应用统计分析实验R软件(1)
R统计软件在证券收益率的分析与预测中的应用(1)
标期时间越近则关系越密切，这样就可以将历史数据中的各时期的收益
率进行加权平均，据目标期时间越近则权重越大。本文以指数平滑法为
例阐述期望收益率的这种估计方法。假设某种证券在最近 Ｎ 周内的收
益率分别为 ｒ１，ｒ２，．．．，ｒＮ，则在估计该证券的预期收益率时，可以得到这些收
益率的追溯预测值 ｒ１，ｒ２，．．．，ｒＮ
三、Ｒ 软件在证券收益率的分析与预测中的应用实例
１．验证 Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ 模型的重要假设：证券收益率服从正态分布。
（１）数据读取。
对于存储在文本文件（ＡＳＣＩＩ）中的数据，Ｒ 可以用函数 ｒｅａｄ．ｔａｂｌｅ 来
创建一个数据框，这也是读取表格形式数据的主要方法。例如若包含某
证券共 １００ 周开盘和收盘指数信息的数据文件“ｄａｔａ．ｔｘｔ”存放在 Ｄ 盘上，
Ｓｈａｐｉｒｏ－Ｗｉｌｋ 检验可以得到以下输出结果：
Ｓｈａｐｉｒｏ－Ｗｉｌｋ ｎｏｒｍａｌｉｔｙ ｔｅｓｔ
ｄａｔａ：ｗｐ￥ｗｅｅｋｐｒｏｆｉｔ
Ｗ＝０．９８８１，ｐ－ｖａｌｕｅ＝０．５１３６
假设显著性水平为 α＝０．０５，由于上述检验所得的，因此可以验证证
券收益率近似服从正态分布。
２．预测证券的预期收益率。
RStudioR语言与统计分析实验报告
RStudioR语言与统计分析实验报告1. 实验目的本实验旨在介绍RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
通过本实验，可以了解RStudio的基本功能和操作，掌握R语言的基本语法和常用函数，并在实际数据分析中应用所学知识。
2. 实验环境与工具本实验使用RStudio软件进行实验操作。
RStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言编程和统计分析。
它提供了代码编辑器、调试器、数据可视化工具等一系列功能，便于用户进行数据处理和分析。
3. 实验步骤本实验分为以下几个步骤：3.1 安装R和RStudio在开始实验之前，需要先安装R语言和RStudio软件。
R语言是一种统计分析和数据挖掘的编程语言，而RStudio是R语言的集成开发环境。
3.2 RStudio界面介绍在打开RStudio后，可以看到主要分为四个区域：代码编辑器、控制台、环境和帮助。
代码编辑器用于编写R语言代码，控制台用于执行和查看代码运行结果，环境用于查看和管理数据对象，帮助用于查阅R语言文档和函数说明。
3.3 R语言基础研究R语言的基本语法和常用函数是使用RStudio进行统计分析的基础。
实验中将介绍R语言的数据类型、赋值操作、条件语句、循环语句等基本概念，并演示常用函数的使用方法。
3.4 实际数据分析应用通过实际数据分析案例，将R语言和RStudio运用到实际问题中。
根据给定的数据，使用R语言进行数据处理、探索性分析和统计模型建立，并通过可视化工具展示分析结果。
4. 实验总结通过完成本实验，我们了解了RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
掌握了RStudio的基本功能和操作，熟悉了R语言的基本语法和常用函数。
通过实际数据分析案例的应用，提高了数据处理和统计分析能力。
5. 参考资料。
r软件自带数据集有三因子三水平
r软件自带数据集有三因子三水平R软件是一种功能强大的统计分析工具，它提供了许多自带的数据集，方便用户进行数据分析和建模。
其中，有一个数据集包含了三个因子和三个水平。
本文将详细介绍这个数据集的背景、结构以及如何在R软件中使用。
## 1. 背景介绍该数据集是一个实验设计中常用的数据集，用于研究不同因素对某个响应变量的影响。
在这个实验设计中，有三个因子和三个水平，每个因子都有三个水平。
研究者通过对这些因子进行不同水平的组合，观察响应变量的变化情况，从而得出不同因素对响应变量的影响程度。
## 2. 数据结构该数据集通常以表格形式呈现，在R软件中可以使用data.frame函数创建一个类似的表格对象。
下面是一个示例：```# 创建一个包含三个因子和三个水平的数据框data <- data.frame(Factor1 = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"),Factor2 = c("X", "Y", "Z", "X", "Y", "Z", "X", "Y", "Z"),Factor3 = c("W1", "W1", "W1", "W2", "W2", "W2", "W3", "W3", "W3"),Response = c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50))```在这个数据框中，Factor1、Factor2和Factor3分别代表三个因子，它们的水平分别为A、B、C；X、Y、Z；W1、W2、W3。
R软件在多元统计分析教学中的应用研究
R软件在多元统计分析教学中的应用研究摘要:本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用,具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、典型相关分析等方面的应用。
关键词:R软件聚类分析主成分分析典型相关分析在统计软件方面,常用的统计软件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。
R软件是一个自由、免费、开源的软件,是一个具有强大统计分析功能和优秀统计制图功能的统计软件,现已是国内外众多统计学者喜爱的数据分析工具。
本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用,具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、对应分析等方面的应用。
1 在聚类分析教学中的应用聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法,所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。
在社会经济领域中存在着大量分类问题,比如若对某些大城市的物价指数进行考察,而物价指数很多,有农用生产物价指数、服务项目价指数、食品消费物价指数、建材零售价格指数等等。
由于要考察的物价指数很多,通常先对这些物价指数进行分类。
总之,需要分类的问题很多,因此聚类分析这个有用的工具越来越受到人们的重视,它在许多领域中都得到了广泛的应用。
聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
R软件及其相关包提供了各种聚类方法,主要是系统聚类方法、快速聚类方法、模糊聚类方法,常用的是系统聚类方法。
R软件实现系统聚类的程序如下:Hclust(d,method=“complete”)其中d是由“dist”构成的距离结构,具体包括绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离等,默认为欧氏距离;method 包括类平均法、重心法、中间距离法最长距离法最短距离法、离差平方和法等,默认是最长距离法。
例1:表1是广东省2008年各市居民家庭平均每人全年消费性支出,利用所给数据对各市进行系统聚类。
R语言程序如下:> X<-read.delim(“clipboard”,header=T)> s(X)<-c(“广州”,“深圳”,“佛山”,“东莞”,“顺德”,“中山”,“江门”,“茂名”,“湛江”,“珠海”,“汕头”,“惠州”,“肇庆”,“揭阳”,“韶关”,“梅州”,“阳江”)> d<-dist(scale(X))> hc1<-hc lust(d,”single”)#最短距离法> hc2<-hclust(d,”complete”)#最长距离法> hc3<-hclust(d,”median”)#中间距离法> hc4<-hclust(d,”ward”)#Ward法> opar<-par(mfrow=c(2,2))> plot(hc1,hang=-1);plot(hc2,hang=-1)> plot(hc3,hang=-1);plot(hc4,hang=-1)2 在主成分分析教学中的应用在实际经济生活中,有时需要处理的是多变量(多指标)问题。
浅谈R语言在统计学中的应用_叶文春
只要知道了各种分布在 Ｒ 中的名称， 计算概率、 分位数、临界值等问题就会十分容易。这部分详细内 容 可 见 Ｒ 的 使 用 手 册 Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｒ 下 的 ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ 部分。
中共贵州省委党校学报 ２００８．４（ 总 １１６ 期）
思想理论双月刊 １２３
浅谈 Ｒ 语言在统计学中的应用
●叶文春
（ 华东师范大学 上海 ２０００６２）
摘 要： 统计方法在各行各业中发挥着越来越重要的作用， 学习和掌握一个统计分析软件十分有必要。Ｒ 语言作为一个优秀的免费统计软件已得到越来越多人的关注。本文从一些实例展示 Ｒ 语言在统计教学中的 应用， 并希望以此激发读者学习和使用 Ｒ 语言的兴趣。
＞ ｈｉｓｔ（ｘ， ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ＝Ｔ， ｍａｉｎ＝‘标准正态分布模
拟实验’） ＃ 画出样本频率直方图
标准正态分布模拟实验
这表明样本落入拒绝域中， 因此在
水平下
认为该厂废水中有毒物质的含量超标。
在 Ｒ 中， 解决上面问题只需要下面两条命令：
＞ ｘ＜－ ｃ（３．１， ３．２ ，３．３， ２．９， ３．５ ，３．４， ２．５， ４．３ ，２．９ ，
是菜单式的。用户必须在提示符“＞”后输入命令， 然 后按回车键来运行。
使用 Ｒ 的帮助系统， 对于学习 Ｒ 非常重要。在 菜单栏中“帮助”命令下， 点击“手册（ ｐｄｆ 文件） ”， 可 看到 Ｒ 的使用手册； 点击“Ｒ 主页”或“ＣＲＡＮ 主页”， 则进入相应的 Ｒ 的官方网页。常用的帮助命令有“？ 函数名称”或“ｈｅｌｐ（函数名称）”， 这两者等价。例如： 输 入 ？ ｐｌｏｔ 或 ｈｅｌｐ（ｐｌｏｔ）后 ， 按 回 车 键 则 显 示 画 图 命 令 ｐｌｏｔ 的具体用法。另外， 输入命令 ｈｅｌｐ．ｓｔａｒｔ（）可启动 Ｒ 的 Ｗｅｂ 帮助； 而用 ａｐｒｏｐｏｓ（ “名称”） 命令可以查找与 此名称相关的函数， 例如 ａｐｒｏｐｏｓ（“ｐｏｗｅｒ”）可获得 带 “ｐｏｗｅｒ”的所有函数。
临床研究中的数据分析软件与工具介绍
临床研究中的数据分析软件与工具介绍临床研究是医学领域中非常重要的一项工作，它通过对患者的观察和实验，以及收集和分析相关数据来研究疾病诊断、治疗和预防等方面的科学问题。
在进行临床研究时，数据分析起着至关重要的作用。
本文将介绍几种在临床研究中常用的数据分析软件和工具。
1. SPSS（Statistical Package for Social Sciences）SPSS是统计分析领域中最常用的软件之一，也是临床研究中经常使用的工具。
它提供了各种统计分析方法、数据处理和图表展示功能，可以帮助研究人员对收集到的数据进行全面和系统的分析。
SPSS界面友好，操作相对简单，适用于各个层次的用户。
2. SAS（Statistical Analysis System）SAS是另一个广泛应用于临床研究的数据分析软件。
它具有强大的数据处理和统计分析能力，为研究人员提供了一系列的统计程序和模块，支持各种数据类型和分析方法。
SAS的运算速度较快，适于处理大规模的数据集，是许多大型临床研究项目的首选工具。
3. R语言R语言是一种免费开源的统计计算和数据分析工具。
它有着丰富的统计函数和图表绘制功能，适用于各种不同类型的临床研究。
R语言可以通过编写脚本来完成各种数据处理和分析任务，同时也支持交互式的数据分析。
R语言拥有庞大的用户社区，用户可以共享和讨论各种研究方法和代码。
4. ExcelExcel是一个常见且非常便捷的数据分析工具。
它提供了各种数据处理和建模的功能，可以进行基本的统计计算、绘制图表、数据筛选和排序等操作。
虽然Excel相对于专业的统计软件来说功能较为有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然非常实用，尤其适合初学者使用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也可用于临床研究中的数据分析。
Python有着强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib 等，可以进行各种高效的数据操作和图表绘制。
统计软件R及其在_生物统计学_实验教学中的应用(1)
如下：
〉ｘ＜－ ｓｅｑ（０．５，１．４，ｌｅｎｇｔｈ＝１００） ＃ 给定 ｘ 的取值范围
〉ｙ＜－ ｓｅｑ（０．０１，０．０８，ｌｅｎｇｔｈ＝１００） ＃ 给定 ｙ 的取值范围
〉ｒ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ，ｙ）
｛
－ ０．７２５１＋１．６３３５＊ｘ＋９．９９３２＊ｙ－ ０．７１２１＊ｘ＊ｘ－ ９０．５６０２＊ｙ＊ｙ－
一、Ｒ 软件及其特点
Ｒ 是 属 于 ＧＮＵ 系 统 的 自 由 、免 费 、源 代 码 开 放 的 软 件 ， 它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。由于其开 放性和自由灵活的特点， 在国内外的学术界得到了广泛的 应用。与国内目前大量采用的各种统计软件相比较， 利用 Ｒ 进行科研和教学具有如下优势：
教学参考
统计软件 Ｒ 及其在 《生物统计学》实验教学中的应用
文／ 程 新 魏赛金 江 莉 涂国全
摘 要： 自由软件 Ｒ 是一种在统计学及其他科研领域应 用非常广泛的 软 件 。 自 ２００５ 年 开 始 ， 在 生 物 工 程 与 生 物 技 术专业的学生的生物统计学课程中采用自由软件 Ｒ 作为教 学辅助工具。结果表明， 采用 Ｒ 进行教学， 激发了学生的学 习积极性， 提高了学生掌握统计学知识的能力， 教学效果比 以前有了显著提高。因此， 在统计学教学中采用自由软件 Ｒ 作为教学辅助工具， 值得推广。
表１
２００５－ ２００６ 年本学院《生物统计学》课程考试成绩
２００３ 级生物技术专业
２００４ 级生物技术专业
２００３ 级生物工程专业
本科阶段， 生物工程和生物技
使用软件 ＳＰＳＳ
使用软件 Ｒ
使用软件 Ｒ
术 专 业 学 生 《生 物 统 计 学 》课 程 一 共 成绩 人数 百分比（ ％） 成绩 人数 百分比（ ％） 成绩 人数 百分比（ ％）
统计建模与R软件假设检验习题答案
04 习题答案解析
习题一答案解析
答案：D
解析：根据题目描述，A、B、C三个选项都是描述数据特征的，而D选项是描述数据来源的，与题目 要求的“数据特征”不符。
习题二答案解析
答案：B
解析：根据题目要求，需要选择一个假设检验的方法。A选项是参数检验，适用于总体分布已知的情况；B选项是非参数检验 ，适用于总体分布未知或不符合正态分布的情况；C选项是回归分析，用于研究变量之间的关系；D选项是聚类分析，用于数 据的分类。根据题目描述，由于总体分布未知且不符合正态分布，所以选择B选项。
模型评估
01
02
03
交叉验证
将数据集分成训练集和测 试集，使用训练集训练模 型，在测试集上评估模型 的性能。
均方误差
衡量预测值与实际值之间 的误差，越小越好。
准确率
衡量分类模型正确预测的 比例，越高越好。
02 R软件基础
R软件介绍
总结词
R软件是一种开源的统计计算和图形绘制软件，广泛应用于数据分析和统计建模 。
解析：根据题目要求，需要选择一个统计量 来描述数据的集中趋势。A选项是平均数， 是最常用的描述集中趋势的统计量；B选项 是中位数，描述数据的中位数位置；C选项 是众数，描述数据中出现次数最多的数；D 选项是标准差，描述数据的离散程度。根据
题目要求，选择A选项。
习题五答案解析
答案：C
解析：根据题目要求，需要选择一个统计量来检验两 个样本是否来自同一个总体。A选项是t检验，适用于 两个正态分布的总体；B选项是卡方检验，适用于分 类数据的比较；C选项是F检验，适用于两个总体方差 的比较；D选项是z检验，适用于总体比例的比较。根 据题目要求，选择C选项。
假设检验的优缺点
第9章R软件简介
《统计学实验》第9章R软件简介
9-21
2016/1/17 《统计学实验》第9章R软件简介 9-15
运行结果
相关系数： x x 1.0000000 y 0.9760254
y 0.9760254 1.0000000
2016/1/17
《统计学实验》第9章R软件简介
9-16
运行结果
16000 8000
10000
10000
12000
y
14000
《统计学实验》第9章R软件简介
2016/1/17
9-12
矩阵的建立2
X<-matrix(0,nr=2,nc=3) #建立一个所有元素 都为0的2×3阶矩阵 x1<-c(2,3,4) x2<-c(1,2,5) X<-rbind(x1,x2) #将X 的第1行赋值为x1,第2 行赋值为x2，得到如下阶矩阵 [,1] [,2] [,3] x1 2 3 4 x2 1 2 5
2016/1/17
《统计学实验》第9章R软件简介
9-14
setwd("D:/R-Statistics/data/chap-9") #设定工作路径， dat=read.table("li9.1.txt",header=T) #从 li9.1.txt中读入数据，记为dat， #header=T表示将li9.1.txt文件的第1行作为 表头行，也可以写为header=TRUE； #header=F或header=FALSE则表示文件的 第1行不作为表头行。 cor(dat) #计算x和y的相关系数 plot(y~x,data=dat) #绘制x和y的散点图
统计学实验
—SPSS和R软件应用与实例
统计设计实验报告
一、实验名称统计设计实验二、实验目的1. 理解统计设计的基本概念和原理。
2. 掌握统计设计在实验研究中的应用方法。
3. 学会使用统计软件进行实验数据分析。
三、实验背景统计设计是实验研究中非常重要的一环，它能够帮助我们合理安排实验，减少实验误差，提高实验结果的可靠性。
本实验旨在通过具体案例，让学生了解统计设计的基本步骤和注意事项。
四、实验内容1. 实验设计（1）实验类型：分组实验（2）实验变量：自变量（实验条件）、因变量（实验结果）（3）实验步骤：① 将实验对象随机分为若干组；② 每组分别施加不同的实验条件；③ 观察并记录实验结果；④ 分析实验结果，得出结论。
2. 数据分析（1）使用统计软件（如SPSS、R等）进行数据处理；（2）运用描述性统计、推断性统计等方法对数据进行分析；（3）根据分析结果，验证实验假设。
五、实验材料1. 实验对象：一定数量的实验动物或植物；2. 实验条件：不同浓度的实验溶液；3. 实验仪器：实验装置、记录表格；4. 统计软件：SPSS、R等。
六、实验步骤1. 实验设计：根据实验目的和假设，确定实验类型、变量和步骤；2. 实验实施：按照实验步骤进行实验操作，确保实验数据的准确性和可靠性；3. 数据收集：记录实验数据，包括实验条件、实验结果等；4. 数据分析：使用统计软件对实验数据进行处理和分析；5. 结果讨论：根据实验结果，验证实验假设，得出结论。
七、实验结果与分析1. 实验结果根据实验数据，分析实验结果，得出以下结论：（1）实验组与对照组在实验结果上存在显著差异；（2）实验条件对实验结果有显著影响。
2. 结果讨论（1）实验结果表明，实验设计合理，实验条件对实验结果有显著影响；（2）实验结果支持实验假设，进一步验证了统计设计在实验研究中的重要性。
八、实验结论本实验通过统计设计，合理设置了实验条件，有效减少了实验误差，验证了实验假设。
实验结果表明，统计设计在实验研究中具有重要作用，能够提高实验结果的可靠性和准确性。
R软件介绍(1)R基础知识介绍
4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器 运行方式 编辑器
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念 对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象：用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 5 / 25
R 的缺点
为什么要使用 R 软件 R 的缺点
1 R 相对有较大的学习难度 2 R 相对需要较多的统计背景知识 3来自R 的分析结果输出有时需进一步转换
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 11 / 25
R 的安装与启动 R 程序启动
R 程序初步印象
1 开始部分给出了一些基本信息 2 尝试一些例子 (demo)
> demo() > demo(lm.glm) > demo(persp) 3 退出 R，保存工作 > q()
R软件在学生成绩分析中的应用精品文档5页
R软件在学生成绩分析中的应用对教育者和教育管理者来说，对学生成绩的分析是教育教学过程中的重要环节。
这样不仅可以反馈其教育成果，也可为今后的试卷编制工作提供有效的数据依据。
在日常教学中，很多教师缺乏必要的统计知识，使得考试成绩中蕴藏的大量信息白白浪费。
传统分析方法费时、费力，分析评价必须依赖一定的统计学原理和方法。
利用R语言数据管理、绘图、统计分析的功能对学生成绩进行分析，可以提高工作效率，达到事半功倍的效果。
本文仅以学生各科考试成绩为例，就R软件在学生成绩分析方面的应用做简单探讨，以期为教学管理提供一定的帮助。
一、R语言简介R作为一个计划由Auckland大学统计系的RobertGendeman和Ross Ihaka于1995年开始编制，可以看作是由AT&T贝尔实验室所创的s语言发展出的一种方言，目前由R核心开发小组(R Development Core Team)维护。
最新版本的R软件和基于R的应用统计软件包可以通过R计划的网站()下载得到。
R语言是可编程语言，作为统计分析软件，它集统计分析与图形显示于一体。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
与其说R是一种统计软件，不如说R是一种数学计算的环境，R不仅提供若干统计程序，使用者只需指定数据库和若干参数便可进行统计分析，它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动地进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
在R中计算的一般步骤为：(1)准备原始数据，以向量的形式存储在变量中。
(2)依据函数进行计算，结果可存储为能被Excd识别的文本文件，需要的话可以存储中间结果。
(3)使用绘图函数绘制出计算结果的图形表示。
二、R软件在教育统计中的应用分析教育统计分析的对象是学生考试成绩。
统计软件R基本操作及简单画图
灵活的编程语言
R语言是一种解释型语言，语法 简洁，易于学习和掌握。
R软件的应用领域
数据挖掘与机器学习
R软件广泛应用于数据挖掘、机器学习和人 工智能领域。
生物信息学
在生物信息学领域，R软件被广泛用于基因 组学、蛋白质组学等数据分析。
金融
R软件在金融领域中用于风险评估、投资组 合优化等方面。
社会科学
在社会科学研究中，R软件常用于调查数据 分析、经济建模等。
统计软件R基本操作及简单画 图
• R软件简介 • R语言基础 • R语言基本操作 • R语言简单画图
01
R软件简介
R软件的发展历程
起源
R软件起源于1993年，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和 Robert Gentleman共同开发。
成长
随着R软件的开源性质，越来越多的开发者为其贡献代码和功能， 使其成为统计分析领域的强大工具。
除法
使用“/”进行除法运算。例 如，`x / y`将x除以y。
逻辑运算符和比较运算符
逻辑运算符
使用“&”表示逻辑与，使用“|”表示逻辑或。例如，`x > y & x < z`表示x 大于y并且x小于z。
比较运算符
使用“>”、“<”、“>=”、“<=”等比较运算符进行比较。例如，`x > y` 表示x大于y。
总结词：用于展示数据的分布、 中位数、四分位数等统计指标。
boxplot(data$income) ```
饼图
总结词
用于展示各部分在总体中所占的比例。
详细描述
在R中，可以使用`pie()`函数来创建饼图。例如，要绘制一个饼图展示各年龄段人口比 例，可以使用以下代码
如何使用R软件范文
如何使用R软件范文R是一种免费且功能强大的统计分析和数据可视化工具，广泛应用于统计学、数据科学、数据分析、机器学习等领域。
本文将介绍如何使用R 软件，包括安装、基本语法、数据处理、统计分析和数据可视化等方面。
一、安装R软件二、R语言基本语法R语言的基本语法类似于其他编程语言，包括变量赋值、条件语句、循环语句等。
下面是一些基本语法示例：1.变量赋值使用“<-”符号或者“=”符号将值赋给变量，例如：x<-5#将5赋给变量xy=6#将6赋给变量y2.条件语句使用if条件语句判断条件是否成立，例如：if(x > y)print("x大于y")} elseprint("x不大于y")3.循环语句使用for循环或while循环重复执行代码块，例如：for(i in 1:10)print(i)3.数据处理R语言提供了一些强大的数据处理工具，例如数据导入、数据清洗、数据整理等。
1.数据导入使用read.table(函数可以导入文本文件、CSV文件等格式的数据，例如：data <- read.table("data.txt", header=TRUE, sep="\t")2.数据清洗使用如下函数对数据进行清洗和处理：- na.omit(：删除含有缺失值的观测数据- subset(：根据条件子集选择观测数据3.数据整理使用如下函数对数据进行整理：- aggregate(：按照列值对数据进行分组汇总- merge(：按照一列或多列进行数据合并- reshape(：对数据进行重塑、转置等操作4.统计分析R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以进行描述统计、假设检验、线性回归等分析。
1.描述统计使用如下函数进行常见的描述统计计算：- mean(：计算平均值- median(：计算中位数- sd(：计算标准差- summary(：计算多种描述统计指标2.假设检验使用如下函数进行常见的假设检验分析：- t.test(：进行单样本或双样本t检验- chisq.test(：进行卡方检验- anova(：进行方差分析3.线性回归使用如下函数进行线性回归分析：- lm(：拟合线性回归模型- summary(：得到回归模型的拟合结果5.数据可视化R语言提供了多种数据可视化的函数和包，可以绘制各类图表和图形。
R语言实验报告
一、试验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析。
二、试验环境Windows系统，RGui（32-bit）三、试验内容模拟产生电商专业学生名单(学号区分)，记录高数、英语、网站开发三科成绩，然后进行统计分析。
假设有的100 名学生，起始学号为210222001，各科成绩取整，高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上。
英语成绩为正态分布，平均成绩80，标准差为7。
网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
把正态分布中超过100分的成绩变成100分。
1 把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中;2计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply 函数）3求总分最高的同学的学号4绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）5画星相图，解释其含义6画脸谱图，解释其含义，7画茎叶图、qq图四、试验实现（一）按要求随机生成学号，和对于的高数、英语、网站开发三科成绩。
A、生成学号B、生成高数成绩高数成绩要求：高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上均匀分布函数：runif(n,min=0,max=1)其中，n 为产生随机值个数（长度），min为最小值，max为最大值。
C、生成英语成绩英语成绩要求：正态分布，平均成绩80，标准差为7正态分布函数：rnorm(n, mean = 0, sd = 1)其中，n 为产生随机值个数（长度），mean 是平均数，sd 是标准差。
D、生成网站开发成绩网站开发成绩要求：网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
其中大于100的都记为100。
（二）把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中; 计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply 函数）A、生成文本文件B、打开数据框C、在数据框中命名变量D、计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分平均分（x4）：总分(x5)：最低分(x6)：最高分(x7)：（三）将生成成绩写入文本文件中（四）求总分最高的同学的学号（五）绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）直方图散点图柱状图饼图箱尾图（要求指定颜色和缺口）（六）画星相图，解释其含义（七）画脸谱图，解释其含义（八）画茎叶图（九）qq图五、试验总结这次试验是我第一次接触R语言，刚开始遇到了很多困难，对于R语言一窍不通，后来经过老师的悉心指导，以及自己积极的去查找资料，对R语言有了进一步的了解。
R语言总和性试验
中北大学理学院实验报告实验课程名称：R语言与统计分析实验类别：验证型专业：应用统计学班级： 13080441学号： ***********名：***中北大学理学院R语言与统计分析综合实验【实验类型】验证性【实验目的】（1）掌握利用R语言实现数据处理并进行严格的统计分析；（2）学会运用R语言进行程序的编写；（3）熟练掌握R语言绘图功能；（4）掌握R语言统计分析中的“参数估计”，“假设检验”，“方差分析”，“回归分析”，等基本分析函数。
【实验要求】（1）实验过程要求用R软件完成；（2）实验结果逐个导入Word文档，并按问题作出解释；（3）实验报告按照既定格式书写。
【实验仪器与软件平台】计算机 R软件【实验前的预备知识】1、实验室电脑要求安装有R软件；2、上实验课程的学生要对涉及到的统计概念有所了解；3、要求学生事先查阅并熟悉R的相关命令。
【实验内容】第二章：1、用rep()构造一个向量x，它由3个3,4个2,5个1构成。
x<-rep(c(3,2,1),c(3,4,5))2、由1.2...16构成两个方阵，其中矩阵A按列输入，矩阵B按行输入，并计算以下：A<-matrix(1:16,4,4)B<-matrix(1:16,4,4,byrow=TRUE)1、C=A+B2、> D=A*B3、> E=A%*%B4、F<-A[-3,][,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 4 8 12 16> G<-B[,-3][,1] [,2] [,3][1,] 1 2 4[2,] 5 6 8[3,] 9 10 12[4,] 13 14 16> H=F%*%G3、函数solve()有两个作用；solve（A,b）可用于求解线性方程组Ax=b,solve(A)可用于求解矩阵A的逆，用两种方法编程求解方程组Ax=b的解。
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。
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1
SPSS：这是一个很受欢迎的统计软件
容易操作， 输出漂亮， 功能齐全， 价格合理。 对于非统计工作者是很好的选择。
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2
Excel：严格说来不是统计软件，但作为数据表 格软件，必然有一定统计计算功能。
多数装Office时没有装数据分析的功能，画 图功能都具备(虽然不好看)。
二. 数据描述性分析
1.分布
2.统计量
3.一维数据的统计图形
4.多维数据的图形a表示
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三. 回归分析 四. 判别分析 五. 聚类分析 六. 主成分分析
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基本语法
1. 变量使用即定义,变量名区分大小写, 可用中文命名 变量赋值可采用4种形式：=，<-, ->, assign() 变量类型自动由变量赋值确定。
rnorm(10) #10个服从标准正态分布的随机数
a=c(3,5,8,10)
a=1:10; b=seq(1,10,2); c=rep(a, 2,each=3)
• Eviews：这是一个主要处理回归和时间序列的 软件。
• GAUSS：这是一个很好用的统计软件，许多搞 经济的喜欢它。主要也是编程功能强大。目前在 我国使用的人不多。
• MATLAB：这也是应用于各个领域的以编程为
主的软件，在工程上应用广泛。但是统计方法不
多。
a
7
使用傻瓜软件的问题…..
• 无法任意取出计算过程中产生的任何中间结果; 只能输出软件规定的输出.
果需要使用商业软件) • R语言有一个强大的,容易学习的语法,有许多内
在的统计函数.
a
12
• 通过用户自编程序, R语言很容易延伸和扩大. 它 就是这样成长的.
• R 是计算机编程语言. 类似于UNIX语言,C语 言,Pascal,Gauss语言等.
• 对于熟练的编程者, 它将觉得该语言比其他语言 更熟悉.
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4
S-plus：这是统计学家喜爱的软件。
功能齐全，图形漂亮 有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软
件包。也可以自己加入算法. 强大而又方便的编程功能，使得研究人员可以
编制自己的程序来实现自己的理论和方法。
它也在进行“傻瓜化”以争取顾客。但主要以 其方便的编程为顾客所青睐。但是对于不会编程
者,不那么“傻瓜”
对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题 的深入，就不那么“傻瓜”，需要很麻烦地使 用函数，甚至根本没有相应的方法了。
a
3
SAS：这是功能非常齐全的软件；
美国政府政策倾斜(“权威性”) 许多美国公司使用。 价格不菲,每年交费.即使赠送,条件苛刻 尽管现在已经尽量“傻瓜化”，仍然需要一定
的训练才可以进入。
发展团队维持;它是一个由志愿者组成的工作努 力的国际团队
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下载R软件
学习网站 /pages/newhtm/r/schtml/
a
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R软件
一．R软件的使用 1. 基本语法 2. 向量、矩阵 3. list与data.frame 4. 读写数据文件 5. 控制语句与自定义函数
# 注释符号,
分号; 语句连接符
例子：
a=10 a<-10 10->a assign(“a”,10)
A=10 A<-10 10->A assgin(‘ab’,200) 中国=“中华人民共和国” #生成字符串变量
assign(“中国”, “中华人民共和国”)
a=10; A=10; a; A
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2.算术运算符: +,-,*,/,^(乘方),%% (模), %/% (整 除)
1. 向量 (一维数组, 下标从1开始)
2. a=c(d1,d2,d3,…) 间隔为1的等差序列: a:b 指定间隔的等差序列: seq(from,to,by)
重复函数：
seq(length=, from=, by=) rep(vec, times)
随机向量
rep(vec,times,len=,each=)
• 而对计算机初学者, 学习R语言使得学习下一步 的其他编程不那么困难.
• 那些傻瓜软件(SAS,SPSS等)语言的语法则完全 不同.
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R的历史
• S语言在1980年代后期在AT&T实验室开发. • R 项目由Auckland 大学统计系的Robert
Gentleman和Ross Ihaka于1995年开始的. • 它很快得到广泛用户的欢迎. 目前它是由R核心
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R强大
有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软 件包。也可以自己加入自己算法的软件包.
这是发展最快的软件，受到世界上统计师生的 欢迎。是用户量增加最快的统计软件。
对于一般非统计工作者来说，主要问题是它没
有“傻瓜化”。
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• Minitab：这个软件是很方便的功能强大而又齐 全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如 SPSS与SAS那么普遍。
• 觉得岁数太大,学不会“非傻瓜”的计算 • 不想有创新,仅使用现成方法套用
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但如果你要创新…
• 你需要反复试验你的新方法 • 需要用各种数据来检验你的新方法 • 需要把你的方法和老方法进行比较 • 需要介绍自己的新方法 • 使用编程语言不可避免
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R软件
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• R免费 资源公开(不是黑盒子,也不是吝啬鬼) • R可以在UNIX, Windows和Macintosh运行. • R 有优秀的内在帮助系统. • R有优秀的画图功能 • 学生能够轻松地转到商业支持的 S-Plus程序(如
3.常用的数学函数有:abs , sign , log , log2, log10 , sqrt , exp , sin , cos , tan , acos , asin, atan , cosh , sinh， tanh
4. 查看帮助，例如： help(round),
?abs
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向量、矩阵
• 无法在中间插入任何算法. • 无法实现软件所没有的计算.无法实现任何方法
或计算方面的创新. • 是输入输出皆有限制的黑盒子. • 用语句的任何计算(即使1+1=2) 都需类似八股
文的 “花架子”.
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搞统计是否不需要学习编程语言，可以不学习, 如果你…
• 搞纯粹数学推导的,只搞“理论”,不面对数据, 不用计算机