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統計軟體工作坊 輕鬆學會統計軟體 R

統計軟體工作坊 輕鬆學會統計軟體 R. 2013/05/16. R 簡介. 可進行資料處理、統計分析、科學計算與圖形繪製 適用各種作業系統： Windows, Unix, Linix , MacOS 開放原始碼的自由軟體（ open source ） 免費： 可由 the Comprehensive R Archive Network (CRAN) 下載 藉由套件（ package ）可不斷增加其功能 可與其他程式（ C, Matlab , WinBugs ,… ）連結使用 超過 27 個國家， 66 個連結點. R 的歷史.

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Presentation Transcript

  1. 統計軟體工作坊輕鬆學會統計軟體R 2013/05/16

  2. R簡介 • 可進行資料處理、統計分析、科學計算與圖形繪製 • 適用各種作業系統：Windows, Unix, Linix, MacOS • 開放原始碼的自由軟體（open source） • 免費：可由the Comprehensive R Archive Network (CRAN)下載 • 藉由套件（package）可不斷增加其功能 • 可與其他程式（C, Matlab, WinBugs,…）連結使用 • 超過27個國家，66個連結點

  3. R的歷史 Kurt Hornik (2008) “The Past, Present, and Future of the R Project” John Chambers (2006) “A History of S and R”

  4. 下載R軟體 • Go to this web page http://www.r-project.org/

  5. 下載R軟體 • 點選CRAN，接著選擇下載點

  6. 下載R軟體 • 根據作業系統選擇下載的版本 • 選擇“base”

  7. 下載R軟體 • 下載並安裝 • 安裝之後在桌面會出現捷徑

  8. R視窗說明 停止運算 載入工作頁面 複製及貼上 Toolbar R Console 主要視窗

  9. 定義新物件 • 定義一個新的變數叫temp，並且指定其值為24 • 紅字是輸入，藍字是輸出 • 大小寫代表不同物件 • 箭頭(<-)可用“=”代替 • 物件名稱必須為字母開頭，其餘位置可以是數字或點 • c, q, t, C, D, F, I, T; diff, df, pt, pi, …不可以是物件名稱

  10. Ras a calculator • 可以直接輸入數值計算 • 若物件屬性與維度相同，可以進行四則運算 • 常用的數學函數，如log, exp, sin,..可直接計算 • 若不能計算，會回傳NaN (not a number)

  11. 輸入向量 • c(…) 可以是數值 可以是字串 還可以把每一個元素取名字

  12. Practice • Weight: 50, 62, 47, 48, 72, 81, 45, 58, 65, 55 • Height: 1.58, 1.77, 1.43, 1.52, 1.84, 1.72, 1.45, 1.62, 1.70, 1.55 • 請計算每個人的BMI及平均BMI

  13. 查詢、移除已定義物件 • ls() • rm(“A”) • rm(list=ls())

  14. 利用R的記事本寫指令 • 開啟記事本 • 儲存記事本

  15. 更改工作目錄 • 改變檔案及資料的存放位置

  16. 下載R套件 • 練習：請下載R Commander套件 “Rcmdr”

  17. 載入R套件 • 可在R Console視窗中輸入library(“Rcmdr”) • 或者由選單中點選

  18. 學生生活型態調查 • 班級(class): (1)統資系 (2)財數系 (3)其他 • 性別(sex): (1) 女生 (2)男生 • 身高 (high) • 體重 (weight) • 血型 (blood)： (1)A (2)B (3)O (4) AB • 住宿地 (location): (1)宿舍 (2)學校附近 (3)東海別墅附近 (4)家裡 (5) 其他 • 住宿費用 (rent):(1) 3000以下 (2) 3000~4000 (3)4000~5000 (4)5000~6000 (5)6000~ (6)其他 • 上學方式(way): (1)走路 (2)騎機車 (3)搭校車 (4)搭公車 (5)其他

  19. 資料輸入 • 輸入新資料 按一下var1，會出現變數編輯器，輸入變數名稱後，再按Enter即可。 輸入資料後關閉視窗即可

  20. 資料輸入 • 匯入資料

  21. 練習 • 請讀入EXCEL檔案“class-demo”，並將其命名為data2 • 請更改data2中，變數class、sex為character

  22. 資料型態 • 類別資料 • 可以用數字代表類別，但數字本身沒有意義 • 男生＝1，女生＝0 • 序位資料 • 類別的大小次序有意義，但順序的運算無意義 • 原位癌＝0，癌症第一期＝1，癌症第二期＝2，第三期＝3，第四期＝4 • 等級化資料 • 根據不同類別的觀察值排序，給予類別不同的名次 • 象、牛、熊、獅 • 離散型資料 • 數值為真正測量值而非代號 • 每學期進圖書館次數 • 連續型資料 • 數值為真正觀測值，測量值不限定為整數 • 每星期唸書的時間

  23. 資料的整理 • 初步的組織、歸納觀察到的資料 • 統計表：製表是整理資料最簡單且最常用的方法 • 次數分配表(frequency table)、相對次數分配表(relative frequency table)、累積相對次數分配表(cumulative relative frequency table) • 統計圖 • 長條圖(bar chart)、直方圖(histogram)、次數多邊圖(frequency polygon)、散佈圖(scatter plot)、盒形圖(box plot)、線圖(line graph)

  24. 統計表 • 次數分配表：記錄每個組別中觀察到的個體數 • 相對次數分配表：記錄每一組別人數/總觀察人數 1. 處理離散型或連續型資料為次數分配表時，需將資料區分為一系列沒有重疊且明確的組別。 2. 分組之前要先定組限與組距，每組組距不一定要相同。 NOTE：一個個體只會分屬於一個類別

  25. 統計表 • 累積相對次數分配表：低於或等於該組上限的人數/總人數

  26. 統計表

  27. 長條圖（Bar charts） • 常用來表示類別或序位資料 高度代表組別分佈的次數或相對次數

  28. 直方圖（Histogram） • 用來描述離散或連續型的資料分佈 • 可以觀察資料的分佈狀況與集中趨勢 高度代表組別分佈的次數或相對次數，寬度代表組距 資料是否對稱？左偏？右偏？

  29. 散佈圖（scatter plot） • 描述兩個不同的連續資料的關係 肺活量與FEV的關係？

  30. 盒型圖（box plot） • 利用樣本產生之統計量（最小值minimum、第一四分位數first quartile、中位數median、第三四分位數third quartile、最大值maximum）來描繪資料的分佈。 • 第一四分位數（25％分位數）：數值高於或等於全部觀察值的25%，低於或等於全部觀察值的75% • 中位數（50％分位數）：位於資料50％的數值 • 第三四分位數（75％分位數）：數值高於或等於全部觀察值的25%，低於或等於全部觀察值的75%

  31. 四分位數（Quartiles） • 25th百分位數 (之前的資料個數大約有25%的資料總個數&之後個數75%): • 例：100/4=25  (第25名+第26名)/2;第25名 • 例：50/4=12.5  (第12名+第13名)/2; • 例：67/4=16.75  (第16名+第17名)/2; • 50th百分位數 (前後各約二分之一的個數): • 例：100/2=50  (第50名+第51名)/2;第50名 • 例：50/2=25  (第25名+第26名)/2;第25名 • 例：67/2=33.5  (第33名+第34名)/2; • 例：40/2=20  (第20名+第21名)/2;第20名

  32. 四分位數（Quartiles） • 75th百分位數 (前約四分之三、後約四分之一的個數): • 例：100/4*3=75  (第75名+第76名)/2;第75名 • 例：50/4*3=37.5  (第37名+第38名)/2; • 例：67/4*3=50.25  (第50名+第51名)/2; • 例：40/4*3=30  (第30名+第31名)/2;第30名 • 四分位距（Inter-quartile range, IQR）：第三四分位數減第一四分位數

  33. Smallest data point not below inner fence Largest data point not exceeding inner fence Suspected outlier Outlier o * X X Q1 Median Q3 Inner Fence Outer Fence Inner Fence Outer Fence Q1-1.5(IQR) Q3+1.5(IQR) Interquartile Range Q1-3(IQR) Q3+3(IQR) Box Plot Elements of a Box Plot

  34. 統計圖 這裡可以選要畫的圖形

  35. 練習 • 請計算data2中居住地區之次數分配表 • 請data2中畫出身高與體重之散布圖

  36. 資料摘要（data summary） • 利用數字描述資料作量的描述 • 測量資料的集中趨勢 (measure of central tendency) • 平均值(mean)、中位數(median)、眾數(mode) • 測量資料的變異情況 (measure of dispersion) • 全距(range)、四分位距(IQR)、變異數(variance)和標準差(standard deviation)

  37. 資料摘要（data summary）

  38. 練習 • 請計算data2中體重之平均數、標準差、中位數、第一四分位數及第三四分位數

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