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使用ggplot2进行高级绘图--修改 ggplot2 图形的外观 1 坐标轴 ggplot2包会在创建图时自动创建刻度线、刻度标记标签和坐标轴标签。它们往往看起来不错，但是有时我们需要在更大程度上控制它们的外观。我们已经知道了如何通过labs()函数来添加标题并改变坐标轴标签。那么如何自定义轴标签 阅读全文
posted @ 2021-08-17 20:53
zhang-X
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使用ggplot2进行高级绘图--刻面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称刻面图）。 ggplot2的刻面图函数 其中var、rowvar和colvar是因子。 看一下 阅读全文
posted @ 2021-08-17 20:47
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使用ggplot2进行高级绘图--分组 为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。ggplot()声明中的aes()函数负责 阅读全文
posted @ 2021-08-17 20:44
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用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示（使用点、条、线和阴影区）。下表列出了比较常见的几何函数，以及经常使用的选项。 几何函数 几何函数的常见选项 选项pch=用于指定绘制点时使用的符号。 产生如图所示的直方图： data(s 阅读全文
posted @ 2021-08-17 18:35
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使用ggplot2进行高级绘图 除了基础图形，grid、lattice和ggplot2软件包也提供了图形系统，它们克服了R基础图形系统的低效性，大大扩展了R的绘图能力。 grid图形系统可以很容易地控制图形基础单元，给予编程者创作图形的极大灵活性。 lattice包通过一维、二维或三维条件绘图，即所 阅读全文
posted @ 2021-08-17 18:31
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处理缺失值--多重插补 多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。在面对复杂的缺失值问题时，MI是最常选用的方法，它将从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集（通常是3到10个）。每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通 阅读全文
posted @ 2021-08-17 17:04
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处理缺失值--完整实例分析（行删除） 在完整实例分析中，只有每个变量都包含了有效数据值的观测才会保留下来做进一步的分析。实际上，这样会导致包含一个或多个缺失值的任意一行都会被删除，因此常称作行删除法（listwise）、个案删除（case-wise）或剔除。 函数complete.cases()可以 阅读全文
posted @ 2021-08-17 17:01
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处理缺失值的高级方法--探索缺失值模式 在决定如何处理缺失数据前，了解哪些变量有缺失值、数目有多少、是什么组合形式等信息非常有用，要知道数据为何缺失。 1 列表显示缺失值 mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。将函数应用到sleep数据集，可得到 阅读全文
posted @ 2021-08-17 16:59
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处理缺失数据的高级方法 缺失数据的传统方法和现代方法，主要使用VIM和mice包。使用VIM包提供的哺乳动物睡眠数据（sleep，注意不要将其与基础安装中描述药效的sleep数据集混淆）。数据来源于Allison和Chichetti（1976）的研究，他们研究了62种哺乳动物的睡眠、生态学变量和体质 阅读全文
posted @ 2021-08-17 16:54
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分类分析--选择预测效果最好的解 预测准确性度量 下面给出计算这几个统计量的函数： 评估二分类准确性： performance <- function(table, n=2){ if(!all(dim(table) == c(2,2))) stop("Must be a 2 x 2 table") 阅读全文
posted @ 2021-08-17 16:50
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