Intro-to-R_2006-34.pdf

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CSIRO Mathematical and Information Sciences
An Introduction to R:
Software for Statistical Modelling & Computing
Course Materials and Exercises
Petra Kuhnert and Bill Venables
CSIRO Mathematical and Information Sciences
Cleveland, Australia
c CSIRO Australia, 2005
c CSIRO Australia 2005
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Contents
An Elementary Introduction to R
11
Whirlwind Tour of R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Example 1: The Whiteside Insulation Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Example 2: Cars and Fuel Economy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Example 3: Images of Volcanic Activity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Example 4: Coastline and Maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
R and the Tinn-R Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
R and the Tinn-R Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
Obtaining R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
R Manuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
R Reference Material . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
How Does R Work and How Do I Work with it? . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Installing and Loading R Packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Customisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
The
Rprofile.site
file: An Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
What Editor can I use with R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
The Tinn-R Editor: A Demonstration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
The R Language: Basic Syntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
The R Language: Data Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
The R Language: Missing, Indefinite and Infinite Values . . . . . . . . . . . . 37
Distributions and Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
R Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3
4
Data Objects in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Creating Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Creating Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
Manipulating Data: An Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
Accessing Elements of a Vector or Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Lists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Example: Cars93 Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Graphics: An Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Anatomy of a Plot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Overview of Graphics Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
Displaying Univariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Working with Time Series Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
Displaying Bivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
Labelling and Documenting Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
Displaying Higher Dimensional Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
Manipulating Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Dates and Times . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Split . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
with, subset
and
transform
Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
Vectorised Calculations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
Classical Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Statistical Models in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Model Formulae . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Generic Functions for Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Example: The Janka Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
Example: Iowa Wheat Yield Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
A Flexible Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
c CSIRO Australia, 2005
Course Materials and Exercises
5
Example: Petroleum Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Non-Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
Example: Stormer Viscometer Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
Overview and Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
Fitting the Model and Looking at the Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
Self Starting Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
Example: Muscle Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
Final Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Generalized Linear Modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Example: Budworm Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
Example: Low Birth Weight . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
GLM Extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
The Negative Binomial Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
Multinomial Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
Example: Copenhagen Housing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
Proportional Odds Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
Generalized Additive Models: An Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
Example: The Iowa Wheat Yield Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
Example: Rock Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
Advanced Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Lattice Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Example: Whiteside Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Changing Trellis Parameters & Adding Keys . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
Example: Stormer Viscometer Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
Adding Fitted Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
Output Over Several Pages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
Example: Volcanos in New Zealand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
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Course Materials and Exercises

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