#TIPS：我们大部分例子使用的数据集都包含在ISwR包中，你可以通过library(ISwR)获取。如果你想运用导入数据的方式创建数据集的话你必须处理数据文件的格式，使得数据能够被正确地识别。...① 读取外部文件 在R中读取数据最方便的方法是通过read.table()函数。它需要数据满足“ASCII”格式，就是一种用Windows记事本或任何其他纯文本编辑器创建的“无格式平面文件”。...文件的第一行可能包含一个给出变量名称的标头信息，推荐采取保留的标头。 在R的ISwR包中含有一个Thuesen等人收集的心室圆周缩短速率与空腹血糖相比较的例子，我们这里利用这个数据集进行演示。...Header=T指定第一行是一个标头，包含了文件中的变量名。 > thuesen.new 我们可以看到thuesen.new输出结果跟thuesen原始数据是一样的。...当然可以把其他软件或电子表格的数据回退到文本文档，然后在输入到R中使用，然而R是可以直接读入很多种类型的数据的。
2.1数据读取 2.1.1读取内置数据集 R本身提供了超过50个数据集，同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。...通过指令data()可以列出基本系统提供的全部数据集(包括datasets以及通过!ibrary()加载的程序包中的数据集)。...[1] "list" > names(data) #显示对象中的标签 [1] "city" "price" "salary" > dim(data)#显示对象的维数 NULL 要显示列表中的变量...sqlFetch()直接读取Excel连接中的一个表到R数据框或列表中，sqlQueryQ在Excel连接上执行SQL查询语句，井返回结果。...R的数据或更一般的对象(如向量、矩阵、数据框、列表甚至函数等)可以通过save()保存为R专有的文件格式，以Rdata为后缀。
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。...data(iris) 除了 datasets 包，R 中很多其他的包也带有数据集。如果不是运行 R 后自动加载的基本包，我们需要安装和加载这些包以后才能使用其中的数据。...在函数 read.table ( ) 中，参数 header 默认值为 FALSE，即认为文件第一行开始就是数据而非变量名。...有时我们需要读取其他统计软件产生的数据，如 SPSS、SAS、Stata、Minitab 等。...4.数据录入 在 R 中可以直接输入数据，但是如果数据量较大（超过 10 列或超过 30 行），在 R 里录入数据并不是一个最佳选择。我们可以选择电子表格软件录入小规模的数据，比如 Excel。
我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。 基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。...所有数据结构 - 内容显示： `str()`：紧凑的数据内容显示（环境） `class()`：向量的数据类型（例如字符，数字等）以及数据帧，矩阵和列表的数据结构。...`summary()`：详细显示，包括描述性统计，频率 `head()`：将打印变量的开始条目 `tail()`：将打印变量的结束条目 向量和因子变量： `length()`：返回向量或因子中的元素数...R中逻辑运算符的完整列表如下所示： 操作符号 描述 > 大于 > = 大于或等于 < 少于 或等于 == 等于 ！= 不等于 ＆ 和 | 或 使用逻辑表达式来确定特定条件是真还是假。
A：R中的包是一些为了便于分发而封装在一起的函数，数据的集合。安装包就可以扩展R的功能。...而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...Q: 如何加载一个以符号分隔的文本文件中的数据？...Perl） 1.6 从SPSS/SAS/Stata文件中加载数据 Q: 如何从SPSS/SAS/Stata文件中加载数据？...()-------SAS read_dta()-------Stata *可以使用foreign包替代haven包，其同样支持SPSS和Stata文件，但是其支持Stata12之前的文件版本 foreign
下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...示例数据集 流行的数据集由来自不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行”，它是一个自评的流行度，范围为0-10。...SAS不喜欢在该模型中，Sex的估计方差非常接近零，因此没有输出标准误差或p值。因为非常接近于零，所以我们可以得出结论，性别不会因类别而显着变化。 ...这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。 与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。
尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...示例数据集 流行的数据集由来自不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行”，它是一个自评的流行度，范围为0-10。...SAS不喜欢在该模型中，Sex的估计方差非常接近零，因此没有输出标准误差或p值。因为非常接近于零，所以我们可以得出结论，性别不会因类别而显着变化。 ...与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。
尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...示例数据集 流行的数据集由来自不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行”，它是一个自评的流行度，范围为0-10。...SAS不喜欢在该模型中，Sex的估计方差非常接近零，因此没有输出标准误差或p值。因为非常接近于零，所以我们可以得出结论，性别不会因类别而显着变化。...与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。
R是好东西，不只是在COS，现在全世界的统计系和统计学生当中，R是主导性的学术语言。但不妙的是，国内高校学生中，学SAS的明显少了，医药、 金融等行业经常苦于招不到合适的SAS程序员。...作为一个庞大的软件系统，以下只是SAS系统的一个不完整、不系统的介绍： 1.传统SAS（编程驱动） 1-1 基础模块（Base SAS）：包括类似于PL/L的第四代 编程语言data steps...1-2 数据存取模块（SAS/ACCESS）：支持大量的PC文件（除文本文件外，还包括excel、SPSS的.sav、Stata的.dta等等）以及所有主流的关系数据库及ERP系统（Oracle、SAP...客户端工具 2-1 元数据管理(SAS Management Console，SMC):元数据(metadata)就是关于数据的数据。最简单的，一个数据集的变量属性就是metadata。...程序员就是SAS程序员，而SAS编程也是统计师的基本要求之一）的需 求渐长。在金融领域，拿我稍熟悉的信用评分领域来讲，熟悉SAS和数据挖掘的人才也很短缺。
R语言如何导入其他统计软件中的数据？ R导入SAS数据集可以使用 foreign 包中的 read.ssd() 和 Hmisc 包中的 sas.get() 。...在SAS中使用 PROC EXPORT 将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，使用从.csv格式的文件中导入数据，使用read.csv()函数或者read.table()函数。...或者 一款名为Stat/Transfer的商业软件将SAS数据集为R数据框。...R导入SPSS数据集可以通过 foreign 包中的 read.spss()函数 或者Hmisc 包中的 spss.get() 函数。...导入Stata数据集可以通过foreign包中的read.dta()函数。 【温馨提示】foreign包和Hmisc包都是的R的扩展包，因此在使用之前，若是 没有安装，需要先安装。
浏览器很卡顿，把我卡出去了，我没有拿到数据集 在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数，甚至图形。...与其他标准统计软件（如SAS、SPSS和Stata）中的数据集类似，数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。...在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。 ?...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 ? ? ? $是用来选取一个变量时用的符号 ?
搞定基本的函数之后，开始鼓捣SAS里面的模型。也就是说，要开始写PROC了。说实话，越学SAS，越觉得SAS像Stata...无论是从输出 的样式，还是语法。好不习惯没有()的模型调用呀。...若是说SAS和Stata的区别，怕只是Stata更侧重于计量模型而SAS则是服务于大多数统计模型 吧。...PROC的基本内容：CONTENT 先是一个最基本的PROC：content，可以显示数据集的主要特性。比如： image.png 这里主要是两个声明:TITLE和FOOTNOTE。...用法也是比较直接的： image.png 可以变量加注释。其实R里面给变量加注释是一件非常麻烦的事情，只有少数几个包可以搞定，还非常不值的。...一般说来，我尽量在变量命名的时候长一点，这样直接可以读懂；再就是重建一个新的表，存储变量名和label。 SAS PROC求子集:WHERE 如果要在PROC里面先求子集的话，可以直接调用WHERE。
Stata：半自动相机 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件，以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎，多用于医学，生物统计研究。...Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。...如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。...然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 界面展示： ?...对于这些常用的数据统计分析软件在不同的领域应用的综合评价如下： 学术界 ：R > SAS > stata > SPSS > EXCEL ； 商业界：SAS > R > SPSS > stata > EXCEL
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。...BMI 数据的类别的标签加载数据绘制数据潜在类轨迹建模的八步示例为了对纵向结果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j，tj可以使用许多建模选择。...A 相同的解释，随机误差在不同的类别中可能更大或更小。...例如，对于研究 BMI，显示下降到 的预测趋势是不现实的。 3. 潜在类别与传统分类的特征列表使用从所选模型中提取类分配；然后用描述性变量反馈到主数据集中。...SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。...BMI 数据的类别的标签加载数据绘制数据潜在类轨迹建模的八步示例为了对纵向结果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j，tj可以使用许多建模选择。...| 异方差 | 与模型 A 相同的解释，随机误差在不同的类别中可能更大或更小。...例如，对于研究 BMI，显示下降到 的预测趋势是不现实的。 3. 潜在类别与传统分类的特征列表使用从所选模型中提取类分配；然后用描述性变量反馈到主数据集中。...SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear
变量和观测值 在传统的SAS术语中，数据包括变量和观测值。采用相关的数据库的术语，SAS数据集也被叫做表、观测值也被叫做行、变量也被叫做列，你可以看到下面这个包含一些数据的表。 ?...SAS数据集的大小 在SAS 9.1之前，SAS数据集可以包含32767个变量，从SAS 9.1开始，SAS可包含的最多变量数由你的电脑可用资源决定（内存，CUP？）。...但是超过32767个变量的SAS数据集不能用在早期的SAS版本上。 SAS命名规则 为你的变量和数据集命名，使它们容易被辨别。...SAS数据集储存的文件 SAS数据集包含了一些类似名称、创建日期、创建用的SAS版本等信息。SAS也储存了每个变量的信息，包括名称、类型、长度、数据集中的位置。...在批处理或后台模式下，你的程序存于一个文件中，SAS会自动执行，你不需要在电脑旁，如果程序多，SAS会将这个程序进行排队等待。这种模式通常用在大型电脑中，因此通常可以一次性处理多个任务。
变量和观测值 在传统的SAS术语中，数据包括变量和观测值。采用相关的数据库的术语，SAS数据集也被叫做表、观测值也被叫做行、变量也被叫做列，你可以看到下面这个包含一些数据的表。 ?...SAS数据集的大小 在SAS 9.1之前，SAS数据集可以包含32767个变量，从SAS 9.1开始，SAS可包含的最多变量数由你的电脑可用资源决定（内存，CUP？）。...SAS数据集储存的文件 SAS数据集包含了一些类似名称、创建日期、创建用的SAS版本等信息。SAS也储存了每个变量的信息，包括名称、类型、长度、数据集中的位置。...非交互式模式可以让SAS立即执行程序，通过某个指令开始（$），后接文件名，如： $ SAS Myfile.sas 批处理或后台模式 在批处理或后台模式下，你的程序存于一个文件中，SAS会自动执行，你不需要在电脑旁...可以在style中为输出选择不同的风格，如下图就是D3D的风格： ? 1.11 SAS数据的逻辑库 SAS逻辑库库只是数据集文件存放的地点。
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。 ?...大多数情况下，会使用NumPy或Pandas来导入数据，因此在开始之前，先执行： import numpy as np import pandas as pd 两种获取help的方法 很多时候对一些函数方法不是很了解...四、Stata 文件 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。...data = pd.read_stata('demo.dta') 五、Pickled 文件 python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化。...六、HDF5 文件 HDF5文件是一种常见的跨平台数据储存文件，可以存储不同类型的图像和数码数据，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。
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