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30天学会R语言

医学论文与统计分析“30天学会R语言”30篇学习文章合集来了，欢迎坚持从零开始学习！
http://www.datasoldier.net/archives/2057

2020年10月23日
一款全新的统计软件：JASP

原创数据小兵 2020-02-11 09:02 阅读 7,386 次

大家好，我是数据小兵。从2008年开始我一直在使用和推广SPSS 统计分析，为此建立了datasoldier.net博客，开辟了SPSS统计训练营微信号，还开发了相应的视频课程。不过，从今天开始我将为大家带来全新的统计分析体验，利用这个博客和微信号全方位介绍两款新的、免费开放的统计软件，它们是JASP与jamovi。

今天先来介绍JASP。

打开软件后看到的第一个界面，怎么样是不是很别致呢。

非常醒目的告诉所有人，JASP是免费的、友好的、灵活的。它是一个能令人感到耳目一新的统计工具。

什么是JASP ?

JASP是一种全新的统计工具，完全免费、开源开放、兼容并蓄。它让用户可以在电子表格数据上，轻松的点击、拖放菜单对话框来完成统计分析。它包含经典统计分析方法，比如描述统计、t检验、方差分析、相关与回归分析、因子分析等，而且令人兴奋的是，它还包含有最新的贝叶斯统计方法。

说得通俗一点，JASP就像SPSS那样容易操作，不用写语法代码，通过鼠标点击菜单完成统计分析，更为关键的是，它是免费的，完全免费。

容易操作、完全免费，这些特点太令人振奋了。

为什么使用JASP ？

没有比较就没有伤害，JASP与当前流行的同类统计工具相比较有许多优势。

1）与SAS、SPSS、Stata等商业软件工具相比，JASP是免费和开源的，它不仅包括常用统计方法，另外还积极地开发了配套的贝叶斯方法。

2）与R语言等免费开源软件包相比，JASP绝大多数情况下不需要用户写语法代码，它提供了一种能“即时反馈”的“拖放”体验，在菜单和对话框上通过“拖放”的形式完成统计分析，就像SPSS那样，但是别SPSS更即时，菜单参数选的设置和结果反馈响应几乎是瞬间完成，而且并不需要切换新的窗口。

当然我们也要客观看待JASP，因为它毕竟是新统计软件，目前性能还不是足够的稳定，版本更迭、统计方法更新虽然很快，但是当前官方还缺乏完善的教程和说明文档，许多功能的实现还需要用户自己琢磨。

小兵会努力，希望感兴趣的读者都来关注订阅这个微信号。

马上下载使用JASP

怎么样呢？小兵才用了几天JASP，就彻底喜欢上了这款新统计软件，心动不如行动，所有人任何人，只要你想，那么现在马上欢迎你下载安装并使用JASP。

下载地址：
https://jasp-stats.org/download/

或者百度搜索“JASP统计分析”，去JASP官方网站免费下载并使用它。

更多JASP统计分析教程、案例，欢迎关注本博客哦~

全文完
文/图=数据小兵

2020年10月23日
R语言数据科学新类型tibble

参阅：http://blog.fens.me/r-tibble/

2020年10月11日

分组数据制作散点图

>library(ISwR)
>summary(hellung)
    glucose           conc           diameter
 Min.   :1.000   Min.   : 11000   Min.   :19.20
 1st Qu.:1.000   1st Qu.: 27500   1st Qu.:21.40
 Median :1.000   Median : 69000   Median :23.30
 Mean   :1.373   Mean   :164326   Mean   :23.00
 3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:243000   3rd Qu.:24.35
 Max.   :2.000   Max.   :631000   Max.   :26.30
> plot(conc,diameter,pch=c(1,16)[factor(glucose)])
Error in plot(conc, diameter, pch = c(1, 16)[factor(glucose)]) :
  找不到对象'conc'
> attach(hellung)
> plot(conc,diameter,pch=c(1,16)[factor(glucose)])
> plot(conc,diameter,pch=c(1,16)[factor(glucose)],log="x")

2020年9月24日

R绘制箱式图

x <- c(76,9.97,71,70,93,86,83,78,85,81,65,95,51,74,78,63,91,82,
75,71,55,93,81,76,88,66,79,83,92,78,83,78,74,87,85,69,90,80,77,84,91,74,79,89)
f <- gl(4,11,44)
#f <- gl(4,11,44,labels = c("A","B","C","D"))
boxplot(x~f,ylim=c(40,100))

2020年9月6日

rstudio ctex模板文档错误，rticles升级到0.15版遇到错误
rticles升级到0.15版遇到错误，造成无法编译生成PDF文件

# 软件环境
‘tinytex’ 包 version 0.25.1
‘rticles’ 包version 0.15（！！0.14版升级到0.15版遇到错误！！）
安装以上两个包文件：
install.packages(‘tinytex’,’rticles’)
tinytex::install_tinytex() #通过此命令可以安装rstudio专用tex live文件，来支持“中文”生成PDF文件
本文使用的rstudio 版本：
RStudio Version 1.3.1073，R版本 version 4.0.2 (2020-06-22)

# 出错内容
ctex模板文件，编译生成PDF文件时，一直报错：
## R markdown窗口：
Error in yaml::yaml.load(…, eval.expr = TRUE) :
Duplicate map key: ‘documentclass’
Calls: … parse_yaml_front_matter -> yaml_load ->
停止执行
## console窗口：
Error in yaml::yaml.load(…, eval.expr = TRUE) :
Duplicate map key: ‘documentclass’

# 解决办法：删除模板文件头部第一个“documentclass: ctexart”. 文件头如下
```
---
title: "在R Markdown文档中使用中文"
author:
- 谢益辉
- liutiezhu
- 刘铁柱
keywords:
- 中文
- R Markdown
output:
  pdf_document:
    toc: yes
  rticles::ctex:
    fig_caption: yes
    number_sections: yes
    toc: yes
documentclass: ctexart
---
```
另外的一个解决方法：

linux&windows:
```
install.packages("remotes")
remotes::install_github("rstudio/rticles")
```
安装最新 rticles模板，再次选用ctex模板，无需改动任何内容，即可生成PDF文件

Mac OS 输入
```
remotes::install_github('rstudio/rticles', host = "api.github.com")
```
2020年9月2日

正态分布曲线绘制

x=c(-10:10)
curve(dnorm(x), -3, 3, main="正态分布曲线")  #绘制N(0,1)正太分布曲线。
abline(v=1.96, col = 2)   # v-垂直线在X轴的位置0.4
abline(v=-1.96, col = 2)   # v-垂直线在X轴的位置0.4

f<-seq(-4,4,.2)
plot(f,dnorm(f),type="l")

x <- rnorm(30, 10, 2)
summary(x)
hist(x)
boxplot(x)
qqnorm(x);qqline(x)

2020年9月1日

R回归分析 r-notebook

---
title: "R Notebook"
output:
  html_document:
    df_print: paged
  html_notebook: default
  pdf_document: default
---
```{r}
library(ISwR)
attach(thuesen)
lm(short.velocity~blood.glucose)
head(thuesen)
#thuesen
y <- lm(short.velocity~blood.glucose)
summary(y)    #回归结果 概要输出
anova(y)      #回归方差分析
plot(blood.glucose,short.velocity)
#abline(lm(short.velocity~blood.glucose))
abline(1.3,.022) #截距、斜率画直线
segments(blood.glucose,fitted(y),blood.glucose,short.velocity)
cc <- complete.cases(thuesen) #处理缺失值
thuesen[cc,]     #另外一个方法处理缺失值，更好
#options(na.action=na.exclude)
pred.fram <- data.frame(blood.glucose=4:20)
pp <- predict(y,int="prediction",newdata=pred.fram)   #直线预测数据
pc <- predict(y,int="confidence",newdata=pred.fram)   #可信区间预测
plot(blood.glucose,short.velocity,ylim = range(short.velocity,pp,na.rm = T))
pred.gluc <- pred.fram$blood.glucose
matlines(pred.gluc,pc,lty = c(1,2,2),col = "black")   #矩阵绘制线图
matlines(pred.gluc,pp,lty = c(1,3,3),col = "black")
```

2020年8月30日

R换源安装包文件

install.packages('tidyverse', repos =
'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN')

安装 tidyverse包时，可提高速度和安装成功率

2020年8月11日

R ggplot 绘图

library(tidyverse, lib.loc = “/usr/lib64/R/library”)
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x = displ, y = hwy,color=class)) + geom_point()

2020年8月8日

分类： R语言

什么是JASP ?

为什么使用JASP ？

马上下载使用JASP

另外的一个解决方法：

linux&windows:

Mac OS 输入