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R的核密度估计和多元统计 R 核密度估计 KDE 密度估计函数 density 默认情况下在 512 个点上估计密度值这些估计点可能有些会分布在原始数据的左侧所以要查看原始数据后的密度图形我们需要从这些估值点选取比原始数据大的数据点。 libraryEcdat dataEarningspackageEcdat ind Earningsageg1 x Earningsyind/1000 f densityxn1000 froot densitysqrtxn1000 ind2 frootx sqrtminx 选取比原始数据大的数据点 e in 1000lwd2 ablineh0 f2 .5frooty / frootx linesfrootxind22 f2ind2typel in 1000 mainTKDElty2lwd2 ablineh0 残差的获得 R 如果模型拟合可以直接返回残差省事了直接用否则我们可以使用 residuals 模型拟合结果 databmwpackageevir bmw nlengthbmw fitAR1 arimabmw order c10 0 acf main acf main 两者结果一致 R 语言多元统计包简介: 各种假设检验统计方法聚类分析数据处理/ 统计分析生物信息 sas matlab R语言 Multivariate Statistics 多元统计网址 -/web/views/ ml转 http://rbbs./Rbbs/posts/list/ 基本的 R 包已经实现了传统多元统计的很多功能然而 CRNA 的许多其它包提供了更深入的多元统计方法下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在 CRNA 的其它任务列表 task view 里也会提及如排序 ordination 会在 Environmetrics-/web/views/E 里说到有监督的分类方法能在 MachineLearning-/web/views/ 里找到无监督的分类在 Cluster-/web/views/Cluster. html 里。这里要综述的包主要分为以下几个部分 1 多元数据可视化 Visualising multivariate data 绘图方法基本画图函数如 pairs 、 coplot 和 lattice 包里的画图函数 xyplot 、 splom 可以画成对列表的二维散点图 3 维密度图。 car 包里的 x 函数提供更强大的二维散点图的画法。 cwhmisc 包集合里的 cwhplot 包的 pltSplomT 函数类似 pair 画散点图矩阵而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。除此之外 scatterplot3d 包可画 3 维的散点图 aplpack 包里 bagplot 可画二变量的 boxplotspin3R 可画可旋转的三维点图。 misc3d 包有可视化密度的函数。 YaleToolki t 包提供许多多元数据可视化技术 agsemis c 也是这样。更特殊的多元图包括 aplpack 包里的 faces 可画 Chernoff ’s faceMASS 包里的 parcoord 可画平行坐标图矩阵的每一行画一条线横轴表示矩阵的每列 graphics 包里的 stars 可画多元数据的星状图矩阵的每一行用一个星状图表示。 ade4 包里的 mstree 和 vegan 包里的 spantree 可画最小生成树。 calibrate 包支持双变量图和散点图 chplot 包可画 convex hull 图。 geometry 包提供了和 qhull 库的接口由 convexhulln 可给出相应点的索引。 ellipse 包可画椭圆也可以用 plotcorr 可视化相关矩阵。 denpro 包为多元可视化提供水平集树形结构 level set trees 。 graphics 包里的 mosaicplot 和 vcd 包里的 mosaic 函数画马赛克图 mosaic plot 。 gclus 包提供了针对聚类的散点图和平行坐标图。 rggobi 包和 Descri