R语言实战：王斌会教授多元统计分析自编函数全解析与应用指南

1. 王斌会教授自编函数资源获取指南

第一次接触王斌会教授的《多元统计分析》教材时，很多读者都会遇到一个共同难题：教材中提到的自编函数在哪里获取？这个问题困扰过包括我在内的许多学习者。经过多次尝试和资料搜集，终于找到了可靠的自编函数资源。

目前最完整的资源托管在国内代码平台Gitee上，分为第四版和第五版两个版本：

• 第四版资源库：https://gitee.com/Py-R/mvstats4
• 第五版资源库：https://gitee.com/Py-R/mvstats5

进入仓库后，你会看到清晰的目录结构。核心的自编函数主要存放在"code"文件夹中，这里包含两个关键子目录：

1. 自编函数代码：教授为教材特别编写的扩展函数
2. 课本函数代码：教材中示例使用的基础函数代码

下载使用时有个小技巧：建议先将代码内容完整复制到文本编辑器中，保存为.R后缀的文件。比如将主函数集保存为"msaR.R"。这样做的目的是保持代码格式完整，避免直接复制到R控制台可能出现的格式错误。

在R中加载这些函数时，需要注意路径设置。假设你把msaR.R文件放在桌面，可以使用以下代码加载：

source("~/Desktop/msaR.R")

如果文件放在其他目录，只需修改路径参数即可。我建议在RStudio中使用setwd()函数先设置工作目录，这样后续的source调用会更简洁。

2. 核心自编函数解析与应用

王斌会教授的自编函数库中，有几个特别实用的函数值得重点介绍。这些函数极大简化了多元统计分析的实现过程。

2.1 均值向量检验函数

在多元统计分析中，msa.mVtest()函数实现了多总体均值向量的检验。与R基础包的t.test相比，这个函数有以下优势：

• 支持单总体和双总体检验
• 自动判断协方差矩阵是否相等
• 输出结果包含检验统计量和直观的p值

使用示例：

# 双总体均值检验 group1 <- matrix(rnorm(100, mean=0), ncol=5) group2 <- matrix(rnorm(100, mean=0.5), ncol=5) msa.mVtest(group1, group2)

2.2 主成分分析增强函数

msa.pca()函数在主成分分析的基础上增加了几个实用功能：

• 自动计算方差贡献率
• 生成碎石图
• 提供主成分得分矩阵

一个完整的主成分分析流程可以这样实现：

data(iris) pc <- msa.pca(iris[,1:4]) summary(pc) # 查看主成分贡献率 plot(pc) # 绘制碎石图 biplot(pc) # 双标图

2.3 聚类分析工具集

自编函数库中的聚类分析工具特别适合教学使用。msa.cluster()函数整合了多种聚类方法：

• 层次聚类（hierarchical）
• K均值聚类（kmeans）
• 模糊聚类（fuzzy）

使用示例：

# 使用鸢尾花数据进行K均值聚类 data(iris) cl <- msa.cluster(iris[,1:4], method="kmeans", k=3) table(iris$Species, cl$cluster) # 查看聚类结果与实际分类对比

3. 实际案例分析：从数据到结论

让我们通过一个完整的案例，展示如何运用这些自编函数解决实际问题。假设我们有一组经济指标数据，包含GDP增长率、失业率、通货膨胀率等10个变量，需要分析各地区经济发展状况。

3.1 数据预处理

首先使用自编函数进行数据标准化和异常值检测：

eco_data <- read.csv("economic_data.csv") scaled_data <- msa.scale(eco_data) # 标准化处理 outliers <- msa.outlier(scaled_data) # 检测异常值

3.2 主成分分析降维

对处理后的数据进行降维：

pca_result <- msa.pca(scaled_data) summary(pca_result) # 前3个主成分解释了85%的方差

根据碎石图，我们保留前3个主成分。通过pca_result$scores可以获取各地区在主成分上的得分。

3.3 聚类分析

基于主成分得分进行聚类：

cluster_result <- msa.cluster(pca_result$scores[,1:3], method="kmeans", k=4)

3.4 结果可视化

自编函数库中的msa.biplot()函数可以生成增强版的双标图：

msa.biplot(pca_result, groups=cluster_result$cluster)

通过这个完整流程，我们可以清晰地看到各地区经济发展模式的差异，为政策制定提供数据支持。

4. 常见问题与解决方案

在使用自编函数的过程中，可能会遇到一些典型问题。这里分享几个常见问题的解决方法。

4.1 函数加载失败

如果出现"无法找到函数"的错误，通常是以下原因：

1. 文件路径错误：检查source()中的路径是否正确
2. 函数依赖：有些函数需要额外安装包，如mvnormtest

解决方案：

# 安装缺失的依赖包 install.packages(c("mvnormtest", "energy")) # 重新加载函数 source("msaR.R")

4.2 数据格式问题

自编函数大多要求输入为矩阵或数据框。常见错误包括：

• 数据包含非数值列
• 存在缺失值

处理方案：

# 移除非数值列 data_numeric <- data[, sapply(data, is.numeric)] # 处理缺失值 data_complete <- na.omit(data_numeric)

4.3 自定义修改函数

如果想修改某个函数的行为，可以直接编辑.R文件。比如要修改msa.pca()的图形参数：

# 在msaR.R中找到msa.pca函数定义 # 修改plot相关的参数 my_pca <- edit(msa.pca) # 交互式编辑

保存修改后记得重新加载文件。建议修改前备份原始文件。

5. 进阶应用技巧

掌握了基础用法后，下面分享几个提升效率的进阶技巧。

5.1 批量处理多个数据集

使用lapply函数可以批量分析多个数据集：

data_list <- list(set1=matrix(rnorm(100),20,5), set2=matrix(rnorm(100),20,5)) results <- lapply(data_list, msa.pca)

5.2 结果自动化报告

结合R Markdown可以生成自动化分析报告：

```{r} library(rmarkdown) render("analysis.Rmd", output_file="report.html") ```

在analysis.Rmd中调用自编函数并展示结果。

5.3 性能优化技巧

对于大数据集，可以采用以下优化方法：

1. 使用稀疏矩阵
2. 并行计算
3. 抽样分析

示例代码：

library(parallel) cl <- makeCluster(4) clusterExport(cl, "msa.pca") results <- parLapply(cl, big_data_list, msa.pca) stopCluster(cl)

6. 与其他R包的协同使用

自编函数可以与流行R包无缝配合，形成更强大的分析流程。

6.1 与tidyverse整合

使用dplyr进行数据预处理，再调用自编函数：

library(dplyr) iris %>% select(-Species) %>% msa.pca() -> pca_result

6.2 与ggplot2结合可视化

将自编函数的输出用ggplot2进一步美化：

library(ggplot2) pca_scores <- as.data.frame(pca_result$scores) ggplot(pca_scores, aes(PC1, PC2)) + geom_point() + theme_minimal()

6.3 与shiny构建交互应用

开发交互式分析工具：

library(shiny) ui <- fluidPage( sliderInput("k", "聚类数", 2, 5, 3), plotOutput("cluster") ) server <- function(input, output) { output$cluster <- renderPlot({ msa.cluster(iris[,1:4], k=input$k)$plot }) } shinyApp(ui, server)

在实际项目中，我发现将自编函数与现有生态结合，可以大幅提升分析效率。特别是在处理复杂多元数据时，这种组合方案既保持了方法的严谨性，又增加了灵活性。