r语言对数据求销量百分比

接下来为大家讲解r语言对数据求销量百分比，以及r语言计算比例涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、R语言怎么选取90%的数据
• 2、R语言数据操作的内容简介
• 3、《R语言实战》自学笔记25-统计函数
• 4、如何利用R语言中的函数方法获取标准差和平均值
• 5、R语言-T检验、秩和检验、百分比检验、卡方检验

R语言怎么选取90%的数据

安装和加载包 绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包：survminer和survival。library（survminer） # 加载包 library（survival） # 加载包 2 拟合曲线 R中使用survfit（）函数来拟合生存曲线。

%置信区间为[mean-96*sd，mean+96*sd]即左侧概率和为95%的数据减去左侧概率和为5%的数据，期间的数据概率即为95%的置信区间。

可以利用as.factor 函数，将该列转换为factor数据类型，在使用summary来看数据信息：如列表命名为 raw.data summary（as.factor（raw.data$subject）就可以了。

第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table（），还有用来读csv的read.csv（）， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。

R 对于基于 SQL 语言的关系型数据库有良好的支持，这些数据库既有商业数据库 Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 等，也包含在 GNUGeneral Public License （GPL） 下发布的 MySQL 等开源数据库。

R语言数据操作的内容简介

1、菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN（综合R档案网络）下载的大量现成的程序包。

2、vcfR 可以直接读取vcf格式的数据。如果同时读取参照序列fasta格式的序列文件和gff格式文件的注释文件还可以获取更完整的信息（此步骤并非必须，可以只读取vcf数据）。在此处便于重复用到了 pinfsc50 包。

3、R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。

4、R语言是命令行操作方式，在使用中会更加的灵活，适合初学者入门学习，在数据分析和内容编程中有更好的体验。R语言的安装包仅为40M，相比其他的语言可以说非常的小了。

5、R语言数据结构主要有以下四种：向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。

6、variable[condition] - expression 语句variable[condition] - expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值。

《R语言实战》自学笔记25-统计函数

scale（x， center = TRUE， scale = TRUE） x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。

R可以计算多种相关系数，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数、多系列相关系数。cor（）函数可以计算前三种相关系数，cov（）函数可以计算协方差。

FUN是自定义调用的函数，可为任意R函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。

资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。

如何利用R语言中的函数方法获取标准差和平均值

1、你可以使用R语言内置的函数sd（）来计算0到100的标准差。具体操作如下：生成0到100的向量 x - 0：100 计算标准差 sd（x）输出结果为：[1] 230017 因此，0到100的标准差为230017。

2、用r语言求正态分布的标准差：产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm（100，mean=0，sd=1）指数分布数dnorm（x，mean=5，sd=1，log=TRUE）。

3、工具和算法的不同：R语言中的`RNORM`函数和SPSS中的统计算法可能***用了不同的方法来计算均值和标准差，这也可能导致结果不完全一致。

4、用的最多的，是求均值的mean（）函数，当然这里也要提到，像sum（）这种求和函数， 还有sd（x） 标准差函数，var（x） 方差函数。min（）求最小值，max（）求最大值。

5、函数mean（）用于在R语言中计算平均值。语法 用于计算R中的平均值的基本语法是 - mean（x， trim = 0， na.rm = FALSE， ...）以下是所使用的参数的描述 - x是输入向量。trim用于从排序向量的两端丢弃一些观察结果。

R语言-T检验、秩和检验、百分比检验、卡方检验

1、prop.test（抽样阳性， 抽样总数， p=已知百分比， alternative = greater）alternative 参数，假设方向用greater或less，默认双侧检验。用于检验实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。

2、总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。 它与 Z检验 、 卡方检验 并列。

3、最近看到一篇文章，里面分析了骨巨细胞瘤患者术后复发的比例，其中计数资料使用卡方检验（又称χ 2 检验），下面针对卡方检验的使用方法及其R语言实现方法进行简单介绍。

4、原理，用法不同等。原理不同：t检验的原理基于样本均值与总体均值的比较。秩和检验用秩和作为统计量进行假设检验的方法。卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。t检验适用于小样本情况下对总体参数的推断。

关于r语言对数据求销量百分比，以及r语言计算比例的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。