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獲得幫助之 郵件列表和知識(shí)庫(kù)
http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/?? #知識(shí)庫(kù)
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獲得幫助之 內(nèi)置函數(shù)
?mean # help(mean)的縮寫(xiě)
example(mean) #查看例子
不知道自己要找的函數(shù)是什么，比如想知道如何擬合模型，通過(guò)鍵入??"fitting linear model" #help.search("fitting linear model")縮寫(xiě)，
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write.csv()???? #逗號(hào)分隔， 點(diǎn)號(hào)小數(shù)點(diǎn)。Excel
write.csv2()?? #冒號(hào)分隔， 逗號(hào)小數(shù)點(diǎn)。Excel
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導(dǎo)出包foreign：SAS PASS STAT
write.table()
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arge（read.table（）） #查看read.table（）的參數(shù)及其默認(rèn)值
header
sep #分隔符形式
dec #小數(shù)點(diǎn)的表示方式
na.strings #缺失值形式
nrows #需要讀取多少行（列名不包括）
skip #跳過(guò)多少行
comment.char #注釋形式
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Excel特殊
數(shù)據(jù)導(dǎo)入包
library（）
Hmisc包 #導(dǎo)入SPSS數(shù)據(jù)
read.table()讀取數(shù)據(jù)，文件第一行為列名時(shí)參數(shù)header = TRUE
getwd（） #顯示當(dāng)前路徑
setwd（） #設(shè)定當(dāng)前路徑
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中括號(hào)【】 #向量索引抽取
邏輯索引index
c函數(shù)的活用
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seq #等分構(gòu)造向量
rep #重復(fù)構(gòu)造向量
c #連接構(gòu)造向量
rbind #已有矩陣當(dāng)作行，組合
cbind #把列組合成矩陣
matrix #默認(rèn)按照列合成；byrow=TRUE即變?yōu)橹鹦袠?gòu)造
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http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/. 知識(shí)庫(kù)查看全部
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數(shù)據(jù)量小可以用aggregate，如果數(shù)據(jù)量很大，tapply 和 by 的運(yùn)行速度比aggregate快一個(gè)數(shù)量級(jí)，此時(shí)用tapply 更勝一籌，用$太麻煩，可以用attach函數(shù)，但是用完要記得用detach解綁。
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類似于EXCEL的數(shù)據(jù)透視表功能以及MySql的group by 功能，不過(guò)R的聚合分組更強(qiáng)大，三種方法比較下來(lái)，aggregate比較好，結(jié)構(gòu)清晰，結(jié)果也一目了然。
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導(dǎo)入數(shù)據(jù) 分別為 列名 缺失值 注釋行 小數(shù)點(diǎn)
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~ 左邊是因變量 右邊是自變量?
把mean 作用到gender分的組中數(shù)據(jù)?
by()函數(shù) 得到的結(jié)果是特殊的by類型格式
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正則 就是 有可能的類型給規(guī)定出來(lái)
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na.rm= ture 計(jì)算時(shí)候 移除所有缺失值
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