教科書: Linear Models with R, 2nd, Julian J. Faraway
這本書裡的例子可以從 R 的套件 “faraway” 找到。
rm(list=ls()) #清空工作空間的變數
getwd() #查看目前工作路徑## [1] "D:/course/112-1/regression model/markdown"setwd("C:/Users/USER/Desktop/tmp") #設定工作路徑
#install.packages("faraway") #安裝套件
library("faraway") #使用套件，重開 R 時需要重新輸入## Warning: 套件 'faraway' 是用 R 版本 4.3.1 來建造的teengamb #資料 "teengamb"## sex status income verbal gamble
## 1 1 51 2.00 8 0.00
## 2 1 28 2.50 8 0.00
## 3 1 37 2.00 6 0.00
## 4 1 28 7.00 4 7.30
## 5 1 65 2.00 8 19.60
## 6 1 61 3.47 6 0.10
## 7 1 28 5.50 7 1.45
## 8 1 27 6.42 5 6.60
## 9 1 43 2.00 6 1.70
## 10 1 18 6.00 7 0.10
## 11 1 18 3.00 6 0.10
## 12 1 43 4.75 6 5.40
## 13 1 30 2.20 4 1.20
## 14 1 28 2.00 6 3.60
## 15 1 38 3.00 6 2.40
## 16 1 38 1.50 8 3.40
## 17 1 28 9.50 8 0.10
## 18 1 18 10.00 5 8.40
## 19 1 43 4.00 8 12.00
## 20 0 51 3.50 9 0.00
## 21 0 62 3.00 8 1.00
## 22 0 47 2.50 9 1.20
## 23 0 43 3.50 5 0.10
## 24 0 27 10.00 4 156.00
## 25 0 71 6.50 7 38.50
## 26 0 38 1.50 7 2.10
## 27 0 51 5.44 4 14.50
## 28 0 38 1.00 6 3.00
## 29 0 51 0.60 7 0.60
## 30 0 62 5.50 8 9.60
## 31 0 18 12.00 2 88.00
## 32 0 30 7.00 7 53.20
## 33 0 38 15.00 7 90.00
## 34 0 71 2.00 10 3.00
## 35 0 28 1.50 1 14.10
## 36 0 61 4.50 8 70.00
## 37 0 71 2.50 7 38.50
## 38 0 28 8.00 6 57.20
## 39 0 51 10.00 6 6.00
## 40 0 65 1.60 6 25.00
## 41 0 48 2.00 9 6.90
## 42 0 61 15.00 9 69.70
## 43 0 75 3.00 8 13.30
## 44 0 66 3.25 9 0.60
## 45 0 62 4.94 6 38.00
## 46 0 71 1.50 7 14.40
## 47 0 71 2.50 9 19.20head(teengamb) #列出前六筆資料## sex status income verbal gamble
## 1 1 51 2.00 8 0.0
## 2 1 28 2.50 8 0.0
## 3 1 37 2.00 6 0.0
## 4 1 28 7.00 4 7.3
## 5 1 65 2.00 8 19.6
## 6 1 61 3.47 6 0.1## 開啟 httpd 求助伺服器… 好了write.table(teengamb,file="teengamb.txt", col.names=T, row.names = F)
write.csv(teengamb, file="teengamb.csv",row.names=F)
dir() #查看目前工作路徑裡有哪些檔案## [1] "hw1.html" "hw1.png" "hw1.Rmd" "R_basic.html" "R_basic.Rmd"
## [6] "rsconnect" "teengamb.csv" "teengamb.txt"data1<-read.table(file="teengamb.txt",header = T)
head(data1)## sex status income verbal gamble
## 1 1 51 2.00 8 0.0
## 2 1 28 2.50 8 0.0
## 3 1 37 2.00 6 0.0
## 4 1 28 7.00 4 7.3
## 5 1 65 2.00 8 19.6
## 6 1 61 3.47 6 0.1data2<-read.csv(file="teengamb.csv")
head(data2)## sex status income verbal gamble
## 1 1 51 2.00 8 0.0
## 2 1 28 2.50 8 0.0
## 3 1 37 2.00 6 0.0
## 4 1 28 7.00 4 7.3
## 5 1 65 2.00 8 19.6
## 6 1 61 3.47 6 0.1a <- 3
print(a)## [1] 3x <- c(1,3,5)
x## [1] 1 3 5y <- 5:7; y## [1] 5 6 7a*x## [1] 3 9 15x + y - 1## [1] 5 8 11x*y## [1] 5 18 35max(y)## [1] 7which.max(y)## [1] 3mean(y)## [1] 6median(y)## [1] 6z<-cbind(x,y); z # 3 by 2 matrix## x y
## [1,] 1 5
## [2,] 3 6
## [3,] 5 7rbind(x,y)## [,1] [,2] [,3]
## x 1 3 5
## y 5 6 7w<-matrix(1:10,nrow=2); w # 2 by 5 matrix## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 3 5 7 9
## [2,] 2 4 6 8 102*w - 1## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 5 9 13 17
## [2,] 3 7 11 15 19z[,1]^2## [1] 1 9 25z[2,1]## x
## 3t(z)## [,1] [,2] [,3]
## x 1 3 5
## y 5 6 7A<-t(z) %*% z; A## x y
## x 35 58
## y 58 110solve(A) # A 的反矩陣## x y
## x 0.2263374 -0.11934156
## y -0.1193416 0.07201646colMeans(A)## x y
## 46.5 84.0?distribution
runif(10,min = -1, max = 1) #生成 uniform(-1,1) 隨機樣本，樣本數 10## [1] -0.75349396 0.28288878 -0.57298575 -0.74096126 0.07211541 0.79651598
## [7] -0.01407979 0.03985875 -0.96409464 0.29302377pnorm(0, mean=1, sd=1) # Normal(1,1) CDF, F(x=0)## [1] 0.1586553a<-3 #numeric
b<-"test" #chatacter
c<-c("Y","Y","N")
d<-matrix(1:6,ncol=2)
f<- data.frame(c,d) #資料框
class(a)## [1] "numeric"class(b)## [1] "character"class(c)## [1] "character"c2<-as.factor(c)
c2;class(c2)## [1] Y Y N
## Levels: N Y## [1] "factor"f## c X1 X2
## 1 Y 1 4
## 2 Y 2 5
## 3 N 3 6class(f)## [1] "data.frame"cbind(c,d) #文字和數字形成矩陣，統一變成文字## c
## [1,] "Y" "1" "4"
## [2,] "Y" "2" "5"
## [3,] "N" "3" "6"