r语言vegan包数据分析

R语言中的外在软件包“Vegan”是专门用于群落生态学分析的工具。Vegan能够提供所有基本的排序方法,同时具有生成精美排序图的功能,版本更新很快。我们认为Vegan包完全可以取代CANOCO,成为今后排序分析的首选统计工具。

MultivariateAnalysisofEcologicalCommunitiesinR:vegantutorial

JariOksanenFebruary8,2013

Abstract

ThistutorialdemostratestheuseofordinationmethodsinRpack-agevegan.ThetutorialassumesfamiliaritybothwithRandwithcommunityordination.Packagevegansupportsallbasicor-dinationmethods,includingnon-metricmultidimensionalscaling.Theconstrainedordinationmethodsincludeconstrainedanalysisofproximities,redundancyanalysisandconstrained

多元统计分析课程论文

基于因子分析的广东省可持续发

展水平综合评价

院系：经济学院统计系 专业： 数量经济学 姓名： 龙湘萍 学号： 1330111003

2014年3月6日

摘 要

随着经济的快速发展以及由此带来的各种环境问题的突出，可持续发展的重要性变得愈发明显，我国对于各地区的可持续发展也更加重视。本文利用广东省年鉴提供的各可持续发展指标的数据，基于因子分析对广东省2012的可持续发展水平作出了综合评价，并对广东省在可持续发展存在的问题给出适当的建议。

【关键词】可持续发展；综合评价；因子分析

目录

引言 ............................................................................................... 1

一、可持续发展指标的选取 .......................................................... 2

（一）构建可持续发展指标体系的原则 ...................................................... 2 （二）广东省可

一． 收集数据

数据由UCI机器学习数据仓库的一个数据集得到，数据集名称为“Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set ”,包括乳房肿块镇抽吸活检图像的数字化的多项测度值，这些值代表出现在数字化图像中的细胞核的特征。

乳腺癌数据包括569例细胞活检案例，每个案例有32个特征。一个特征是识别号码，一个特征是癌症诊断结果，其他30个特征是数值型的实验室测量结果。

癌症诊断结果用编码“M”表示恶性，用编码“B”表示良性。

30个数值型测量结果由数字化细胞核的10个不同特征的均值、标准差、最大值构成，这10个特征包括：

a) radius (mean of distances from center to points on the perimeter) b) texture (standard deviation of gray-scale values) c) perimeter d) area

e) smoothness (local variation in radius lengths) f) compactness (perimeter^2 / area - 1.0)

g) co

多元统计分析课程论文

基于因子分析的广东省可持续发

展水平综合评价

院系：经济学院统计系 专业： 数量经济学 姓名： 龙湘萍 学号： 1330111003

2014年3月6日

摘 要

随着经济的快速发展以及由此带来的各种环境问题的突出，可持续发展的重要性变得愈发明显，我国对于各地区的可持续发展也更加重视。本文利用广东省年鉴提供的各可持续发展指标的数据，基于因子分析对广东省2012的可持续发展水平作出了综合评价，并对广东省在可持续发展存在的问题给出适当的建议。

【关键词】可持续发展；综合评价；因子分析

目录

引言 ............................................................................................... 1

一、可持续发展指标的选取 .......................................................... 2

（一）构建可持续发展指标体系的原则 ...................................................... 2 （二）广东省可

Note of R

一、 Environment Setting ........................................................................................................................................ 2 二、 Data Processing ................................................................................................................................................ 2 三、 Decision Tree and Random Forest ................................................................................................................... 8 四、 Classification and Cluster ........

R语言常用计量分析包

CRAN任务视图：计量经济学

线形回归模型（Linear regression models）

线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。

lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。

car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。

HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。

car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。

微观计量经济学（Microeconometrics）

许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。

负二项广义线形模型

R语言常用计量分析包

CRAN任务视图：计量经济学

线形回归模型（Linear regression models）

线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。

lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。

car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。

HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。

car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。

微观计量经济学（Microeconometrics）

许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。

负二项广义线形模型

R语言常用计量分析包

CRAN任务视图：计量经济学

线形回归模型（Linear regression models）

线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。

lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。

car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。

HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。

car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。

微观计量经济学（Microeconometrics）

许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。

负二项广义线形模型

R语言DESeq包介绍

分析RNA序列数据的一个主要任务是探测基因的差异表达，DESeq包提供了测试差异表达的方法，应用负二项分布和收缩的分布方程估计。

1. 包的安装

输入如下命令，DESeq和相关的包就可以自动下载和安装。 > source(\> biocLite(\

相关的包会自动下载安装，安装的包如下：

中间会有个选择需要更新相关的包，选择更新全部，更新的包有：

另外还要安装一个数据包，供下面介绍包中的方法时使用，包名为pasilla.

2. 输入数据和准备

2.1 计数表

数据表的第i行第j列元素表示第j个样本的第i个基因有多少个reads。本文使用的数据来

自于pasilla数据包，函数system.file告诉我们数据文件保存的路径。 > datafile = system.file( \> datafile

[1] \在R中读取这个文件，使用read.table函数。

> pasillaCountTable = read.table( datafile, header=TRUE, row.names=1 ) > head( pasillaCountTable )

2.2 元数据

没有元数据的数据是没有用的，元数据可以分为三组，分别

平衡分析法

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

平衡表与一般统计表的区别在于：指标体系必须包括收入与支出，来源与使用两个对应平衡的指标。平衡表的主要形式有三种，即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表，前两种形式如资产负债表、能源平衡表，后一种形式如投入产出表。

平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。如，期初库存+本期入库＝本期出库+期末库存，资产＝负债+所有者权益，增加值＝总产出－中间投入。

统计中的平衡分析基本要求和特点是：平衡分析要通过有联系指标数值的对等关系来表现经济现象之间的联系；要通过有联系指标数值的比例关系来表现经济现象之间的联系；要通过任务的完成与时间进度之间的正比关系来表现经济现象的发展速度；要通过各有关指标的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

其他数据分析方法

回归分析

研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析叫做相关分析，如果把其中的一些因素作