
基于R統(tǒng)計(jì)分析—探索性數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析分為描述性統(tǒng)計(jì)分析和統(tǒng)計(jì)推斷兩部分, 前者又稱為探索性統(tǒng)計(jì)分析, 它是通過繪制統(tǒng)計(jì)圖形、編制統(tǒng)計(jì)表格、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量等方法來探索數(shù)據(jù)的主要分布特征, 揭示其中存在的規(guī)律. 探索性數(shù)據(jù)分析是進(jìn)行后期統(tǒng)計(jì)推斷的基礎(chǔ).
本文著重于數(shù)據(jù)集的數(shù)字化探索。程序包DAAG中有內(nèi)嵌數(shù)據(jù)集“possum”,它包括了從維多利亞南部到皇后區(qū)的七個(gè)地區(qū)的104只負(fù)鼠(possum)的年齡、尾巴的長度、總長度等14個(gè)特征值,選用這套數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。
備注:對(duì)于每一變量,給出了樣本總個(gè)數(shù)(n),缺失樣本數(shù)(missing)、水平個(gè)數(shù)(unique),并列出每一水平的取值、頻數(shù)和頻率。這里需要說明的是,對(duì)于case變量,輸出結(jié)果給出了頻率最低和最高的5個(gè)水平值,在數(shù)據(jù)分布有偏情況下,這些水平值很有可能成為異常值。
備注:輸出結(jié)果包括前面給出的樣本數(shù)(nobs),缺失值(NAs),最小值最大值,同時(shí)也有特有的指標(biāo),變量取值之和(Sum),標(biāo)準(zhǔn)誤差均值(SE Mean)、95%的置信水平上下限、方差、標(biāo)準(zhǔn)誤差,以及兩個(gè)分布指標(biāo)偏度和峰度。
備注:偏度用來衡量數(shù)據(jù)的堆成程度,以正太分布為基準(zhǔn)。當(dāng)服從正太分布時(shí),偏度為0;當(dāng)介于[-1,1]之間時(shí),說明數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性較強(qiáng);當(dāng)絕對(duì)值大于1時(shí),則認(rèn)為數(shù)據(jù)存在顯著偏倚,為正時(shí)有右偏的趨勢,反之左偏。
峰度用來衡量數(shù)據(jù)分布形態(tài)的陡緩程度,以正太分布為基準(zhǔn)。當(dāng)值為0時(shí),說明與正太分布相同,即標(biāo)準(zhǔn)峰度;當(dāng)峰度大于0時(shí),則表示該數(shù)據(jù)分布與正太分布相比較為陡峭,為尖頂峰度;當(dāng)峰度小于0時(shí),則表示該數(shù)據(jù)分布與正太分布相比較為平坦,為平頂峰度。
備注:最左邊一列:101表示無缺失值樣本總數(shù),2表示age缺失2個(gè)樣本,1表示footlgth缺失1個(gè)樣本;最下邊一行對(duì)應(yīng)每個(gè)屬性缺失的樣本個(gè)數(shù),其中最后一個(gè)3表示總?cè)笔е祩€(gè)數(shù);最右邊一列表示對(duì)應(yīng)行幾個(gè)變量發(fā)生缺失的情況。
#相關(guān)性
cor(possum$case,possum$site)
var=c(5:9)
cor_matrix=cor(possum[var],use="pairwise") #對(duì)5個(gè)變量兩兩計(jì)算相關(guān)系數(shù)
library(ellipse)#可視化相關(guān)圖
plotcorr(cor_matrix,col=rep(c("white","black"),5))
備注:圓形的寬窄表示相關(guān)性的高低,兩變量對(duì)應(yīng)的圓形越窄,表明其相關(guān)性越高。
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