r语言sem包

1、R语言有哪些常用的包???

R语言是数copy据处理的神器,常用的包很多,比如ggplot2, dplyr, knitr等等,可以参考这个博客

http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/46536651

2、怎么才能查看R语言某个包某函数源码

首先，一个扩展包中定义的函数有区分公开和不公开的，会在扩展包根目录下的专NAMESPACE文件中定义是否Export，如属果一个函数没有Export，则为不公开的函数，只能在包内部调用。
lattice::qq是一个Generic Function，就像是plot，summary等函数，是由对象的class来确定实际执行的函数（例如对于data frame,执行summary时会执行summary.data.frame，对于lm会执行summary.lm等等，都不是则会执行summary.default）这是R S3 面向对象系统的设计。

3、如何找到某篇论文的r语言扩展包

在r中看函数源代码：
在R中，代码可以分为如下几个级别：

首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：

function (x, na.rm = TRUE)
{
xna <- is.na(x)
if (na.rm)
x <- x[!xna]
else if (any(xna))
return(rep.int(NA, 5))
x <- sort(x)
n <- length(x)
if (n == 0)
rep.int(NA, 5)
else {
n4 <- floor((n + 3)/2)/2
d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n)
0.5 * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])
}
}
<environment: namespace:stats>

从上面的例子可以看出，这类函数对象的代码是最容易看到的，也是我们学习的最好的材料了，而R中最大多数的函数对象是以这种方式出现的。

其次，我们在输入mean这类函数名次的时候，会出现如下结果：

function (x, ...)
UseMethod("mean")
<environment: namespace:base>

这表示函数作者把函数“封”起来了。这个时候我们可以先试一试methods(mean)，利用methods函数看看mean这个函数都有哪些类型的，我们得到的结果如下：

[1] mean.data.frame mean.Date mean.default mean.difftime mean.POSIXct mean.POSIXlt

其实对此可以有一个简单的理解，虽然不够精确。因为在R中，mean函数可以求得属于不同类型对象的平均值，而不同类型对象平均值的求法还是有一些小小差 异的，比如说求一个向量的平均值和求一个数据框的平均值就有所差异，就要编写多个mean函数，然后“封”起来，以一个统一的mean出现，方便我们使 用。这正好也反映了R有一种类似泛型编程语言的性质。

既然我们已经知道mean中还有这么多种类，我们可以输入mean.default试一试就可以得到：

function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
{
if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
return(as.numeric(NA))
}
if (na.rm)
x <- x[!is.na(x)]
trim <- trim[1]
n <- length(x)
if (trim > 0 && n > 0) {
if (is.complex(x))
stop("trimmed means are not defined for complex data")
if (trim >= 0.5)
return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
lo <- floor(n * trim) + 1
hi <- n + 1 - lo
x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
n <- hi - lo + 1
}
.Internal(mean(x))
}
<environment: namespace:base>

同样就可以得到mean.data.frame、mean.Date、mean.difftime、mean.POSIXct、mean.POSIXlt 的具体内容了。值得注意的是，在R中，出现有多个同样近似功能的函数封装为一个函数的时候（这时候在函数中多半会出现类似UseMethod函数使用的情 况），我们不妨先输入mean.default试一试。这种形式的函数在R中一般作为默认的函数表示。

第三，这是一种特殊的情况，有人认为应该和第二种是一类，但是我还是要提出来单独归类。在这种情况也和第二种的原因有些类似，但并不是完全一致。

也许我们大家都很熟悉plot函数了吧，输入函数名plot的时候，我们会得到如下结果：

function (x, y, ...)
{
if (is.null(attr(x, "class")) && is.function(x)) {
nms <- names(list(...))
if (missing(y))
y <- {
if (!"from" %in% nms)
0
else if (!"to" %in% nms)
1
else if (!"xlim" %in% nms)
NULL
}
if ("ylab" %in% nms)
plot.function(x, y, ...)
else plot.function(x, y, ylab = paste(deparse(substitute(x)),
"(x)"), ...)
}
else UseMethod("plot")
}
<environment: namespace:graphics>

请注意plot函数中也出现了UseMethod这个函数，但是和mean不同的是，前面有相当多的语句用于处理其他一些事情。这个时候，我们也使用methods(plot)来看看，得到如下结果：

plot.acf* plot.data.frame* plot.Date* plot.decomposed.ts* plot.default
plot.dendrogram* plot.density plot.ecdf plot.factor* plot.formula*
plot.hclust* plot.histogram* plot.HoltWinters* plot.isoreg* plot.lm
plot.medpolish* plot.mlm plot.POSIXct* plot.POSIXlt* plot.ppr*
plot.prcomp* plot.princomp* plot.profile.nls* plot.spec plot.spec.coherency
plot.spec.phase plot.stepfun plot.stl* plot.table* plot.ts
plot.tskernel* plot.TukeyHSD

不看不知道，一看吓一跳，还以为我们输入plot的输出就是函数本身，结果也许不是如此。可能有人已经理解了，其实最后的UseMethod函数实在默认的调用plot.default函数，赶快再看看plot.default函数吧，发现它再调用plot.xy函数，再看看plot.xy函数，再plot.xy函数中调用了一个.Internal(plot.xy(xy, type, pch, lty, col, bg, cex, lwd, ...))函数，也许这就是真正起作用的函数了吧。思路基本上就是如此了，是否这个时候您可以获得一些阅读查找R函数内容的乐趣。

除了直接输入FUN.default形式外，还可以使用getS3method(FUN,"default")来获得代码。这样就解决了绝大多数函数代码查看的工作了。

在第二种情况种，我们说了一般可以通过FUN.default获得想要的结果。但是只有称为generic的函数才有这种“特权”。而lm等则没有，不过我们也可以尝试使用methods(lm)来看看结果如何，发现：
[1] lm.fit lm.fit.null lm.influence lm.wfit lm.wfit.null
Warning message:
function 'lm' appears not to be generic in: methods(lm)

出现了警告信息，表示说lm不是泛型函数，但是还是给出了结果lm.fit等，大致上可以看成是和lm相关的系列函数吧。这样子就出现了有趣的局面，比如说既有plot.ts，也有ts.plot。

依照第三种情况，我们发现竟然有的函数用星号标识了的，比如plot.stl*等，当我们输入plot.stl，甚至是plot.stl*的时候都会给出 要么找不到这个对象，要么干脆是代码错误的信息。原来凡是用了*标识的函数，都是隐藏起来的函数，估计是怕被人看见（其实这是玩笑话）！我们要看这些函数 的代码，我们该怎么办呢？其实也很容易，使用功能强大的getAnywhere(FUN)，看看这个函数的名称，就可以猜想到它的功能估计是很强大的， Anywhere的内容都可以找到！getAnywhere(plot.stl)的结果如下：

A single object matching 'plot.stl' was found
It was found in the following places
registered S3 method for plot from namespace stats
namespace:stats
with value
function (x, labels = colnames(X), set.pars = list(mar = c(0,
6, 0, 6), oma = c(6, 0, 4, 0), tck = -0.01, mfrow = c(nplot,
1)), main = NULL, range.bars = TRUE, ..., col.range = "light gray")
{
sers <- x$time.series
ncomp <- ncol(sers)
data <- drop(sers %*% rep(1, ncomp))
X <- cbind(data, sers)
colnames(X) <- c("data", colnames(sers))
nplot <- ncomp + 1
if (range.bars)
mx <- min(apply(rx <- apply(X, 2, range), 2, diff))
if (length(set.pars)) {
oldpar <- do.call("par", as.list(names(set.pars)))
on.exit(par(oldpar))
do.call("par", set.pars)
}
for (i in 1:nplot) {
plot(X[, i], type = if (i < nplot)
"l"
else "h", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, ...)
if (range.bars) {
dx <- 1/64 * diff(ux <- par("usr")[1:2])
y <- mean(rx[, i])
rect(ux[2] - dx, y + mx/2, ux[2] - 0.4 * dx, y -
mx/2, col = col.range, xpd = TRUE)
}
if (i == 1 && !is.null(main))
title(main, line = 2, outer = par("oma")[3] > 0)
if (i == nplot)
abline(h = 0)
box()
right <- i%%2 == 0
axis(2, labels = !right)
axis(4, labels = right)
axis(1, labels = i == nplot)
mtext(labels[i], side = 2, 3)
}
mtext("time", side = 1, line = 3)
invisible()
}
<environment: namespace:stats>

注意到前面有一段解释型的语言，描述了我们要找的这个函数放在了什么地方等等。其实对任意我们可以在R中使用的函数，都可以先试一试getAnywhere，看看都有些什么内容。算是一个比较“霸道”的函数。

在上面plot.xy函数中，我们还可以看到.Internal这个函数，类似的也许还可以看到.Primitive、.External、.Call等函数这就和R系统内部工作方式和与外部接口的定义有关了，如果对这些函数有兴趣的话，就要学习组成R系统的源代码了。

最后，如果真的想阅读组成R系统本身的源代码，在各个CRAN中均有下载。你可以得到组成R系统所需要的材料。其中很多C语言（还有就是F）的源代码，均 是精心挑选过的算法，哪怕就是想学从头到尾编写具体的算法，也是学习的好材料。同时，你可以看到R系统内部是如何构成的，理解了这些对于高效使用R有至关 重要的作用。这个范畴的材料就要着重看一看R-Lang和R-inits了。

4、R语言里做时间序列分析有哪些包

倾情来推荐TSA这个函数包，包含了《时源间序列分析及应用：R语言》中几乎所有涉及到的函数~
library(zoo)
###时间格式预处理
library(xts)
###同上
library(timeSeires) ###同上
library(urca) ###进行单位根检验
library(tseries) ###arma模型
library(fUnitRoots) ###进行单位根检验
library(FinTS) ###调用其中的自回归检验函数
library(fGarch) ###GARCH模型
library(nlme) ###调用其中的gls函数
library(fArma) ###进行拟合和检验

5、r语言中的arcsin在哪个包

r语言中的arcsin在哪个包
没有,只有一个Atn()是VB反正切函数,VB不提供其他反三角函数,不过可内以用下列公式导出：容
反正弦
Arcsin(X) = Atn(X / Sqr(-X * X + 1))
反余弦
Arccos(X) = Atn(-X / Sqr(-X * X + 1)) + 2 * Atn(1)
反正割
Arcsec(X) = Atn(X / Sqr(X * X - 1)) + Sgn((X) - 1) * (2 * Atn(1))
反余割
Arccosec(X) = Atn(X / Sqr(X * X - 1)) + (Sgn(X) - 1) * (2 * Atn(1))

6、R语言的R包及其使用

1、通过选择菜单：
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。
2、使用命令
install.packages(package_name,dir)
package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
3、本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：
1）linux环境编译运行：tar.gz文件
2）windows 环境编译运行 ：.zip文件
3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件
注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：
Library(“包名”)
Require(“包名”) 1、查看包帮忙
library(help=package_name)
主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = package_name)
主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档

2、查看当前环境哪些包加载
find.package() 或者 .path.package()

3、移除包出内存
detach()
4、把其它包的数据加载到内存中
data(dsname, package=package_name)
5、查看这个包里的包有数据
data( package=package_name)
6、列出所有安装的包
library()

7、r语言用sem包，输出结果GFI和RMSEA值为什么为NA?

?

8、R语言中，你最常用的软件包有哪些，请简述功能及特点？

stargazer这个包的特点就是复将统计好的数据以制杂志的风格展现出来，拥有大量的排版风格，可以说是一个非常有个性的包，个人比较喜欢，当然这个包支持的文件格式也比较多LaTex，html，ASCII等等格式。刚才说了杂志排版时这个包的一大特点，大致涵盖了American Economic Review，American Sociological Review，American Journal of Political Science，Administrative Science Quarterly等。（不得不说，经济学政治学社会学管理学的顶级期刊都包括了，这个作者真的很博爱。）另外，这个包还可以输出相关系数矩阵、描述性统计结果等，定制化程度很高。有一个cheatsheet，看完就能直接用。

9、R语言中最常用，很好用的包有哪些

ggplot2画图的

10、R语言哪些包可用来做聚类分析

library(flexclust)数据nutrient可以用来做聚类分析
library(NbClust)函数NbClust（）选择层次聚类分析聚内类的个数
library(rattle)数据wine可以做K均值分容析
library（stats）函数kmeans（）进行K均值聚类分析
library(cluster)函数pam（）进行中心点的划分聚类分析，数据可用用wine