r语言数据分析方法

语言中的五种常用统计分析方法

1、分组分析aggregation

2、分布分析cut

3、交叉分析tapply（相当于excel里的数据透视表）

4、结构分析prop.table

5、相关分析prop.table

补充：R中基本统计分析方法整理

面对一大堆的数据，往往会让人眼花缭乱。但是只要使用一些简单图形和运算，就可以了解数据更多的特征。R提供了很多关于数据描述的函数，通过这些函数可以对数据进行一个简单地初步分析。

R语言统计分析与应用有什么作用

R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以透过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计, S3, S4等）功能。

R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件GNU Octave和商业软件MATLAB。

ndvi数据怎么分析

NDVI（归一化植被指数）是一种用于评估植被生长和覆盖程度的指标。它可以通过遥感数据来计算，通常使用可见光和近红外波段的反射率数据。

以下是一些分析NDVI数据的方法：

1. 分析时间序列：将不同时间点的NDVI数据进行比较，可以了解到植被在不同季节和年份中的变化趋势，以及可能受到的影响因素。

2. 比较空间分布：将不同地区或不同类型土地的NDVI数据进行比较，可以了解到植被在不同环境下的生长情况，以及可能存在的问题和优势。

3. 空间交互作用分析：将NDVI数据与其他环境因素（如温度、降水等）进行比较和分析，可以了解到这些因素对植被生长和覆盖程度的影响，以及相互之间的关系。

4. 建立模型预测：基于历史NDVI数据和其他环境因素，可以建立模型来预测未来植被生长和覆盖程度，帮助农业、林业等领域做出合理决策。

需要注意的是，在分析NDVI数据时，应该结合实地调查和其他环境因素进行综合分析，以获得更全面和准确的结论。

需要进行图像分析和统计分析 NDVI（归一化植被指数）数据分析需要图像分析和统计分析，图像分析主要是进行像元分类、空间层次分析、特征提取等处理；统计分析则是进行数据预处理、统计描述、假设检验等方法
具体来说，可以通过一些软件工具（如ENVI、ArcGIS等）实现图像分析处理，使用R语言或Python进行数据的统计分析
针对不同需求，还可以对NDVI数据进行归一化、时空分析等进一步延伸分析，以获取更加精准的植被信息