用r语言绘制中国地图

作业讲解 - 用R语言绘制犯罪率增长高于20%的美国州地图

A criminology student has collected data about the number of violent assaults in each of the US states in 2014 and 2015. For his upcoming seminar, he is interested in identifying the states in which there has been at least a 20% increase in assaults.

Please help this student by identifying the relevant states, presenting them in a list or table, and creating a map of the USA where the relevant states are colored in red. This will require finding a relevant R package and using it to plot the map

作业讲解 - 用R语言绘制犯罪率增长高于20%的美国州地图

A criminology student has collected data about the number of violent assaults in each of the US states in 2014 and 2015. For his upcoming seminar, he is interested in identifying the states in which there has been at least a 20% increase in assaults.

Please help this student by identifying the relevant states, presenting them in a list or table, and creating a map of the USA where the relevant states are colored in red. This will require finding a relevant R package and using it to plot the map

站在中国地图前，望着雄鸡一样昂首挺胸的中国，不禁心潮澎湃、思绪万千

凝视着祖国的缩影，我看见了祖国的西南平均高达4000米的西藏，世界屋脊”的珠峰，撑起了祖国的脊梁；我看见了祖国的东南，那里有璀璨的东方明珠上海，让中国的造船技术走在世界前沿；我看见了祖国的西南，那里是中国的心脏北京，毛主席就是在这里宣布了新中国的成立。新中国自豪地敞开大门，让世界各地的人走进中国，感受中国。

然而，谁又能想到，在100多年前，中国曾有一篇耻辱的血泪史，这块美丽的土地曾支离破碎，被这个国家夺走一块，被那个国家霸占一点，甚至把我国的艺术瑰宝圆明园，烧成了灰烬，领土被分割，同胞被残杀，国家成了一只待宰的羔羊。但是，中国人们绝不屈服，绝不妥协！

1927年8月1日，在一声作文一声地呐喊中，在被鲜血染红的战衣上，宣告了中国绝不是一只待宰的羔羊。1945年，战胜了日本侵略者，1949年10月1日，新中国成立了，1953年，中国志愿军战胜了不可一世的美帝国主义。1997年7月1日，一张发黄的不公平等条约悄然解除，一株紫荆花在旗杆上庄严地宣告：香港回归！1970年，中国的第一颗人造卫星飞向了天空。2003年杨利伟飞天，2008年，北京奥运会成功举办，汶川地震灾区人民的命

城市名称数据北京市12

安徽省23重庆市2福建省3甘肃省5广东省3广西壮族自治区3贵州省23海南省4河北省34黑龙江省5河南省6湖北省7湖南省4江苏省3江西省7吉林省34辽宁省23内蒙古自治区22宁夏回族自治区65青海省45山东省34上海市34陕西省23山西省23四川省6

台湾省54天津市76新疆维吾尔自治43西藏自治区32云南省87浙江省65香港34澳门23本地图为纯Excel图表。创作过程简1. 从网上下载中国地图及各省市地图，存为位图 2. 利用专本文件（文本文件记录每个点的X和Y值） 3. 将文本文4. 定义名称。请自己查看本文件里的名称：按Alt+F11组合键进入VB编辑器，将工作表Data 激活工作表Data，选择菜单插入-名称-定义。 5. 给图表

显示城市名称显示数据

显示城市标志

示数据

过程简述如下：

利用专门将位图转换为矢量图的软件，将各位图地图转换为矢量图和文文本文件里的数据导入Excel

Data设置为可见。或者选择格式-工作表-取消隐藏。

给图表赋值。其它关于图表格式设置的问题请参见论坛帖子。

用R语言进行分位数回归：基础篇

詹鹏

（北京师范大学经济管理学院 北京）

本文根据文献资料整理，以介绍方法为主要目的。作者的主要贡献有：（1）整理了分位数回归的一些基本原理和方法；（2）归纳了用R语言处理分

位数回归的程序，其中写了两个函数整合估计结果；（3）写了一个分位数分解函数来处理MM2005的分解过程；（4）使用一个数据集进行案例分析，完整地展现了分析过程。

第一节 分位数回归介绍

（一）为什么需要分位数回归？

传统的线性回归模型描述了因变量的条件均值分布受自变量X的影响过程。其中，最小二乘法是估计回归系数的最基本方法。如果模型的随机误差项

来自均值为零、方差相同的分布，那么回归系数的最小二乘估计为最佳线性无偏估计（BLUE）；如果随机误差项是正态分布，那么回归系数的最小二乘估计与极大似然估计一致，均为最小方差无偏估计（MVUL）。此时它具有无偏性、有效性等优良性质。

但是在实际的经济生活中，这种假设通常不能够满足。例如当数据中存在严重的异方差，或后尾、尖峰情况时，最小二乘法的估计将不再具有上述优良

性质。为了弥补普通最小二乘法（OLS）在回归分析中的缺陷，1818年Laplace和Bassett

[2]提出了中位数回归（最小绝对偏差估计）。在

八年级（上）地理知识点及问答题

1． 地球海洋陆地面积各是多少？各占多少比例？P5 答：海洋：面积3.61亿平方千米，占地球表面积的71%； 陆地：面积1.49亿平方千米，占地球表面积的29%。 2． 什么是大陆？什么是岛屿？什么是半岛？什么是大洲？P6

答：面积较大的陆地叫大陆。面积较小的陆地叫岛屿。一面与陆地相连，三面被水包围的陆地叫半岛。大陆和附近的岛屿合起来称为大洲。 3． 七大洲面积大小顺序是？P6（亚非北南美，南极欧大洋。）

4． 【世界之最】世界上面积最大的洲：亚洲；世界上面积最大的洋：太平洋；跨经度最多的洲：南极洲；跨纬度最多的洲：亚洲；世界最大的岛屿：格陵兰岛；世界最大的半岛：阿拉伯半岛；面积最大的群岛：马来群岛；最长的海峡：莫桑比克海峡；最长的山系：科迪勒拉山系；最高的山峰：珠穆朗玛峰；最大的高原：巴西高原(500多万平方公里)；最高的高原：青藏高原(4000米以上)；最大的平原：亚马孙平原(560万平方公里)；最大的盆地：刚果盆地；最大的沙漠：撒哈拉沙漠；最深的湖泊：贝加尔湖；最长的河流：尼罗河(非洲，6671千米)；最大的海：珊瑚海(479万多平方公里)。

5． 亚、欧两洲的分界线是：乌拉尔山脉、乌拉尔河、大高加索山脉

实验五数据结构（向量、因子、列表）

实验目的：

1.熟悉R中数据基本结构特点及使用方法 2.熟悉R中向量的编辑方法 3.熟悉R中因子的设置方法 4.熟悉R中列表的编辑方法

实验要求：完成每个实验内容的同时，在每题后面附上程序代码。要求独立完成。

实验内容：

一、编写一个函数，具有如下功能： 1.输入参数为一个向量或者数据框

2.计算向量（或数据框中的列向量）的均值、方差、标准差、中位数 3.计算向量（或数据框中的列向量）的标准化得分

4.将2与3中的计算结果存储到一个列表中作为函数返回对象 > f<-function(x){ + mean<-mean(x) + var<-var(x) + sd<-sd(x)

+ median<-median(x) + m<-(x-mean(x))/sd(x)

+ j<-list(f.mean=mean,f.var=var,f.sd=sd,f.median=median,f.m=m) + j + }

二、有三组学生使用了不同的数学辅导教材，期末考试成绩如下。问这三组学生的成绩有无显著差异？（使用stack函数将三组向量合并成一个向量以及一个平行因子，然后使用aov函数或者oneway.test函数进行方差分析。）

99 88 99 89 94 90 第一组

55 50 67 67 56 56 第二组

79 56 89 99 70 89 第三组

> x1<-c(99,88,99,89,94,90) > x2<-c(55,50,67,67,56,56) > x3<-c(79,56,89,99,70,89) > f<-stac

由詹鹏整理，仅供交流和学习

根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！ 教材为：Luke Keele: Semiparametric Regression for the Social Sciences. John Wiley & Sons, Ltd. 2008.

------------------------------------------------------------------------- 第一章 introduction: Global versus Local Statistic 一、主要参考书目及说明

1、Hardle(1994). Applied Nonparametic Regresstion. 较早的经典书

2、Hardle etc (2004). Nonparametric and semiparametric models: an introduction. Springer. 结构清晰

3、Li and Racine(2007). Nonparametric econometrics: Theory and Practice. Princeton. 较全面和深入的介绍，

由詹鹏整理，仅供交流和学习

根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！ 教材为：Luke Keele: Semiparametric Regression for the Social Sciences. John Wiley & Sons, Ltd. 2008.

------------------------------------------------------------------------- 第一章 introduction: Global versus Local Statistic 一、主要参考书目及说明

1、Hardle(1994). Applied Nonparametic Regresstion. 较早的经典书

2、Hardle etc (2004). Nonparametric and semiparametric models: an introduction. Springer. 结构清晰

3、Li and Racine(2007). Nonparametric econometrics: Theory and Practice. Princeton. 较全面和深入的介绍，

1 问题引出

我相信，你能够用图形灵活展示二维数据、三维的数据，甚至四维的数据！ 可是，你能够在同一个图形中同事展现多个维度（四维以上）的数据吗？恐怕很多人都认为很难。

遗憾的是，现实生活中，我们经常需要在同一个图形中同事展现多个维度（四维以上）的数据，因为每一个统计研究个体往往都有十几个，上百个指标。

遗憾的是，我们很容易能够使用的一般的统计图形对于展现低维度（例如，2维），具有直观、形象、生动、具体等特点，但是对于展现高维度则显得力不从心。

本文介绍一种简单的折线图，能够在同一个图形中同事展现多个维度（四维以上）的数据。本文将如何结合一个具体的数据，从简单到复杂，介绍如何使用R语言绘制这样的图形。

2 不同图形效果对比

例如，为了了解购买某产品的客户特征，收集了客户的20种属性，例如，年龄、年收入、性别等，打算用图形观察属性间的关系特征：图1用散点图展现的是两个维度——年收入与年龄，可以轻松看出年收入和年龄是没有关系的；图2通过点的颜色，能够多展现一维——isbuy是否购买，可以轻松看出购买者主要是低收入者，但是和年龄没有关系；图3展现了四维——增加了性别，可以看出女性几乎不买，男性只有低收入的才会买，高收入的不会买。

从三幅图中，可以看