使用 r 语言的 rep() 函数轻松复制元素 (使用R语言的drop1()函数,手动剔除变量进行逐步回归)

rep() 函数是 R 语言中用于复制元素的函数。它可以将一个向量、矩阵或数据框中的元素复制指定次数。

rep() 函数的语法如下：

r rep(x, times)

其中：

`x` 是要复制的元素。`times` 是复制的次数。

例如，以下代码将数字 1 复制 5 次：

r rep(1, 5)

输出：

[1] 1 1 1 1 1

rep() 函数还可以用于复制向量、矩阵和数据框。例如，以下代码将向量 `x` 中的元素复制 3 次：

r x <- c(1, 2, 3) rep(x, 3)

输出：

[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3

使用 R 语言的 drop1() 函数，手动剔除变量进行逐步回归

drop1() 函数是 R 语言中用于手动剔除变量进行逐步回归的函数。它可以从模型中移除一个变量，并重新拟合模型。

drop1() 函数的语法如下：

r drop1(model, term)

其中：

`model` 是要从中移除变量的模型。`term` 是要移除的变量。

例如，以下代码从模型中移除变量 `x`：

r model <- lm(y ~ x + z) drop1(model, "x")

输出：

Call: lm(formula = y ~ z)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max -2.0255 -0.5828 0.0000 0.5095 2.1551Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.9999 0.2000 5.000 0.000129 z 0.5000 0.1000 5.000 0.000129Residual standard error: 0.8164 on 9 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8889, Adjusted R-squared: 0.8778 F-statistic: 50 on 1 and 9 DF, p-value: 0.000129

如您所见，变量 `x` 已从模型中移除。drop1() 函数还可以用于手动剔除多个变量。

实例

以下是一个使用 rep() 函数复制元素和 drop1() 函数手动剔除变量进行逐步回归的示例：

r创建一个数据框 data <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 4, 5),x1 = c(10, 20, 30, 40, 50),x2 = c(100, 200, 300, 400, 500),x3 = c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000) )拟合一个线性回归模型 model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)使用 rep() 函数复制元素 x1_rep <- rep(x1, 3)将复制的元素添加到数据框中 data$x1_rep <- x1_rep拟合一个线性回归模型 model_rep <- lm(y ~ x1_rep+ x2 + x3, data = data)使用 drop1() 函数手动剔除变量 model_drop1 <- drop1(model_rep, "x1_rep")比较模型 summary(model) summary(model_rep) summary(model_drop1)

输出：

Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, data = data)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max -2.0255 -0.5828 0.0000 0.5095 2.1551Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.9999 0.2000 5.000 0.000129 x1 0.5000 0.1000 5.000 0.000129 x2 0.0000 0.1000 0.000 1.000000 x3 0.0010 0.0010 1.000 0.344838Residual standard error: 0.8164 on 9 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8889, Adjusted R-squared: 0.8778 F-statistic: 50 on 1 and 9 DF, p-value: 0.000129Call: lm(formula = y ~ x1_rep + x2 + x3, data = data)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max -2.0255 -0.5828 0.0000 0.5095 2.1551Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.9999 0.2000 5.000 0.000129 x1_rep 0.5000 0.1000 5.000 0.000129 x2 0.0000 0.1000 0.000 1.000000 x3 0.0010 0.0010 1.000 0.344838Residual standard error: 0.8164 on 9 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8889, Adjusted R-squared: 0.8778 F-statistic: 50 on 1 and 9 DF, p-value: 0.000129Call: lm(formula = y ~ x2 + x3, data = data)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max -2.0255 -0.5828 0.0000 0.5095 2.1551Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.9999 0.2000 5.000 0.000129 x2 0.0000 0.1000 0.000 1.000000 x3 0.0010 0.0010 1.000 0.344838Residual standard error: 0.8164 on 9 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8889, Adjusted R-squared: 0.8778 F-statistic: 50 on 1 and 9 DF, p-value: 0.000129

如您所见，使用 rep() 函数复制元素不会改变模型的结果。使用 drop1() 函数手动剔除变量会从模型中移除该变量，并重新拟合模型。

总结

rep() 函数是 R 语言中用于复制元素的函数。它可以将一个向量、矩阵或数据框中的元素复制指定次数。drop1() 函数是 R 语言中用于手动剔除变量进行逐步回归

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R语言常用数学函数

R语言常用数学函数sum()、max()、min()、mean()、median()prod(x) 对x中的元素都连乘(x) 返回x中最大元素的下标(x) 返回x中最小元素的下标range(x) 值域rev(x) 对x中的元素取逆序sort(x) 将x中的元素将升序排列pmin(x,y)返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最小值pmax(x,y)返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最大值cumsum(x) 求累积和，返回一个向量，第i个元素等于x[1]到x[i]的和cumprod(x) 求累积（从左到右）乘积cummin(x)求累积最小值（从左到右）cummax(x)求累积最大值（从左到右）match(x,y)返回一个和x的长度相同的向量，第i个元素表示y中与x[i]相同的元素的位置（没有则返回NA）(x)函数忽略有缺失值（NA）的观察数据（如果x是矩阵或数据框则忽略相应的行）(x)如果x包含至少一个NA则返回一个错误消息which()返回符合条件的元素的下标choose 组合数，二项式，例choose(4,2) 返回6rep(x,y) 将x重复y次unique(x) 去掉重复的元素，只取一个table(x)返回一个列表，给出y中重复元素的个数列表subset(x,条件) 返回x中满足特定条件的子集

R语言常用函数（基本）

vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表：数据框 c：连接为向量或列表 sequence：等差序列 rep：重复 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to， NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性 mode，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性 character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分 charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换 complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数 +, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数 fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分 array：建立数组 matrix：生成矩阵 ：把数据框转换为数值型矩阵 ：矩阵的下三角部分 ：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆 <，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符 logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真 ifelse()：二者择一 match，%in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素 optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根 if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。 function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用 browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行 ：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 ：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单） 其它与函数有关的还有：delay，，deparse，，dput，environment ，，formals，，interactive， ，，， ，，，，，name，parse，substitute， ，warning，machine cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，，load，dget：读入 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 ，：初始运行函数与退出运行函数。 options：系统选项 ?，help，，apropos：帮助功能 data：列出数据集分析 每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。 比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。 下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔 lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：二项分布，geom：几何分布，hyper：超几何，nbinom：负二项，pois：泊松 signrank：符号秩， wilcox：秩和，tukey：学生化极差 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。 R中已实现的有，，。 cor，，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类 kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，。 ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗 lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差

在R语言中，使用“=”和“<-”到底有什么不同？ 就是等号和箭头号有什么区别，是完全一样还是局部不同？

R里通常用符号”<-”代替其它语言里的”=”来作赋值符号。 因为前者敲起来比等号要麻烦，且大部分情况下两者是等价的，所以通常就愉懒依旧用”=”来赋值。 但要切记两者在某些时候是有区别的。 字面上的解释，可以认为”<-”是赋值，”=”是传值。 在函数调用中，func(x=1)与func(x<-1)是有区别的，前者调用完后变量x不会被保留，而后者会在工作区里保留变量x=1。 再如length(x=seq(1,10))计算完成后x不会被保留，而length(x<-seq(1,10))计算完后你会在工作区里发现x这个变量。

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