R语言的一个小范例:数值模拟和绘图_数据分析师培训
下午上课,要给经济工程专业的本科生简要介绍一下用于统计分析和绘图的R语言。考虑到他们所在的年级并没有系统的学完统计学和计量经济学,打算不从回归分析入手,先教他们对R的基本操作有个了解。写了如下这段代码,准备课上带同学们做一下。顺便发到网上,供大家参考。
背景:
假定是一个由决定的量,满足关系 问在的取值空间内,值的走势如何,以及最大值出现在什么地方,并绘图说明。
talk is cheap. show me the code (废话少说,放码过来)
一点一点写,并适当做说明
qiu <- function(alpha){(alpha / (1-alpha))^{-alpha}}
这段代码的意思是,定义一个名为qiu的function,输入值alpha之后,会自动求得对应的值。比如
> qiu(0.67)
[1] 0.622206
现在我们来搞alpha。
x <- seq(0.001,0.99, by=0.001)
定义一个数组x,取值从0.01开始,每次增加0.001单位,直到0.999。然后看看x这个数组的情况吧
x
length(x)
结果就不贴出来了。现在,把x的值交给qiu来处理,生成的一系列值,我们定义为y。
y <- qiu(x)
画个草图来看看分布情况如何
plot(y~x)
显然,随着x从0到1, y并不是单调变化的:先增大,后减小。那么,y的最高值是多少?对应的x值是多大?
max(y)
x[which.max(y)]
第一行告诉你y的最大值1.3211
第二行的which.max(y)告诉你当y值最大时,所对应的编号是218。把218带入x中,找到对应的x的值:x[218]=0.218
schx=c(x[which.max(y)])
schy=c(max(y))
分别将y值最大时的x和y值,定义为schx和schy,供下文使用。
重新画张图,前面那张太丑了
dev.off()
plot(y~x, ylim=c(0,1.5), xlim=c(0,1), type="l", ylab=expression(beta), xlab=expression(alpha))
第一行dev.off()告诉R的绘图程序,关闭此前的图。第二行的ylim和xlim定义x和y轴的取值范围。type是告诉plot程序,散点图以line的形式呈现。ylab和xlab是x和y轴的名称:由于我们需要使用希腊字母,因此需要使用expression(alpha)和expression(beta)来打出与。
比原来那张图看着帅一些了是吧。继续调整。
par(new=TRUE)
plot(max(y)~x[which.max(y)], pch=2, lty=3, col="red",ylim=c(0,1.5), xlim=c(0,1), ylab="", xlab="")
第一行告诉绘图程序,我下面要在原有那张图的基础上,继续添加内容,不要覆盖原图。
第二行中,把y最大值时的点标出来,pch表示这个点的形状(1是空心圆,2是空心三角,等等,你们自己试试看从1到20吧)。col="red",将这个点画成红色。ylab和xlab设为空,ylim和xlim和上文的值相同,使得两张图x轴、y轴重合。
差不多行了。如果你想继续和我一样骚包一点的话,跟我向下继续设置。
text(schx, schy-0.2, substitute(paste("(", xx ,", ", yy, ")"), list(xx=schx,yy=schy)))
这行代码的作用是,在途中加入一段文字。语法text(a,b,c)的意思是,a代表横坐标的位置,b代表纵坐标的位置,c代表所需要加入的语言。a和b加在一起,告诉plot()需要把一段文字c放在(a,b)这个地方。
c需要做进一步的说明。"(", 以及 ")", 表示这其中是有纯文字部分的,plot()直接把它们打出来即可(注意逗号是要保留的)。加在两个小括号中间的是xx和yy,这是两个值。
substitute(paste(),list()):
substitute()中包括两部分,一部分是paste(),一部分是list()。paste告诉plot()要加入这段东西了,其中包括两个待赋值的xx和yy。list()为它们分别赋值。
看看效果吧。
看起来还可以。要是能把 这个式子也写上去就更完美了。
text(0.4, 0.5,
substitute(
paste(beta == (frac(alpha, 1-alpha))^{-alpha},
",",
"0<", alpha, "<1")
)
)
收工。这张图看起来还是有些难看。。。。不过基本信息都已经有了。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21