使用 R 语言分析糖尿病数据.docx

简介：
本文档探讨了运用R语言进行糖尿病数据分析的方法与实践，包括数据清洗、探索性分析及建模预测等内容。通过具体案例展示了如何利用统计模型和机器学习算法来研究糖尿病风险因素及其影响。 R 语言是数据科学家和统计学家常用的强大工具，在数据分析与可视化方面表现出色。本段落探讨了如何使用 R 对糖尿病数据进行分析，以揭示不同糖尿病状态之间的关系。 首先，通过 `read.csv` 或 `readxl` 包导入 `.csv` 和 `.xlsx` 文件的数据集，并利用 `str()` 函数查看变量类型和基本信息。该数据集中包含的变量有：relwt（相对体重）、glufast（空腹血糖）、glutest（葡萄糖耐量测试）、instest（胰岛素反应）、sspg（稳态血糖）以及 group（诊断组）。 接下来，使用 `covEllipses` 函数绘制协方差椭圆图，以观察不同组间的方差和协方差。同时通过 `scatter3d` 函数创建三维散点图，直观展示各组之间的差异性。 Boxs M 检验用于测试数据集的协方差矩阵是否具有异质性，结果显示存在显著差异。为了进一步分析组间均值差异，采用多变量线性模型（MLM）和多变量分析方差（MANOVA）。通过 `Anova()` 函数检验 MANOVA 模型发现 group 对响应变量有高度显著的影响。 残差分析是验证模型假设的重要步骤之一。利用 QQ 图评估多元正态分布的适用情况，结果显示数据点与理论分布存在偏离现象。 HE 图提供了各组均值和误差的可视化表示，并通过 `hplot()` 函数绘制 HE 图以揭示不同组间的差异性特征。 典型判别分析（Canonical Discriminant Analysis, CDA）是一种降维技术，旨在最大化组间方差与组内方差之比。`cda()` 和 `plot()` 函数用于执行和展示典型的判别图结果。 此外还讨论了规范化得分数据椭圆、线性判别分析（LDA）以及二次判别分析（QDA）。其中 LDA 侧重于分类，而 QDA 则允许组间协方差矩阵存在差异，提供更为复杂的分类边界条件。 总之，通过上述方法的综合运用可以深入理解糖尿病数据集的特点，并识别不同状态之间的关系。同时这些技术和工具也广泛应用于其他领域的多变量数据分析中。