R語言常用函數(shù)整理(基礎(chǔ)篇)

1、就是R語言類率分布函數(shù)的開頭字母。 比如說，正態(tài)分布是norm的化，那密度函數(shù)就是dnorm()，分布函數(shù)就是pnorm()， 更有用的是用相應(yīng)分布生成隨機(jī)數(shù)，比如rnorm()，就會生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。

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2、dep_delay、air_time、hours都消失，只有新轉(zhuǎn)換的gain、hours 、gain_per_hour三列。mutare()函數(shù)可以和前面提到的幾個函數(shù)結(jié)合起來使用。

3、R語言中，和排序相關(guān)的常用函數(shù)有： order() ， sort() ， rank() ，一般是對向量進(jìn)行操作，也可以對數(shù)據(jù)框的列進(jìn)行操作。

邏輯回歸中,R語言怎么解決解釋性變量為多分類變量

打開數(shù)據(jù)，依次點(diǎn)擊：analyse--regression--binarylogistic，打開二分回歸對話框。將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量（單變量拉入一個，多因素拉入多個）。

如果自變量里面的分類變量是只有兩個分類的，那你就把它跟其他定量自變量一起挪到自變量對話框就可以的如果分類變量超過兩個分類，有3個或以上時，需要實(shí)現(xiàn)設(shè)定啞變量或者是叫做虛擬變量。

但要注意的是在做logistic回歸的時候同一變量的所有啞變量應(yīng)該是同時引入、同時剔除出模型。

還有一種是因變量為有序多分類的logistic回歸，比如病重的程度是高，中，低呀等等，這種回歸也叫累積logistic回歸，或者序次logistic回歸。

R語言創(chuàng)建向量、數(shù)據(jù)框以及數(shù)據(jù)框的操作

先構(gòu)建向量，再組成數(shù)據(jù)框。直接用data.frame函數(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)框。R語言的下標(biāo)索引是從1開始的，且下標(biāo)索引為負(fù)數(shù)的話表示刪除某個元素。 [] 可進(jìn)行索引，括號內(nèi)對應(yīng)的是[行下標(biāo)， 列下標(biāo)]。

創(chuàng)建一個新向量，元素包括10，并對其進(jìn)行相關(guān)操作 如果想要初始化一個向量然后再添加內(nèi)容，可以用vector()函數(shù)，vector()函數(shù)默認(rèn)創(chuàng)建邏輯型向量。可以用mode參數(shù)指定向量類型。

數(shù)據(jù)框中不同的列可以包含不同模式（數(shù)值型、字符型等）的數(shù)據(jù)，是R中最常處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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