r语言多重比较（r语言重复值）
摘要：
本篇目录：1、用r语言做数据分析好学吗?2、r和python数据分析的区别有哪些... 本篇目录：
用r语言做数据分析好学吗?
python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。
没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。
r和python数据分析的区别有哪些
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
R语言和Python的区别：适用场景 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
Python虽然有GIL——并行计算的死敌，但是有multiprocessing(fork依赖) ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比R好点，数据零散的话overhead很多。到了MPI的话，mpi4py还是挺好用的。
总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处 理，Python都有着明显优势。而R是在统计方面比较突出。
Graphpad,经典绘图工具初学初探
Graphpad Prism是一款领先的数据分析和可视化软件，专为科学研究而设计。它集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，适用于Windows与Mac操作系统，在生物学、医学、社会和物理科学界得到广泛使用。
如果你觉得EXCEL做出的图不好看，我们还可以使用其他软件来绘图的，例如使用GraphPadPrism7，下面演示一下如何使用GraphPadPrism7来绘制箱线图。
打开Graphpad软件，如下图操作。点击Analyze选择One—way ANOVA。选择绘图下拉，依据自己喜好选择图标，在图中标记。
打开GraphPad Prism 6，选择XY图（XY graphs），折线图图标，因为是原始数据，需要软件帮你计算均值和误差，因此会弹出以下界面。
R语言比较运算符和逻辑运算符顺序
1、v - 2：8 print(v) 它产生以下结果 - 2 3 4 5 6 7 8 %in% 此运算符用于标识元素是否属于向量。
2、在表达式中，当运算符不止一种时，要先处理算术运算符，接着处理比较运算符，然后再处理逻辑运算符。所有比较运算符的优先顺序都相同；也就是说，要按它们出现的顺序从左到右进行处理。
3、|：两个数字 位操作 OR。对 bit： ( 0 | x ) = x； ( 1 | x ) = 1；||：两个bool 值的“或”。( true || x ) = true； ( false || x ) = x；逻辑运算与按位运算，不一样的两种运算。
4、数值运算符、字符串运算符、关系运算符、逻辑运算符。可以用括号改变优先级顺序，使得括号内的运算优先于括号外的运算。对于多重括号，总是由内到外强制表达式的某些部分优先运行。括号内的运算总是最优先计算。
r语言求模型与真实值之间的离差平方和
1、总偏差平方和=回归平方和+残差平方和。残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数r2的值就越大。统计学上把数据点与在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，表示随机误差的效应。
2、离差平方和（sum of squares for error，SSE）是统计学中用来衡量数据离散程度的一个指标。它是指实际观测值与预测值之间的差距或误差的平方和。一般来说，如果预测模型对数据的拟合程度越好，那么离差平方和越小。
3、离差平方和：代表因变量的波动，即因变量实际值与其平均值之间的差值平方和。离差平方和（sum of squares of deviations)是各项与平均项之差的平方的总和。
4、离差的计算公式是标准离差率=标准离差/期望值，离差即标志变动度，又称“偏差”，是观测值或估计量的平均值与真实值之间的差，是反映数据分布离散程度的量度之一。
5、表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
6、通过这个公式，我们可以计算出每组数据与平均数之间的离差值，从而推断数据分布的情况，更好地理解数据的特征和规律。离差公式在实际应用中非常广泛地运用于各个领域的数据分析和研究工作。
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