Giáo trình -Phân tích số liệu bằng R-chương 17-19

17 Phục lục 2 Một số lệnh thông dụng trong RLệnh về môi trường vận hành của Rgetwd() setwd(c:/works) options(prompt=”R”) options(width=100) options(scipen=3) options()Cho biết directory hiện hành là gì Chuyển directory vận hành về c:works (chú ý R dùng “/”) Đổi prompt thành R Đổi chiều rộng cửa số R thành 100 characters Đổi số thành 3 số thập phân (thay vì kiểu 1.2E-04) Cho biết các thông số về môi trường hiện nay của RLệnh cơ bản ls() rm(object) seach() Kí hiệu tính toán + * / ^ %/% %% Kí hiệu logic == != = is.na(x) &...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình -Phân tích số liệu bằng R-chương 17-19 17 Phục lục 2 Một số lệnh thông dụng trong RLệnh về môi trường vận hành của R Cho biết directory hiện hành là gìgetwd() Chuyển directory vận hành về c:works (chú ý R dùng “/”)setwd(c:/works) Đổi prompt thành R>options(prompt=”R>”) Đổi chiều rộng cửa số R thành 100 charactersoptions(width=100) Đổi số thành 3 số thập phân (thay vì kiểu 1.2E-04)options(scipen=3) Cho biết các thông số về môi trường hiện nay của Roptions()Lệnh cơ bản Liệt kê các đối tượng (objects) trong bộ nhớls() Xóa bỏ đối tượngrm(object) Tìm hướngseach()Kí hiệu tính toán Cộng+ Trừ- Nhân* Chia/ Lũy thừa^ Chia số nguyên%/% Số dư từ chia hai số nguyên%%Kí hiệu logic Bằng== Không bằng!= Nhỏ hơn< Lớn hơn> Nhỏ hơn hoặc bằng= Có phải x là biến số missingis.na(x) Và (AND)& Hoặc (OR)| Không là (NOT)!Phát số Cho ra n số 0numeric(n) Cho ra n kí tự “”character(n) Cho ra n FALSElogical(n) Dãy số -4.0, -3.5, -3.0, …, 3.0seq(-4,3,0.5) Giống như lệnh seq(1, 10, 1)1:10 Nhập số 5, 7, 8 và 1c(5,7,9,1) Cho ra 5 sô 1: 1, 1, 1, 1, 1.rep(1, 5) Yếu tố 3 bậc, lặp lại 2 lần, tổng cộng 12 số:Gl(3,2,12) 112233112233Tạo nên số ngẫu nhiên bằng mô phỏng theo các luật phân phối(simulation)rnorm(n, mean=0, sd=1) Phân phối chuẩn (normal distribution) với trung bình = 0 và độ lệch chuẩn = 1.rexp(n, rate=1) Phân phối mũ (exponential distribution)rgamma(n,shape,scale=1) Phân phối gammarpois(n, lambda) Phân phối Poissonrweibull(n,shape,scale=1) Phân phối Weibullrcauchy(n,location=0,scale=1) Phân phối Cauchyrbeta(n, shape1, shape2) Phân phối betart(n, df) Phân phối trchisq(n, df) Phân phối Chi bình phươngrbinom(n, size, prob) Phân phối nhị phân (binomial)rgeom(n, prob) Phân phối geometricrhyper(nn, m, n, k) hypergeometricrlnorm(n,meanlog=0,sdlog=1) Phân phối log normalrlogis(n,location=0,scale=1) Phân phối logisticrnbinom(n,size,prob) Phân phối negative Binomialrunif(n,min=0,max=1) Phân phối uniformBiến đổi số thành kí tự và ngược lại Biến đổi x thành biến số số học để có thể tính toánas.numeric(x) Biến đổi x thành biến số chữ (character) để phân loạias.character(x) Biến đổi x thành biến số logicas.logical(x) Biến đổi x thành biến số yếu tốfactor(x)Data frames Nhập x và y thành một data framedata.frame(x,y) Chọn biến số age từ dataframe tuan.tuan$age Đưa dataframe tuan vào hệ thống Rattach(tuan) Xóa bỏ dataframe tuan khỏi hệ thống Rdetach(tuan)Hàm số toán Logarít bậc elog(x) Logarít bậc 10log10(x) Số mũexp(x) Sinsin(x) Cosincos(x) Tangenttan(x) Arcsin (hàm sin đảo)asin(x) Arccosin (hàm cosin đảo)acos(x) Arctang(hàm tan đảo)atan(x)Hàm số thống kê Số nhỏ nhất của biến số xmin(x) Số lớn nhất của biến số xmax(x) Tìm dòng nào có giá trị lớn nhất của biến số xwhich.max(x) Tìm dòng nào có giá trị nhỏ nhất của biến số xwhich.min(x) Tổng số yếu tố (elements) trong một biến số (hay số mẫu)length(x) Số tổng của biến số xsum(x) Khác biệt giữa max(x) và min(x)range(x) Số trung bình của biến số xmean(x) Số trung vị (median) của biến số xmedian(x) Độ lệch chuẩn (standard deviation) của biến số xsd(x) Phương sai (variance) của biến số xvar(x) Hiệp biến (covariance) giữa hai biến số x và ycov(x,y) Hệ số tương quan (coefficient of correlation) giữa biến số x và y.cor(x,y) Chỉ số của biến số xquantile(x) Hệ số tương quan ...