:

kde2d(x, y, h, n = 25, lims = c(range(x), range(y)))

其中x,y分别为横轴和纵轴的数据;n指定每个方向上的网格点数量,可以是标量或长度为2的一个正数向量:参数lims表示横纵轴的范围。

> library(MASS)

> ?kde2d

> a=kde2d(最低,最高)

> contour(a,col="blue",main="contour plot")


 

(3)矩阵散点图

多组数据的图形也可以用散点图来展示,不同在于这里是矩阵散点图。对于一个数据框,R中可以直接使用plot()命令或pairs()绘制矩阵散点图。

> pairs(group)


(4)矩阵图

在处理多组数据时,常将各组数据放在一起进行比较,matplot()可将各变量的散点图放在同一个绘图区域中。

> matplot(group,type="l",main="matplot")


(5)箱线图

> boxplot(group,cex.axis=.6)


(6)星图(雷达图)

stars(x, full = TRUE, scale = TRUE, radius = TRUE,labels = dimnames(x)[[1]], locations = NULL,nrow = NULL, ncol = NULL, len = 1,key.loc = NULL, key.labels = dimnames(x)[[2]],key.xpd = TRUE,xlim = NULL, ylim = NULL, flip.labels = NULL,draw.segments = FALSE,col.segments = 1:n.seg, col.stars = NA, col.lines = NA,axes = FALSE, frame.plot = axes,main = NULL, sub = NULL, xlab = "", ylab = "",cex = 0.8, lwd = 0.25, lty = par("lty"), xpd = FALSE,mar = pmin(par("mar"),1.1+ c(2*axes+ (xlab != ""),2*axes+ (ylab != ""), 1, 0)),add = FALSE, plot = TRUE, ...)

(7)折线图

需要自定义函数

(8)调和曲线图

需要自定义函数

 


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