r语言与统计分析第五章课后答案
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test；）采用单样本T检验（原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误成绩11 73.73 9.551 2.880单个样本检验检验值 = 75t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
学习使用R编程语言进行统计分析和数据建模
学习使用R编程语言进行统计分析和数据建模导论在现代数据分析和统计学中，R编程语言已经成为了一种非常受欢迎的工具。
它是一种免费开源的软件，具有强大的统计分析和数据建模功能。
本文将介绍如何学习使用R编程语言进行统计分析和数据建模，并探讨一些实际应用案例。
第一章：R语言的基础知识在开始学习R编程语言之前，我们首先要了解一些基础知识。
R语言是一种具有面向对象特性的编程语言，它可以用于数据处理、统计分析、数据可视化等领域。
在这一章节中，我们将介绍R语言的安装方法，基本语法，常用函数和数据结构等内容。
第二章：常用数据处理技巧数据处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据转换、数据合并等过程。
在R语言中，有许多常用的数据处理函数和技巧可以帮助我们完成这些任务。
在这一章节中，我们将介绍如何使用R语言对数据进行清洗和转换，以及如何使用函数和包来处理缺失值、异常值等常见问题。
第三章：统计分析方法R语言提供了众多的统计分析函数和方法，可以帮助我们进行描述统计、假设检验、方差分析等各种分析。
在这一章节中，我们将介绍如何使用R语言进行常见统计分析，如线性回归、逻辑回归、聚类分析等，并演示如何从结果中提取有用的信息。
第四章：数据可视化方法数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程，有助于我们更好地理解和分析数据。
R语言提供了许多功能强大的数据可视化包，如ggplot2、lattice等。
在这一章节中，我们将介绍如何使用R语言进行数据可视化，并演示如何创建散点图、柱状图、折线图等图形。
第五章：高级数据建模技术除了基本的统计分析外，R语言还可以用于更高级的数据建模任务，如机器学习、深度学习等。
在这一章节中，我们将介绍一些常用的数据建模方法，如决策树、随机森林、神经网络等，并演示如何使用R语言构建和评估这些模型。
第六章：实际应用案例最后，我们将通过一些实际应用案例来展示R语言在统计分析和数据建模中的应用。
这些案例包括金融风险评估、医疗数据分析、市场营销策略等。
多元统计分析及R语言建模
y：分类变量（去年是否出过事故，1表示出过事故，0表示没有）。
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（1）建立全变量logistic回归模型：
d5.1=read.table("clipboard",header=T) #读取例5.1数据 logit.glm<-glm(y~x1+x2+x3,family=binomial,data=d5.1) #Logistic回归模型 summary(logit.glm) #Logistic回归模型结果
与 要
基本要求：
求
要求学生针对因变量和解释变量的取值性质，了解统计模型的类型。
掌握数据的分类与模型选择方法，并对广义线性模型和一般线性模型
有初步的了解。
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
5广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
2.模型选择方式：基本公式
Y X e E(e) 0, cov(e) 2I
程 序 与 结 果
由此得到新的logistic回归模型：
5广义与一般线性模型及R使用
5.2 广义线性模型
（3）：预测发生交通事故的概率
pre1<-predict(logit.step,data.frame(x1=1)) #预测视力正常司机Logistic回归结果
程
p1<-exp(pre1)/(1+exp(pre1)) #预测视力正常司机发生事故概率
序
pre2<-predict(logit.step,data.frame(x1=0)) #预测视力有问题的司机Logistic回归结果
R统计分析教程
R统计分析教程第一章：介绍R统计分析工具R是一种免费且开源的统计分析工具，广泛应用于数据科学、机器学习和统计学等领域。
它具有强大的数据处理和可视化能力，以及丰富的统计函数库，可以处理各种复杂的统计分析任务。
本教程将详细介绍R的基本用法和常用统计分析技巧。
第二章：R语言基础在开始R统计分析之前，我们首先需要了解一些基础的R语言知识。
R语言是一种面向数据分析的编程语言，具有数据结构、条件判断、循环和函数等基本语法。
本章将介绍R语言的基本数据类型、变量赋值、运算符和逻辑控制等内容。
第三章：数据导入和处理在进行统计分析之前，我们通常需要将数据导入到R中并进行预处理。
本章将介绍如何使用R中的函数来读取和导入常见的数据文件，如CSV、Excel和数据库等。
同时，还将介绍数据清洗、缺失值处理和异常值检测等常用数据处理技巧。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。
R提供了多种绘图函数，可以生成各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图和箱线图等。
本章将详细介绍如何使用R进行数据可视化，以及如何调整图形的样式和布局。
第五章：描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描绘的一种方法，它包括均值、中位数、标准差、百分位数等统计指标的计算，以及频数分布表和直方图的绘制等内容。
本章将介绍R中常用的描述统计分析函数和技巧，并通过实例演示其应用。
第六章：推断统计分析推断统计分析是用于从样本数据中推断总体特征的一种方法。
它包括假设检验、置信区间估计和相关性分析等内容。
本章将介绍R中常用的推断统计分析函数和技巧，并通过实例演示如何对样本数据进行推断。
第七章：线性回归和方差分析线性回归和方差分析是常用的统计建模方法，用于研究变量之间的关系和差异。
本章将介绍如何使用R进行线性回归分析和方差分析，并解释如何解释模型结果和进行假设检验。
第八章：其他常用统计方法除了以上介绍的统计分析方法外，R还提供了许多其他常用的统计方法，如非参数检验、逻辑回归和时间序列分析等。
《R语言数据分析》课程教案(全)
《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。
统计建模与R软件课后答案
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13> z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32> z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C(2)> D<-A%*%B;D(3)> E<-A*B;E(4)> F<-A[1:3,1:3](5)> G<-B[,-3]2.3> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4> H<-matrix(nrow=5,ncol=5)> for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6> write.table(studentdata,file='student.txt')> write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')else{repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
统计建模与R软件第五章课后习题答案
统计建模与R软件第五章习题答案(假设检验)Ex5.1> x<-c(220, 188, 162, 230, 145, 160, 238, 188, 247, 113, 126, 245, 164, 231, 256, 183, 190, 158, 224, 175)> t.test(x,mu=225)One Sample t-testdata: xt = -3.4783, df = 19, p-value = 0.002516alternative hypothesis: true mean is not equal to 22595 percent confidence interval:172.3827 211.9173sample estimates:mean of x192.15原假设：油漆工人的血小板计数与正常成年男子无差异。
备择假设：油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异。
p值小于0.05，拒绝原假设，认为油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异。
上述检验是双边检验。
也可采用单边检验。
备择假设：油漆工人的血小板计数小于正常成年男子。
> t.test(x,mu=225,alternative="less")One Sample t-testdata: xt = -3.4783, df = 19, p-value = 0.001258alternative hypothesis: true mean is less than 22595 percent confidence interval:-Inf 208.4806sample estimates:mean of x192.15同样可得出油漆工人的血小板计数小于正常成年男子的结论。
Ex5.2> pnorm(1000,mean(x),sd(x))[1] 0.5087941> x[1] 1067 919 1196 785 1126 936 918 1156 920 948> pnorm(1000,mean(x),sd(x))[1] 0.5087941x<=1000的概率为0.509,故x大于1000的概率为0.491.要点：pnorm计算正态分布的分布函数。
r语言与统计分析第五章课后答案
r语言与统计分析第五章课后答案第五章5.1设总体某是用无线电测距仪测量距离的误差，它服从（α，β）上的均匀分布，在200次测量中，误差为某i的次数有ni次：某i：3579111315171921Ni：21161526221421221825求α，β的矩法估计值α=u-β=u+程序代码：某=eq(3,21,by=2)y=c(21,16,15,26,22,14,21,22,18,25)u=rep(某,y)u1=mean(u)=var(u)1=qrt()a=u1-qrt(3)某1b=u1+qrt(3)某1b=u1+qrt(3)某1得出结果：a=2.217379b=22.402625.2为检验某自来水消毒设备的效果，现从消毒后的水中随机抽取50L，化验每升水中大肠杆菌的个数（假设1L水中大肠杆菌的个数服从泊松分布），其化验结果如下表所示：试问平均每升水中大肠杆菌个数为多少时，才能使上述情况的概率达到最大大肠杆菌数/L：0123456水的升数：1720222100γ=u是最大似然估计程序代码：a=eq(0,6,by=1)b=c(17,20,10,2,1,0,0)c=a某bd=mean(c)得出结果：d=7.1428575.3已知某种木材的横纹抗压力服从正态分布，现对十个试件做横纹抗压力试验，得数据如下：482493457471510446435418394469（1）求u的置信水平为0.95的置信区间程序代码：某=c(482493457471510446435418394469)t.tet(某)得出结果：data:某t=6.2668,df=9,p-value=0.0001467alternativehypothei:truemeaninotequalto095percentconfidenceinterval:7.66829916.331701ampleetimate:meanof某12由答案可得：u的置信水平为0.95的置信区间[7.66829916.331701]（2）求σ的置信水平为0.90的置信区间程序代码：chiq.var.tet<-function(某,var,alpha,alternative="two.ided"){ option(digit=4)reult<-lit()n<-length(某)v<-var(某)reult$var<-vchi2<-(n-1)某v/varreult$chi2<-chi2p<-pchiq(chi2,n-1)reult$p.value<-pif(alternative=="le")reult$p.value<-pchaiq(chi2,n-1,loer.tail=F)eleif(alternative=="two.ider")reult$p.value<-2某min(pchaiq(chi2,n-1),pchaiq(chi2,n-1,lower.tail=F))reult$conf.int<-c((n-1)某v/qchiq(alpha/2,df=n-1,lower.tail=F),(n-1)某v/qchiq(alpha/2,df=n-1,lower.tail=T))reult}某<-c(482,493,457,471,510,446,435,418,394,469)y=var(某)chiq.var.tet(某,0.048^2,0.10,alternative="two.ide")得出结果：$conf.int：659.83357.0由答案可得：σ的置信水平为0.90的置信区间[659.83357.0]5.4某卷烟厂生产两种卷烟A和B现分别对两种香烟的尼古丁含量进行6次试验，结果如下：A:252823262922B:282330352127若香烟的尼古丁含量服从正态分布（1）问两种卷烟中尼古丁含量的方差是否相等（通过区间估计考察）（2）试求两种香烟的尼古丁平均含量差的95%置信区间程序代码：某=c(25,28,23,26,29,22)Y=c(28,23,30,35,21,27)Var.tet(某,y)data:某andyF=0.2992,numdf=5,denomdf=5,p-value=0.2115alternativehypothei:trueratioofvarianceinotequalto195percentconfidenceinterval:0.041872.13821ampleetimate:ratioofvariance0.2992由答案可得：其方差不相等，方差区间为[0.041872.13821]（2）5.5比较两个小麦品种的产量，选择24块条件相似地实验条，采用相同的耕作方法做实验，结果播种甲品种的12块实验田的单位面积产量和播种乙品种的12块试验田的单位面积产量分别为：A：628583510554612523530615573603334564B：535433398470567480498560503426338547假定每个品种的单位面积产量服从正态分布，甲品种产量的方差为2140，乙品种产量的方差为3250，试求这两个品种平均面积产量差的置信水平为0.95的置信上限和置信水平为0.90的置信下限。
轻松入门学习R语言数据分析
轻松入门学习R语言数据分析第一章：引言在数据时代的背景下，数据分析成为了一项非常重要的技能。
而R语言作为一种开源的编程语言，被广泛应用于数据分析和统计领域。
本章将介绍什么是R语言以及为什么选择R语言作为数据分析工具。
第二章：R语言基础知识本章将介绍R语言的基础知识，包括安装R语言、R语言的基本语法和常用数据类型等。
此外，还将介绍如何使用R语言进行简单的数据操作和数据可视化。
第三章：数据处理与清洗数据分析的第一步是对数据进行处理与清洗。
本章将介绍如何使用R语言进行数据处理与清洗，包括数据导入与导出、缺失值处理、异常值处理以及数据重构等。
还将介绍常用的数据清洗技巧和方法。
第四章：数据探索与可视化数据探索与可视化是数据分析的重要环节。
本章将介绍如何使用R语言进行数据探索与可视化，包括数据摘要统计、数据分布分析、相关性分析以及常用的数据可视化方法和工具。
第五章：统计分析统计分析是数据分析的核心内容。
本章将介绍如何使用R语言进行常见的统计分析，包括描述性统计、推断统计以及回归分析等。
同时，还将介绍如何使用R语言进行假设检验和模型建立。
第六章：机器学习与预测建模机器学习和预测建模是数据分析的热门领域。
本章将介绍如何使用R语言进行机器学习和预测建模，包括常见的机器学习算法、交叉验证和模型评估等。
同时，还将介绍如何使用R语言构建预测模型。
第七章：实例分析与案例研究本章将通过实例分析和案例研究的方式，结合前面所学的R语言数据分析技术，对真实的数据进行分析和解读。
通过实例和案例的学习，读者将更加深入地理解和掌握R语言数据分析的应用。
第八章：进阶与拓展本章将介绍R语言数据分析的进阶与拓展内容，包括如何使用R语言进行文本挖掘、网络分析以及时间序列分析等。
同时，还将介绍R语言在大数据处理和深度学习方面的应用。
第九章：总结与展望本章将对整个学习过程进行总结，并展望R语言数据分析的未来发展趋势。
同时，还将提供一些学习资源和推荐书目，供读者进一步深入学习和研究。
r语言第五章作业
r语言第五章作业第五章课后习题#1程序如下：x<-c(220,188,162,230,145,160,238,188,247,113,126,245,164,231,256 ,183,190,158,224,175)t.test(x,alternative="two.sided",mu=225)输入R软件后得出结果为：原假设：油漆工人的血小板计数与正常成年男子无差异。
备择假设：油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异。
由上图可以知道P值=0.002516<0.05，拒绝原假设，我们可以认为油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异。
#2程序如下：x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)t.test(x,alternative="less",mu=1000)pnorm(1000,mean(x),sd(x))R软件里的出的结果是由结果知道P值=0.473>0.05，故接受原假设，即这个星期生产出的灯泡能使用1000h以上的概率为0.4912059#3程序如下：x<-c(113,120,138,120,100,118,138,123)y<-c(138,116,125,136,110,132,130,110)t.test(x,y,paired=TRUE)R软件得出结果是：P值=0.5357>0.05，故接受原假设，即两种方法无差异。
#4程序如下：x1<-c(-0.70,-5.6,2.0,2.8,0.7,3.5,4.0,5.8,7.1,-0.5,2.5,-1.6,1.7,3.0,0.4,4.5,4.6,2.5,6.0,-1.4)x2<-c(3.7,6.5,5.0,5.5,0.8,0.2,0.6,3.4,6.6,-1.1,6.0,3.8,2.0,1.6,2.0,2.2,1.2,3.1,1.7,-2.0)（1）shapiro.test(x1)shapiro.test(x2)实验组和对照组的P值均大于0.05，故接受原假设，即实验组和对照组的数据是来之正态分布。
统计学导论基于r语言课后答案
统计学导论基于r语言课后答案1. In Table 3.4, the null hypothesis for "TV" is that in the presence of radio ads and newspaper ads, TV ads have no effect on sales. Similarly, the null hypothesis for "radio" is that in the presence of TV and newspaper ads, radio ads have no effect on sales. (And there is a similar null hypothesis for "newspaper".) The low p-values of TV and radio suggest that the null hypotheses are false for TV and radio. The high p-value of newspaper suggests that the null hypothesis is true for newspaper.2. KNN classifier and KNN regression methods are closely related in formula. However, the final result of KNN classifier is the classification output for Y (qualitative), where as the output for a KNN regression predicts the quantitative value for f(X).3. Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(gender) + 0.01(gpa * iq) - 10 (gpa * gender)(a) Y = 50 + 20 k_1 + 0.07 k_2 + 35 gender + 0.01(k_1 * k_2) - 10 (k_1 * gender) male: (gender = 0) 50 + 20 k_1 + 0.07 k_2 + 0.01(k_1 * k_2) female: (gender = 1) 50 + 20 k_1 + 0.07 k_2 + 35 + 0.01(k_1 * k_2) - 10 (k_1)Once the GPA is high enough, males earn more on average. => iii.(b) Y(Gender = 1, IQ = 110, GPA = 4.0) = 50 + 20 * 4 + 0.07 * 110 +35 + 0.01 (4 * 110) - 10 * 4 = 137.1(c) False. We must examine the p-value of the regression coefficient to determine if the interaction term is statistically significant or not.1. (a) better - a more flexible approach will fit the data closer and with the large sample size a better fit than an inflexible approach would be obtained(b) worse - a flexible method would overfit the small number of observations(c) better - with more degrees of freedom, a flexible model would obtain a better fit(d) worse - flexible methods fit to the noise in the error terms and increase variance2. (a) regression. inference. quantitative output of CEO salary based on CEO firm's features. n - 500 firms in the US p - profit, number of employees, industry(b) classification. prediction. predicting new product's success or failure. n - 20 similar products previously launched p - price charged, marketing budget, comp. price, ten other variables(c) regression. prediction. quantitative output of % change n - 52 weeks of 2012 weekly data p - % change in US market, % change in British market, % change in German market3. (a) See 3a.jpg.(b) all 5 lines >= 0i. (squared) bias - decreases monotonically because increases in flexibility yield a closer fitii. variance - increases monotonically because increases in flexibility yield overfitiii. training error - decreases monotonically because increases in flexibility yield a closer fitiv. test error - concave up curve because increase in flexibility yields a closer fit before it overfitsv. Bayes (irreducible) error - defines the lower limit, the test error is bounded below by the irreducible error due to variance in the error (epsilon) in the output values (0 <= value). When the training error is lower than the irreducible error, overfitting has taken place. The Bayes error rate is defined for classification problems and is determined by the ratio of data points which lie at the 'wrong' side of the decision boundary,。
R语言第四章第五章课后习题答案
程序：
X<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)
source("C://mean.test1.R")
mean.test1(X,mu=1000,side=-1)
结果：
mean df T P_value
1 997.1 9 -0.06971322 0.4729732
$f.root
[1] -3.844668e-05
$iter
[1] 5
$estim.prec
[1] 6.103516e-05
即极大似然估计值 =0.211182
4.2、
编写程序如下：
x<-c(rep(5,times=365),rep(15,times=245),rep(25,times=150),rep(35,times=100),rep(45,times=70),rep(55,times=45),rep(65,times=25));x
n<-length(x);xb<-mean(x)
if (sigma>0){
z<-(xb-mu)/(sigma/sqrt(n))
P<-P_value(pnorm,z,side=side)
data.frame(mean=xb,df=n,Z=z,P_value=P)
}
else{
t<-(xb-mu)/(sd(x)/sqrt(n))
)
if (side<0) P
else if (side>0) 1-P
else
if (P<1/2) 2*P
else 2*(1-P)
}
(2)编写程序mean.test1.R：
《统计学概论》第五章课后练习题答案
《统计学概论》第五章课后练习题答案一、思考题1．什么叫时间序列，构成时间序列的基本要素有哪些？P1212．序时平均数与一般平均数有何异同？P1273．时间数列与时点数列有哪些区别？P124－1254．环比增长速度与定基增长速度之间有什么关系？P1365．什么是平均发展速度？说说水平法和累计法计算平均发展速度的基本思路，各在什么情况下选用？P1386．测定长期趋势有哪些常用的方法？测定的目的是什么？P1367．实际中如何根据时间序列的发展变化的数列特征来判断合适的趋势方程形式？P1458．影响时间序列指标数值大小的因素有哪些？这些因素共同作用的理论模型有哪些？P140二、判断题1．时间序列也称动态数列，它是变量数列的一种形式。
（×）【解析】时间序列是数列，而变量数列是静态数列。
2．时间数列和时点数列属于总量指标时间序列。
（√）3．所谓序时平均数是指将同一总体的不同时期的平均数按时间先后顺序排列起来。
（×）【解析】序时平均数是将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数。
4．间隔相等的时期数列计算平均发展水平时，应用首末折半法。
（×）【解析】间隔相等的时点数列计算平均发展水平时，应用首末折半法。
5．平均增长速度等于各期环比增长速度连乘积开n次方。
（×）【解析】平均发展速度等于各期环比发展速度连乘积开n次方，平均增长速度=平均发展速度－1（或100%）6．两个相邻时期的定基发展速度之比等于相应的环比发展速度。
（√）7．用移动平均法测定长期趋势时，移动平均项数越多越好。
（×）【解析】移动平均法所取项数的多少，应视资料的特点而定。
8．某一时间序列有25年的数据，若采用五项移动平均，则修匀后的数列缺少4项数据。
（√）9．如果时间序列是年度数据，则不存在季节变动。
（√）10．用相同方法拟合趋势方程时，t的取值不同，则得到的趋势方程也不同，但趋势预测值不变。
（√）三、单项选择题1．时间序列的构成要素是（）。
使用R语言进行统计分析的入门教程
使用R语言进行统计分析的入门教程第一章：R语言简介R语言是一种强大的统计分析和图形化工具，广泛应用于数据分析、机器学习和数据可视化领域。
本章将介绍一些基本概念和R语言的特点。
1.1 R语言的发展历程1.2 R语言的优势和适用场景1.3 安装R语言和RStudio第二章：R语言的基本操作在开始进行统计分析之前，我们需要了解R语言的基础操作。
本章将介绍R语言的变量定义、数据结构、数据导入和导出等基本操作。
2.1 变量定义和赋值2.2 基本数据结构：向量、矩阵、数组2.3 数据导入和导出2.4 数据的基本统计描述第三章：数据清洗和预处理在进行实际的统计分析之前，我们通常需要进行数据的清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
本章将介绍一些常用的数据清洗和预处理技术。
3.1 缺失值处理3.2 异常值处理3.3 数据变换和标准化3.4 数据筛选和子集提取第四章：统计分析基础在本章中，我们将学习一些常用的统计分析方法，并使用R语言进行实际操作。
这些方法包括描述统计、推断统计和相关性分析等。
4.1 描述统计分析4.1.1 频数分析4.1.2 中心位置和离散程度4.1.3 分布特征和偏度峰度4.2 推断统计分析4.2.1 参数估计和假设检验4.2.2 方差分析和线性回归4.3 相关性分析4.3.1 相关系数和散点图4.3.2 线性相关和非线性相关第五章：数据可视化数据可视化是统计分析中非常重要的一部分，它可以帮助我们更好地理解数据和发现数据中的规律性。
本章将介绍R语言中常用的数据可视化方法。
5.1 基本图形绘制5.1.1 散点图和折线图5.1.2 饼图和柱状图5.1.3 箱线图和直方图5.2 高级图形绘制5.2.1 热力图和雷达图5.2.2 树状图和网络图5.2.3 散点矩阵和平行坐标图第六章：实例分析在本章中，我们将通过一个实例来演示如何使用R语言进行完整的统计分析流程。
通过实际操作，我们将巩固之前学习的知识，并了解如何将不同的分析方法结合起来进行综合分析。
R语言与统计分析第五章习题答案
＃5。
1x<—c（3,5,7,9，11,13,15,17，19,21)y〈-c(21,16，15,26,22,14，21,22,18，25)e=sum(x＊y）/sum（y) #样本期望d=(sum(x*x＊y）/sum（y))-e^2 #样本方差a=（8*e+sqrt(64*e^2—4*4＊（4＊e^2-12*d）))/8 ＃估计结果b=（8*e—sqrt（64＊e^2—4*4＊(4*e^2—12*d）))/8ab＃5。
2x<-c（0，1,2,3，4,5，6）y〈-c(17，20,10,2，1，0,0）e=2.718281828459f〈-function（λ）(e^（—50＊λ）*λ^50)/（2^10*6^2*24) #似然函数optimize(f，c（0,2),maximum=TRUE)#5.3x<-c(482,493,457，471,510，446，435,418，394，469）#0.95置信区间t。
test（x)＄conf.intchisq。
var。
test<-function（x,var，alpha，alternative=”two.sided”)｛options(digits=4）result<—list(）n〈—length(x）v〈-var(x）result$var<-vchi2<-(n—1）＊v/varresult$chi2<—chi2p<—pchisq(chi2，n—1)result$p.value<—pif(alternative==”less"）result＄p。
value〈-pchaisq（chi2,n—1，lower。
tail=F）else if (alternative==”two。
sider”)result＄p.value<—2*min（pchaisq（chi2,n—1),pchaisq（chi2,n-1,lower.tail=F)）result$conf。
R软件课后习题第五章
第五章5.1####写出求正态总体均值检验的R程序（程序名：mean.test1.R）mean.test1<-function(x, mu=0, sigma=-1, side=0){source("P_value.R")n<-length(x); xb<-mean(x)if (sigma>0){z<-(xb-mu)/(sigma/sqrt(n))P<-P_value(pnorm, z, side=side)data.frame(mean=xb, df=n, Z=z, P_value=P)}else{t<-(xb-mu)/(sd(x)/sqrt(n))P<-P_value(pt, t, paramet=n-1, side=side)data.frame(mean=xb, df=n-1, T=t, P_value=P)}}####写出求P值的R程序（程序名：P_value.R）P_value<-function(cdf, x, paramet=numeric(0), side=0){n<-length(paramet)P<-switch(n+1,cdf(x),cdf(x, paramet),cdf(x, paramet[1], paramet[2]),cdf(x, paramet[1], paramet[2], paramet[3]))if (side<0) Pelse if (side>0) 1-Pelseif (P<1/2) 2*Pelse 2*(1-P)}####输入数据，再调用函数mean.test1()>x<-c(220,188,162,230,145,160,238,188,247,113,126,245,164,231,256,183,190,158,224,175) > source("mean.test1.R")> a<-mean.test1(x, mu=225,side=0)> a得到：mean df T P_value1 192.15 19 -3.478262 0.002516436可知，P值小于0.05,故与正常值存在差异5.2####输入数据，再调用函数mean.test1()> x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)> source("mean.test1.R")> mean.test1(x, mu=1000,side=1)得到：mean df T P_value1 997.1 9 -0.06971322 0.5270268所以灯泡寿命为1000小时以上的概率是0.47297325.3####写出两总体均值检验的R程序（程序名：mean.test2.R）mean.test2<-function(x, y,sigma=c(-1, -1), var.equal=FALSE, side=0){source("P_value.R")n1<-length(x); n2<-length(y)xb<-mean(x); yb<-mean(y)if (all(sigma>0)){z<-(xb-yb)/sqrt(sigma[1]^2/n1+sigma[2]^2/n2)P<-P_value(pnorm, z, side=side)data.frame(mean=xb-yb, df=n1+n2, Z=z, P_value=P)}else{if (var.equal == TRUE){Sw<-sqrt(((n1-1)*var(x)+(n2-1)*var(y))/(n1+n2-2))t<-(xb-yb)/(Sw*sqrt(1/n1+1/n2))nu<-n1+n2-2}else{S1<-var(x); S2<-var(y)nu<-(S1/n1+S2/n2)^2/(S1^2/n1^2/(n1-1)+S2^2/n2^2/(n2-1))t<-(xb-yb)/sqrt(S1/n1+S2/n2)}P<-P_value(pt, t, paramet=nu, side=side)data.frame(mean=xb-yb, df=nu, T=t, P_value=P)}}####输入数据，再调用函数mean.test2()> x<-c(113,120,138,120,100,118,138,123)> y<-c(138,116,125,136,110,132,130,110)> source("mean.test2.R")> mean.test2(x, y, var.equal=TRUE, side=0)得到：mean df T P_value1 -3.375 14 -0.5659672 0.5803752P值大于0.05,故接受原假设5.4####写出均值已知和均值未知两种情况方差比检验的R程序（程序名：var.test2.R）var.test2<-function(x, y,mu=c(Inf,Inf),side=0){source("P_value.R")n1<-length(x); n2<-length(y)if (all(all(mu<Inf)){Sx2<-sum((x-mu[1])^2)/n1;Sy2<-sum((y-mu[2])^2)/n2df1=n1;df2=n2}else{Sx2<-var(x); Sy2<-var(y);df1=n1-1;df2=n2-1}r<-Sx2/Sy2P<-P_value(pf, r, paramet=c(df1,df2), side=side)data.frame(rate=r, df1=df1, df2=df2,F=f, P_value=P)}}####输入数据>x<-c(-0.70,-5.60,2.00,2.80,0.70,3.50,4.00,5.80,7.10,-0.50,2.50,-1.60,1.70,3.00,0.40,4.50,4.60,2.5 0,6.00,-1.40)> a<-shapiro.test(x)> aShapiro-Wilk normality testdata: xW = 0.9699, p-value = 0.7527>0.05>y<-c(3.70,6.50,5.00,5.20,0.80,0.20,0.60,3.40,6.60,-1.10,6.00,3.80,2.00,1.60,2.00,2.20,1.20,3.10, 1.70,-2.00)> b<-shapiro.test(y)> bShapiro-Wilk normality testdata: yW = 0.971, p-value = 0.7754>0.05由以上可知，两组数据均为正态分布####输入数据，再调用函数mean.test2()>x<-c(-0.70,-5.60,2.00,2.80,0.70,3.50,4.00,5.80,7.10,-0.50,2.50,-1.60,1.70,3.00,0.40,4.50,4.60,2.5 0,6.00,-1.40)>y<-c(3.70,6.50,5.00,5.20,0.80,0.20,0.60,3.40,6.60,-1.10,6.00,3.80,2.00,1.60,2.00,2.20,1.20,3.10, 1.70,-2.00)> source("mean.test2.R")> a<-mean.test2(x, y, var.equal=TRUE, side=0);amean df T P_value1 -0.56 38 -0.641872 0.5248097> b<-mean.test2(x, y, var.equal=FALSE, side=0);bmean df T P_value1 -0.56 36.08632 -0.641872 0.525013> c<-t.test(x-y, alternative = "two.sided");cOne Sample t-testdata: x - yt = -0.6464, df = 19, p-value = 0.5257alternative hypothesis: true mean is not equal to 095 percent confidence interval:-2.373146 1.253146sample estimates:mean of x-0.56以上P值均大于0.05，故均值无差异。
使用R语言进行聚类分析的步骤
使用R语言进行聚类分析的步骤第一章：简介聚类分析是一种将数据集合划分为具有相似特征的组的统计方法。
在许多领域中，聚类分析被广泛应用，包括数据挖掘、生物信息学和市场研究等。
R语言是一种开源的统计分析软件，提供了丰富的聚类分析工具和函数库，使得聚类分析的实施变得简单和高效。
第二章：数据准备在进行聚类分析之前，首先需要准备好数据。
通常，数据以矩阵的形式表示，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
如果存在缺失值或离群值，可以根据具体情况进行处理，例如使用插补方法填充缺失值或删除离群值。
第三章：选择合适的聚类算法R语言提供了多种聚类算法，常用的包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
在选择聚类算法时，要考虑数据的特点和分析目标。
例如，如果数据的特征较多且样本数较大，可以选择K均值聚类算法；如果数据具有层次结构，可以使用层次聚类算法。
第四章：确定聚类数目聚类数目的确定是聚类分析的关键步骤之一。
在选择合适的聚类数目时，可以尝试使用手肘法、轮廓系数或树状图等方法。
手肘法通过绘制误差平方和与聚类数目的关系图，找到误差平方和急剧下降的拐点作为聚类数目的估计值。
轮廓系数衡量了聚类的紧密度和分离度，取值范围从-1到1，越接近1表示聚类效果越好。
树状图可以帮助判断合适的聚类数目，通过观察树状图中的层次结构，选取适当的聚类数目。
第五章：聚类分析的实施在R语言中，可以使用各种聚类函数实施聚类分析。
以K均值聚类为例，可以使用kmeans()函数进行分析。
此函数需要输入数据矩阵和聚类数目，然后根据指定的聚类数目将样本分为不同的簇。
聚类结果可以通过打印或绘图等方式进行展示。
第六章：聚类结果评估聚类结果的评估对于判断聚类分析的有效性和准确性非常重要。
常用的评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指标和Calinski-Harabasz指数等。
这些指标可以帮助评估聚类结果的质量，并提供一种比较不同聚类算法和聚类数目的方式。
如何使用R进行统计分析
如何使用R进行统计分析在现代数据分析和统计中，R语言是一种广泛使用的工具。
R 语言是一个开源编程语言和环境，用于统计计算和绘图。
它提供了一系列的包和函数，可以进行各种统计分析和数据可视化。
本文将介绍如何使用R进行统计分析。
第一章：安装和配置R环境在使用R进行统计分析之前，首先需要安装R软件和配置相关环境。
可以从R官方网站上下载最新版本的R软件，并按照安装向导进行安装。
安装完成后，还可以选择安装RStudio，这是一个流行的集成开发环境，可以方便地编写和运行R代码。
第二章：数据导入和处理在进行统计分析之前，我们通常需要将数据导入到R中进行处理。
R提供了多种方式来导入和读取数据，如读取CSV文件、Excel文件和数据库中的数据等。
一旦数据导入到R中，我们可以使用R的数据处理函数进行数据清洗、变量选择和数据转换等操作。
第三章：常用的统计分析方法R提供了丰富的统计分析方法，可以满足各种需求。
在这一章节中，我们将介绍一些常用的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
我们将通过具体的例子来演示如何使用R进行这些统计分析，并给出相应的代码和结果解释。
第四章：数据可视化数据可视化是统计分析中非常重要的一环。
R提供了强大的数据可视化功能，可以用于绘制各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图、饼图等。
在这一章节中，我们将介绍如何使用R进行数据可视化，包括如何选择合适的图表类型、设置图表样式和添加标签等。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，R还提供了许多高级的统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助我们进行更深入的数据探索和模型构建。
在这一章节中，我们将简要介绍这些高级统计分析方法，并给出相应的应用示例。
第六章：编写自定义函数和包R具有很强的扩展性，可以编写自定义的函数和包来满足特定的分析需求。
在这一章节中，我们将介绍如何编写自定义函数和包，并给出一些开发和调试的技巧。
R语言数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下中央财经大学
R语言数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下中央财经大学中央财经大学第一章测试1.下面哪些是R可以存储的数据对象?（）。
A:数据框B:矩阵C:列表框D:其余选项都是答案:其余选项都是2.关于 attach( ) 函数说法正确的是？（）。
A:把数据库加载到R的搜索空间B:其余选项均正确C:执行 attach( ) 加载数据库后，可以直接访问该数据库中的一些对象D: 与detach( )的功能不同答案:其余选项均正确3.下面哪些方式可以查看到帮助文档?（）。
A:help(mean)B:?mean和help(mean)都不正确C:?meanD:?mean和help(mean)都正确答案:?mean和help(mean)都正确4.假设 y<-c(1,2,3,-1,0,2), 那么关于语句 y[c(-2,-3)]，说法正确的是___.（）。
A:该语句选取y的第2和第3个元素B:执行该语句不会改变y的长度C:执行该语句将改变y的长度 D:该语句存在语法错误答案:执行该语句不会改变y的长度5.下面关于修改向量 x<-c(1,2,-1,-3,-5) 的说法错误的是___.（）。
A:执行语句 x[1]<-0 后，x的值为 0,2,-1,-3,-5B:执行语句 x[c(1,5)]<-0 后，x的值为 0,2,-1,-3,0C: 执行语句 x<-0 后，x的值为 0D:执行语句 x<-0 后，x的值为 0,0,0,0,0答案:执行语句 x<-0 后，x的值为 0,0,0,0,0第二章测试1.若从正态分布总体中抽样得到一组样本，样本的值为 1, -1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 4, 3，那么样本的中位数为?（）。
A:4B:2C:3D:2.5答案:2.52.若从正态分布总体中抽样得到一组样本，样本的值为7, 7, 5, 2, 5, 4, 7, 9, 4, 8，那么样本的众数为？（）。
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第五章5.1 设总体x 是用无线电测距仪测量距离的误差，它服从( α，β)上的均匀分布，在200次测量中，误差为xi 的次数有ni次：Xi：3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Ni：21 16 15 26 22 14 21 22 18 25求α，β的矩法估计值α=u- 3sβ=u+ 3s程序代码：x=seq(3,21,by=2)y=c(21,16,15,26,22,14,21,22,18,25)u=rep(x,y)u1=mean(u)s=var(u)s1=sqrt(s)a=u1-sqrt(3)*s1b=u1+sqrt(3)*s1b=u1+sqrt(3)*s1得出结果：a= 2.217379b= 22.402625.2 为检验某自来水消毒设备的效果，现从消毒后的水中随机抽取50L，化验每升水中大肠杆菌的个数（假设1L 水中大肠杆菌的个数服从泊松分布)，其化验结果如下表所示：试问平均每升水中大肠杆菌个数为多少时，才能使上述情况的概率达到最大大肠杆菌数/L：0 1 2 3 4 5 6水的升数：17 20 10 2 1 0 0γ=u 是最大似然估计程序代码：a=seq(0,6,by=1)b=c(17,20,10,2,1,0,0)c=a*bd=mean(c)得出结果：d= 7.1428575.3 已知某种木材的横纹抗压力服从正态分布，现对十个试件做横纹抗压力试验，得数据如下：482 493 457 471 510 446 435 418 394 469 ( 1)求u 的置信水平为0.95 的置信区间程序代码：x=c(482 493 457 471 510 446 435 418 394 469 )t.test(x)得出结果：data: xt = 6.2668, df = 9, p-value = 0.0001467 alternative hypothesis: truemean is not equal to 0 95 percent confidence interval:7.668299 16.331701 sample estimates: mean of x12由答案可得：u的置信水平为0.95 的置信区间[7.668299 16.331701] ( 2)求σ的置信水平为0.90 的置信区间程序代码：chisq.var.test<-function(x,var,alpha,alternative="two.sided "){ options(digits=4) result<-list() n<-length(x) v<-var(x) result$var<-vchi2<-(n-1)*v/var result$chi2<-chi2 p<-pchisq(chi2,n-1) result$p.value<-p if(alternative=="less")result$p.value<-pchaisq(chi2,n-1,loer.tail=F) elseif(alternative=="two.sider") result$p.value<-2*min(pchaisq(chi2,n-1), pchaisq(chi2,n-1,lower.tail=F))result$conf.int<-c((n-1)*v/qchisq(alpha/2,df=n-1,lower.tail=F), (n-1)*v/qchisq(alpha/2,df=n-1,lower.tail=T)) result}x<-c(482,493,457,471,510,446,435,418,394,469)y=var(x)chisq.var.test(x,0.048^2,0.10,alternative="two.side")得出结果：$conf.int ：659.8 3357.0由答案可得：σ的置信水平为0.90 的置信区间[659.8 3357.0]5.4 某卷烟厂生产两种卷烟A和B 现分别对两种香烟的尼古丁含量进行6 次试验，结果如下：A:25 28 23 26 29 22B:28 23 30 35 21 27若香烟的尼古丁含量服从正态分布( 1)问两种卷烟中尼古丁含量的方差是否相等 (通过区间估计考察) ( 2)试求两种香烟的尼古丁平均含量差的95%置信区间(1)程序代码：X=c(25,28,23,26,29,22)Y=c(28,23,30,35,21,27)Var.test(x,y) 得出结果：F test to compare two variances data: x and yF = 0.2992, num df = 5, denom df = 5, p-value = 0.2115 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equa l to 195 percent confidence interval:0.04187 2.13821 sample estimates: ratio of variances0.2992 由答案可得：其方差不相等，方差区间为[0.041872.13821](2)5.5 比较两个小麦品种的产量，选择24 块条件相似地实验条，采用相同的耕作方法做实验，结果播种甲品种的12 块实验田的单位面积产量和播种乙品种的12 块试验田的单位面积产量分别为：A：628 583 510 554 612 523 530 615 573 603 334 564B：535 433 398 470 567 480 498 560 503 426 338 547 假定每个品种的单位面积产量服从正态分布，甲品种产量的方差为2140，乙品种产量的方差为3250，试求这两个品种平均面积产量差的置信水平为0.95 的置信上限和置信水平为0.90 的置信下限程序代码：two.sample.ci=function(x,y,conf.level=0.95,sigma1.sigma2){options(digits=4)m=length(x); n=length(y) xbar=mean(x)-mean(y) alpha=1-conf.level zstar=qnorm(1-alpha/2)*(sigma1/m+sigma2/n)^(1/2) xbar+c(-zstar,+zstar)} x=c(628,583,510,554,612,523,530,615,573,603,334,564)y=c(535,433,398,470,567,480,498,560,503,426,338,547) sigma1=2140 sigma2=3250 two.sample.ci(x,y,conf.level=0.95,sigma1.sigma2) 得到结果：31.29 114.37程序代码：two.sample.ci=function(x,y,conf.level=0.95,sigma1.sigma2) {options(digits=4)m=length(x); n=length(y)xbar=mean(x)-mean(y) alpha=1-conf.level zstar=qnorm(1-alpha/2)*(sigma1/m+sigma2/n)^(1/2) xbar+c(-zstar, +zstar)} x=c(628,583,510,554,612,523,530,615,573,603,334,564)y=c(535,433,398,470,567,480,498,560,503,426,338,547) sigma1=2140 sigma2=3250two.sample.ci(x,y,conf.level=0.90,sigma1.sigma2) 得到结果：37.97 107.695.6 有两台机床生产同一型号的滚珠，根据以往经验知，这两台机床生产的滚珠直径都服从正态分布，现分别从这两台机床生产的滚珠中随机地抽取7 个和9 个，测得它们的直径如下：机床甲：15.2 14.5 15.5 14.8 15.1 15.6 14.7机床乙：15.2 15.0 14.8 15.2 15 14.9 15.1 14.8 15.3 试问机床乙生产的滚珠的方差是否比机床甲生产的滚珠直径的方差小？程序代码：x=c(5.2,14.5,15.5,14.8,15.1,15.6,14.7)y=c(15.2,15.0,14.8,15.2,15,14.9,15.1,14.8,15.3) var.test(x,y) 得出结果：F test to compare two variances data: x and yF = 430.1, num df = 6, denom df = 8, p-value = 2.723e-09alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 195 percent confidence interval:92.47 2408.54sample estimates:ratio of variances430.1 由结果可得：其甲机床的滚珠半径远超出乙机床的滚珠半径5.7 某公司对本公司生产的两种自行车型号A，B 的销售情况进行了了解，随机选取了400 人询问他们对A B的选择，其中有224 人喜欢A，试求顾客中喜欢A的人数比例p 的置信水平为0.99 的区间估计。
方程代码：Binom.test(224,400,conf.level=0.99)得出结果：Exact binomial testdata: 224 and 400number of successes = 224, number of trials = 400, p-value= 0.01866alternative hypothesis: true probability of success is notequal to 0.599 percent confidence interval:0.4944077 0.6241356sample estimates:probability of success0.56由结果可得：顾客中喜欢a的人数比例p的置信水平为0.99 的区间估计：[0.4944077 0.6241356]5.8 某公司生产了一批新产品，产品总体服从正态分布，现估计这批产品的平均重量，最大允许误差为1，样本标准差s=10，试问在0.95 的置信水平下至少要抽取多少个产品程序代码：Size,norm2=function(s,alpha,d,m){t0=qt(alpha/2,m,lower.tail = FALSE)n0=(t0*s/d)^2t1=qt(alpha/2,n0,lower.tail = FALSE) n1=(t1*s/d)^2while(abs(n1-n0)>0.5){n0=(qt(alpha/2,n1,lower.tail = FALSE)*s/d)^2n1=(qt(alpha/2,n0,lower.tail = FALSE)*s/d)^2n1}Size.norm2(10,0.01,2,100)得出结果：98.44268由结果可得，在0.95 的置信水平下至少要抽取99 个产品5.9 根据以往的经验，船运大量玻璃器皿，损坏率不超过5%，现要估计某船中玻璃器皿的损坏率，要求估计与真值间不超过1%，且置信水平为0.90 ，那么要抽取多少样本验收可满足上诉要求程序代码：size.bin=function(d,p,conf.level){alpha=1-conf.level((qnorm(1-alpha/2))/d)^2*p*(1-p)}size.bin(0.01,0.05,0.90)得出结果：1285.133由结果可得：要抽取1285 个样本验收可满足上诉要求}。