R值用excel表格怎么弄

1.如何将Excell 数据导入R中

做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。

一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。

还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容（Sheet1）。

library(RODBC)

channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")

mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数

channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')

mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件

library(foreign)

mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。

2.如何用R软件或excel来求矩阵的特征值和特征向量丫,跪求大神~

用Excel求解矩阵特征值与特征向量，可以按以下方法办理： 1、求矩阵的特征值和特征向量是一个既基础又重要的数值计算问题。

通常我们可以用编写高级语言程序的方法加以解决，也可以使用专门的数学软件（如MATLAB等）来实现。本文给出的用Excel实现求矩阵的特征值和特征向量的方法，既不需要设计程序，也不需要专门的数学软件，只须在Excel中进行简单操作，就可以快速、直观地得到实矩阵的特征值和特征向量，且计算结果具有较高的精度。

2、在Excel中利用数组公式和数组常量建立并命名矩阵： 在Excel中，可以在一个单元格区域内通过逐个输入矩阵的各个元素来建立矩阵，还可以使用数组公式和数组常量更加方便地建立矩阵[1]。例如，可以通过下列操作建立矩阵： （1） 在Excel的工作表Sheet1中，选择单元格区域A1:D4; (2) 输入公式：={2,-1,0,0;-1,2,-1,0;0,-1,2,-1;0,0,-1,2}（顺便指出：在Excel的数组公式中，将矩阵元素用大括号{}括起来称为数组常量，其中不同列的元素用逗号隔开，不同行的元素用分号隔开； （3） 按Ctrl+Shift+Enter键，结束数组公式的输入，形成矩阵。

建立了矩阵之后，在Excel的数组公式中，就可以用矩阵所在的单元格区域A1:D4表示该矩阵；但若将该矩阵命名为A显然更便于使用，也便于理解公式的含义，方法如下： 选择该矩阵所在的单元格区域A1:D4；单击编辑栏左端的“名称”框，输入A，按回车键确认。此后，在当前工作薄的所有工作表中，就可以使用名称A在数组公式中代表该矩阵。

尤其需要指出的是：通过对矩阵命名，不仅能方便地实现跨工作表引用单元格区域，而且更重要的是：在复制公式时，Excel将名称（如A）按常量对待，所以更便于矩阵的运算和使用。类似地，我们还可以在单元格区域F1:I4中通过输入数组公式：{={1,0,0,0; 0,1,0,0; 0,0,1,0; 0,0,0,1}}建立4阶单位矩阵，并命名为I。

3、利用Excel求矩阵的特征值： 由于矩阵A的特征值λ就是特征方程det(A-λI)的根，因此可以利用Excel工具菜单中的“单变量求解”命令求矩阵的特征值。 例如，上述矩阵A在0.4附近的特征值的求解方法如下： （1） 在A6单元格中输入值0.4; (2) 在B6单元格中输入公式：=MDETERM(A-A6*I)=0，其中MDETERM为Excel提供的求矩阵行列式的函数； （3） 按Ctrl+Shift+Enter键，形成数组公式：{=MDETERM(A-A6*I)}，于是B6单元格中的值0.1264即为特征多项式在 的值； （4） 单击“工具”菜单中的“单变量求解”命令，打开“单变量求解”对话框； （5） 在“目标单元格（E）”中输入或选择B6，在“目标值（V）”中输入0，在“可变单元格（C）”中输入或选择A6; (6) 单击“确定”按钮。

此时，A6单元格中的值0.381966011就是矩阵A在0.4附近特征值的近似值（顺便指出：在Excel“选项”对话框的“重新计算”选项卡中，通过设置“迭代计算”栏还可控制计算精度）。 4、求特征值对应的特征向量： 所谓逆幂法，就是取A的特征值λi的一个近似值λ，并取非零初始向量X0，按迭代公式： （其中符号‖·‖∞代表向量的按模最大分量，即） 进行迭代，当相邻两次迭代，Xk-1,Xk近似成比例时，则Xk即为矩阵A对应于特征值λi的近似特征向量。

例如，为求上例矩阵A的特征值λ=0.381966011对应的特征向量，我们取近似特征值为0.38，并取初始向量为（1,1,1,1），使用逆幂法进行迭代可以在Excel中进行如下操作： （1） 在工作表Sheet2中，先在单元格区域A1:A4中输入1,1,1,1形成初始向量X0; (2) 选择单元格区域B1:B4，输入公式：=MMULT(MINVERSE(A-0.38*I), A1:A4），按Ctrl+Shift+Enter键，形成数组公式计算出Y1 （注：其中MINVERSE, MMULT分别为Excel提供的计算逆矩阵和计算两个矩阵乘积的函数）； （3） 在B5单元格中输入公式：=MAX(ABS(B1:B4)），按Ctrl+Shift+Enter键，形成数组公式计算出‖Y1‖∞； （4） 选择单元格区域C1:C4，输入公式：=B1:B4/B5，按Ctrl+Shift+Enter键，形成数组公式计算出逆幂法迭代一次后的向量X1=(0.618321,1,1,0.618321); (5) 选择B1:C5单元格区域，向右拖动C5右下角的填充柄，即得逆幂法的迭代序列： 逆幂法迭代3次，可得A的对应于近似特征值λ=0.381966011的近似特征向量为（0.618033989,1,1,0.618033989）。若与A的相应精确特征值λ=2-2cos（π/5）=0.3819660112…和特征向量（sin（π/5）/sin(2π/5),1,1,sin（π/5）/sin(2π/5))=(0.6180339887…，1,1,0.6180339887…)相比较，显然已具有较高的精度。

3.如何向R 中导入excel数据

做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。

一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。

还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容（Sheet1）。

library(RODBC)

channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")

mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数

channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')

mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件

library(foreign)

mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。