R语言入门必备：常用函数速查与机器学习包简介

R语言作为一门强大的统计分析和编程语言，在数据分析领域被广泛应用。本速查手册旨在提供一个基础且实用的R语言函数概览，帮助初学者快速上手并理解其核心功能。以下是一些关键的R语言常用函数及其用途： 1. **线性回归与放宽条件**: - `lm()`: 进行线性回归分析，是`Stats`包中的基础函数。 - `summary()`: 提供回归系数、t值、F检验等统计量，用于评估模型质量。 2. **广义线性模型**: - `glm()`: 执行广义线性回归，如probit、logit回归以及加权最小二乘估计，同样在`Stats`包中。 3. **非线性估计**: - `maxLik()`: 实现极大似然估计，适用于线性和非线性模型。 - `optimize()`, `optim()`, `constrOptim()`: 非线性优化函数，用于求解一元或多元非线性问题。 - `nls()`, `nls2()`: 进行非线性最小二乘拟合，nls2提供了额外的brute-force算法。 4. **相关性和残差检查**: - `cor()`: 计算变量间的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。 - `resid()`: 返回回归模型的残差。 - `fitted()`: 获取模型的预测值。 5. **数据预处理**: - `scale()`: 对数据进行标准化处理。 - `lm.ridge()`: 实施岭回归，降维并减少多重共线性，来自`MASS`包。 6. **多变量分析**: - `plsr()`, `pls()`: 偏最小二乘法和部分 least squares，用于多变量分析。 - `pcr()`: 主成分回归，用于数据降维。 7. **假设检验**: - `bptest()`, `bartlett.test()`, `lmtest()`: 异方差性检验、方差齐性检验。 - `vif()`: 求解方差膨胀因子，评估多重共线性。 - `apropos("test")`: 返回统计检验相关的函数列表。 8. **置信区间与模型评价**: - `confint()`: 计算回归参数的置信区间。 - `AIC()`: 计算模型的Akaike信息准则(AIC)值，评估模型复杂度。 9. **数据操作**: - `c()`: 合并向量。 - `scan()`: 从控制台读取数据。 - `data.entry()`: 数据录入工具，方便数据操作。 这些函数只是R语言众多功能中的一部分，对于机器学习和深度学习相关的高级功能，通常需要额外安装特定的包，如`caret`, `tidyverse`, 或 `tensorflow`等。通过深入学习和实践，逐步掌握这些基础函数和扩展包，将有助于你在R语言的世界中游刃有余。