京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24