R里面的统计函数有很多, 这里只用线性模型lm以及(一维)非参估计最常用的三个smoother: Nadaraya-Watson kernel(NW, ksmooth), Local Polynomial(LP, loess), Smoothing Spline(SS, smooth.spline). 用这三个smoother作为例子, 介绍R里面统计回归的一些用法.
数据的形式是:
目标是估计函数m(). 例子使用R自带的cars数据集, 它包含两列: 汽车速度speed和刹车距离dist.
> data(cars)
> summary(cars)
speed dist
Min. : 4.0 Min. : 2.00
1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
Median :15 ...R关于绘图应该可以写很多, 不过这里只列举在compstat这门课里最经常用的几个函数. 关于R的绘图, 详细了解可以运行 demo(graphics)或者 example("plot").
R里面的绘图命令分为两类: 一类是"high-level"的"创建新图片"命令, 运行以后会新画一个图; 另一类则是"low-level"的命令, 不会创建新图片, 而只会在当前图片中修改添加(例如添加线条, 添加点等). 下面分别简单介绍, 最后再介绍其他一些绘图配置的命令.
介绍一下常用的参数意义, 以及画图的配置. 详细文档见?par. 这些参数可以放在绘图命令中.
par(mfrow=c(1,2)): 这个命令是设定画图的布局, 把放置图片的区域分为一行两列, 第一个plot的图片在左边, 第二个在右边. col: 设定画图(线段/点)的颜色, 可以用数字(col=1, 2 ...首先, R似乎默认所有的变量都为向量vector, 即使一个单独的数字也是长度为1的, 所以1等价于c(1).
> a <- 1
> a
[1] 1
> length(a)
[1] 1
> a[1]
[1] 1
> typeof(a)
[1] "double" # means "double vector" (I think)
> 1 == c(1)
[1] TRUE
R的vector/list/matrix支持类似numpy(稍有不同)的fancy indexing, 以下是例子:
> v <- 1:10
> v[1:3 ...这个"从入门到放弃"系列是为了应付eth的computational statistics这门课... 对R无爱...
首先在stat里面有一些叫法和以前不太一样:
predictor variable: 就是机器学习里面说的feature (Xi)design points: 是机器学习里的训练数据(X1...Xn)response variable: 要预测的变量(y)这个是用R编程的标配, 确实很方便, 不用可惜. 另外R markdown也不错, 可以边写markdown边运行代码, 建议编辑器窗口里新建rmd文件.
一些常用的快捷键:
alt+-: 用于输入赋值符号<-ctrl+enter: (在console里)执行光标所在的行, 等同于按钮"run"ctrl ...