R语言多元统计包简介:各种假设检验统计方法聚类分析数据处理HYPERLINK"javascript:;"楼主发表于2010-5-1523:37|HYPERLINK"http://www.biostatistic.net/forum-viewthread-tid-93-page-1-authorid-10.html"只看该作者|HYPERLINK"http://www.biostatistic.net/forum-viewthread-tid-93-extra-page=1-ordertype-1.html"倒序看帖|HYPERLINK"http://www.biostatistic.net/forum-viewthread-action-printable-tid-93.html"打印HYPERLINK"http://www.biostatistic.net/"www.biostatistic.net/HYPERLINK"http://www.biostatistic.net/www.biostatistic.net/"统计分析生物信息sasmatlabR语言MultivariateStatistics（多元统计）网址：HYPERLINK"http://cran.r-project.org/web/views/Multivariate.html"http://cran.r-project.org/web/views/Multivariate.html转：HYPERLINK"http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/223.page"http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/223.page基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（taskview）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（HYPERLINK"http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html"http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（HYPERLINK"http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html"http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html）里找到；无监督的分类在Cluster（HYPERLINK"http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html"http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html）里。这里要综述的包主要分为以下几个部分：1）多元数据可视化（Visualisingmultivariatedata）：绘图方法：基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的二维散点图，3维密度图。car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法。cwhmisc包集合里的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术，agsemisc也是这样。更特殊的多元图包括：aplpack包里的faces()可画Chernoff’sface；MASS包里的parcoord()可画平行坐标图（矩阵的每一行画一条线，横轴表示矩阵的每列）；graphics包里的stars()可画多元数据的星状图（矩阵的每一行用一个星状图表示）。ade4包里的mstree()和vegan包里的spantree()可画最小生成树。calibrate包支持双变量图和散点图，chplot包可画convexhull图。geometry包提供了和qhull库的接口，由convexhulln()可给出相应点的索引。ellipse包可画椭圆，也可以用plotcorr()可视化相关