R语言实验报告-习题详解

合集下载

R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用

R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用【引言】身高和体重是人体健康状况的重要指标之一，身高一般与体重成正比，但具体的关系因个体差异而异。

为了探究女性身高与体重之间的关系，并通过回归分析建立二者之间的数学模型，本实验使用R语言进行实验。

【数据获取与处理】从网上收集了100名女性的身高和体重数据作为样本。

数据处理阶段，首先对数据进行了基本统计分析，包括计算身高和体重的平均值、标准差等；然后，进行了数据可视化，使用散点图展示了身高和体重之间的关系。

【回归建模】接下来，使用R语言进行回归分析建模。

假设身高为自变量x，体重为因变量y，建立线性回归模型y=β0+β1x+ε，其中ε为误差项。

使用最小二乘法对样本数据进行拟合，估计模型参数β0和β1【模型评估】为了评估模型的拟合程度，使用R方值和均方根误差（RMSE）进行评估。

R方值越接近1表示模型拟合效果越好，RMSE值越小表示模型预测结果与实际数据越接近。

【结果讨论】根据回归分析得到的模型参数估计值，可以判断女性身高和体重之间存在正相关关系。

同时，R方值为0.8，表明模型拟合效果较好。

但是，RMSE为3.2，表示模型的预测误差较大，可能存在其他影响体重的因素未考虑。

【结论】回归分析可以帮助我们了解女性身高和体重之间的关系，并建立数学模型预测体重。

本实验结果显示女性的身高与体重存在正相关关系。

但是，模型的预测效果可能还可以改进，需要进一步考虑其他可能的影响因素，例如年龄、饮食习惯等。

[2] Guo SS, Chumlea WC. Tracking of body mass index in children in relation to overweight in adulthood. Am J Clin Nutr, 1999, 70(1):145S-148S.【附录】实验中使用的R代码如下：```R#数据处理与可视化data <- read.csv("data.csv") # 读取数据文件summary(data) # 统计数据plot(data$height, data$weight, xlab="身高", ylab="体重",main="身高与体重关系散点图") # 绘制散点图#回归分析model <- lm(weight ~ height, data=data) # 建立回归模型summary(model) # 查看模型摘要信息plot(data$height, data$weight, xlab="身高", ylab="体重",main="身高与体重关系散点图") # 绘制散点图abline(model, col="red") # 绘制回归线#模型评估Rsquared <- summary(model)$r.squared # 计算R方值RMSE <- sqrt(mean((data$weight-predict(model))^2)) # 计算RMSE值```【Acknowledgement】感谢所有参与实验的被试者，以及提供数据的相关组织或个人。

R语言实验报告

一、实验目的1.用 R 生成服从某些具体已知分布的随机变量二、实验内容在 R 中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的前缀+分布函名：d 表示密度函数（density）；p 表示分布函数（生成相应分布的累积概率密度函数）；q 表示分位数函数，能够返回特定分布的分位（quantile）；r 表示随机函数，生成特定分布的随机数（random）。

1、通过均匀分布随机数生成概率分布随机数的方法称为逆变换法。

对于任意随机变量X，其分布函数为F，定义其广义逆为：F-(u)=inf{x;F(x)≥u}若u~u (0,1)，则F-（u）和X 的分布一样Example 1 如果X~Exp（1）（服从参数为 1 的指数分布），F（x）=1-e-x。

若u=1-e-x并且u~u(0,1)，则X=-logU~Exp(1)则可以解出x=-log(1-u)通过随机数生成产生的分布与本身的指数分布结果相一致R 代码如下：nsim = 10^4U = runif(nsim)X = -log(U)Y = rexp(nsim)X11(h=3.5)Xpar(mfrow=c(1,2),mar=c(2,2,2,2))hist(X,freq=F,main="Exp from Uniform",ylab="",xlab="",ncl=150,col="grey",xlim=c(0,8))curve(dexp(x),add=T,col="sienna",lwd=2)hist(Y,freq=F,main="Exp from R",ylab="",xlab="",ncl=150,col="grey",xlim=c(0,8))curve(dexp(x),add=T,col="sienna",lwd=2)2、某些随机变量可由指数分布生成。

R语言综合实验报告

学号：2013310200629姓名：王丹学院：理学院专业：信息与计算科学成绩：日期：年月日基于工业机器人能否准确完成操作的时间序列分析摘要：时间序列分析是预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测数据。

本文首先介绍了一些常用的时间序列模型，包括建模前对数据的预处理、模型的识别以及模型的预测等。

通过多种方法分析所得到的数据，实现准确建模，可以得出正确的结论。

关键词:自回归(AR)模型，滑动平均(MA)模型，自回归滑动平均(ARMA)模型，ARMA最优子集一、问题提出，问题分析随着社会日新月异的发展，不断创新的科技为我们的生活带来了越来越多的便利。

机器人也逐渐走向了我们的生活，工厂里使用机器人去工作也可以大大减少生产成本，但为了保证产品质量，工厂使用的机器人应该多次测试，确保动作准确无误。

现有一批数据，包含了来自工业机器人的时间序列（机器人需要完成一系列的动作，与目标终点的距离以英寸为单位被记录下来，重复324次得到该时间序列），对于这些离散的数据，我们期望从中发掘一些信息，以便对机器人做更好的改进或者确定机器人是否可以投入使用。

但我们从中并不能看出什么，需要借助工具做一些处理，对数据进行分析。

时间序列分析是通过直观的数据比较或作图观测,去寻找序列中包含的变化规律,这种分析方法称为描述性时序分析。

在物理、天文、海洋学等科学领域,这种描述性时序分析方法经常能够使人们发现一些意想不到的规律,操作起来十分简单而且直观有效,因此从史前到现在一直被人们广泛使用,它也是我们进行统计时序分析的第一步。

我们将利用自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型以及自回归滑动平均(ARMA)模型去解决遇到的问题。

二、数据描述和初步分析下面是我们接收到的数据，数据来源：/~kchan/TSA.htm0.0011 0.0011 0.0024 0.0000 -0.0018 0.0055 0.0055 -0.00150.0047 -0.0001 0.0031 0.0031 0.0052 0.0034 0.0027 0.00410.0041 0.0034 0.0067 0.0028 0.0083 0.0083 0.0030 0.00320.0035 0.0041 0.0041 0.0053 0.0026 0.0074 0.0011 0.0011-0.0001 0.0008 0.0004 0.0000 0.0000 -0.0009 0.0038 0.00540.0002 0.0002 0.0036 -0.0004 0.0017 0.0000 0.0000 0.00470.0021 0.0080 0.0029 0.0029 0.0042 0.0052 0.0056 0.00550.0055 0.0010 0.0043 0.0006 0.0013 0.0013 0.0008 0.00230.0043 0.0013 0.0013 0.0045 0.0037 0.0015 0.0013 0.00130.0029 0.0039 -0.0018 0.0016 0.0016 -0.0003 0.0000 0.00090.0017 0.0017 0.0030 -0.0001 0.0070 -0.0008 -0.0008 0.00090.0025 0.0031 0.0002 0.0002 0.0022 0.0020 0.0003 0.00330.0033 0.0044 -0.0010 0.0048 0.0019 0.0019 0.0031 0.00200.0017 0.0014 0.0014 0.0039 0.0052 0.0020 0.0012 0.00120.0031 0.0022 0.0040 0.0038 0.0038 0.0007 0.0016 0.00240.0003 0.0003 0.0057 0.0006 0.0009 0.0040 0.0040 0.00350.0032 0.0068 0.0028 0.0028 0.0048 0.0035 0.0042 -0.0020-0.0020 0.0023 -0.0011 0.0062 -0.0021 -0.0021 0.0000 -0.0019-0.0005 0.0048 0.0048 0.0027 0.0009 -0.0002 0.0079 0.00790.0017 0.0034 0.0030 0.0025 0.0025 0.0004 0.0031 0.0057-0.0003 -0.0003 0.0006 0.0018 0.0022 0.0042 0.0042 0.0055-0.0005 -0.0053 0.0028 0.0028 0.0005 0.0036 0.0017 -0.0043-0.0043 0.0066 -0.0016 0.0055 -0.0011 -0.0011 -0.0049 0.00470.0056 0.0057 0.0057 -0.0002 0.0056 0.0037 0.0012 0.00120.0018 -0.0025 -0.0011 0.0027 0.0027 0.0039 0.0058 0.00030.0040 0.0040 0.0042 0.0000 0.0056 -0.0029 -0.0029 -0.00260.0016 0.0019 0.0015 0.0015 0.0007 0.0007 -0.0044 -0.0030-0.0030 0.0013 0.0029 -0.0010 0.0009 0.0009 -0.0016 0.00000.0000 0.0014 0.0014 -0.0003 0.0009 -0.0068 0.0003 0.0003-0.0012 0.0037 -0.0019 0.0023 0.0023 -0.0033 -0.0002 -0.00100.0021 0.0021 0.0026 -0.0002 0.0011 0.0028 0.0028 -0.00040.0026 -0.0015 0.0002 0.0002 0.0018 -0.0005 0.0004 -0.0008-0.0008 0.0018 0.0019 0.0029 -0.0022 -0.0022 0.0010 -0.00330.0020 0.0000 0.0000 0.0003 0.0007 -0.0009 -0.0035 -0.00350.0010 0.0007 0.0028 -0.0008 -0.0008 -0.0034 -0.0010 -0.0018-0.0021 -0.0021 -0.0006 -0.0018 -0.0046 -0.0017 -0.0017 -0.0001-0.0029 0.0020 -0.0049 -0.0049 -0.0021 -0.0027 -0.0018 -0.0015-0.0015 0.0051 -0.0002 0.0000 -0.0006 -0.0006 -0.0012 0.00120.0000 0.0021 0.0021 -0.0001 0.0022 0.0055 -0.0010 -0.00100.0048 0.0006 0.0026 0.0004 0.0004 0.0000 0.0000 0.00080.0044 0.0044 0.0002 0.0036这一群数目庞大的数据，以我们直观的判断，它们错综复杂，且毫无规律可言，根本不能从中得到有用的消息。

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： 1308044142姓名：吴庚雷中北大学理学院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。

报告R语言实验五..docx

实验五常见分布的相关计算、随机抽样与模拟【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握常见分布的分布函数、密度函数(或分布列)及分位数的计算方法；2、掌握样本统计量的计算方法及所表达的意义；3、了解随机模拟的基本思想及其应用。

【实验内容】1、组合数与组合方案的生成、概率的计算，2、常见分布的分布函数、密度函数(或分布列)以及分位数的计算；3、随机数的生成与随机模拟(蒙特卡洛仿真) 。

【实验方法或步骤】第一部分、课件例题：1.#从1～5 个数中，随机取3个的全部组合combn(1:5,3) # 共10 种组合方案combn(1:5,3,FUN=mean) # 对每种组合方案求均值choose(5,3) # 从5 个数里面选3个的组合数目choose(50,3)factorial(10) # 计算10！3.#3. 从一副完全打乱的52张扑克中任取 4 张，计算下列事件的概率#(1) 抽取 4 张依次为红心A，方块A，黑桃A和梅花A的概率1/prod(49:52) #prod() 表示连乘积#(2) 抽取 4 张为红心A，方块A，黑桃A和梅花A的概率．1/choose(52,4)4.设在15 只同类型的零件中有2只是次品，一次任取3只，以X表示次品的只数，求X的分布律．x<-c(1,1,rep(0,13));x # 样本空间( 用1 表示次品, 0 为正品) X<-combn(x,3,FUN=sum) #从样本空间中任取 3 个元素的方案，并对每个方案求和，共455 个数(取值0,1,2 )p<-numeric(3) # 定义p 为数值型的 3 维向量，且初值为0for (i in 1:3)p[i]<-sum(X==i-1)/length(X) #sum(X==i-1) 表示对X 取值为i-1 的个数求和,X 的长度为455# 例5.3 ：计算3σ 原则对应的概率x <- 1:3; p <- pnorm(x) - pnorm(-x); p# 例5.4 ：令α=0.025 ，计算上α 分位点z α alpha <- 0.025; z <- qnorm(1-alpha); z6.#例5.5 ：计算P{X≤160} ，其中X~U[150,200] 。

R语言实验四

实验四绘制常用统计图形、对图形进行参数设置【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握基本统计图形的绘制方法和所表达的意义；2、掌握图形参数的设置与多图环境设置；3、了解 ggplot2 绘图包和其它绘图包的使用方法。

【实验内容】1、绘制基本的统计图形，包括散点图、箱线图、Q-Q 图和协同图等；2、对图形进行参数设置，包括添加图题、标签、点、线和颜色等；3、使用 gglplot2 和其它绘图包绘制常见统计图形。

【实验方法或步骤】第一部分、课件例题：4.1data(cars) #调取数据集，用data()可查看R所有数据集cars #车速与制动距离的数据(R自带)attach(cars) #连接数据集par(mai=c(0.9, 0.9, 0.6, 0.3)) #图形边缘空白(边距)的宽度for (i in c("p", "l", "b", "c", "o", "h", "s", "S", "n")) #9种类型{ plot(speed, dist, type=i,main = paste("type = \"", i, "\"", sep = "")) } # \"为双引号detach() #取消连接数据集4.2df<data.frame(Age=c(13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,1 5),Height=c(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,183 ,165,146,169),Weight=c(38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46 .5,60.3,37.7,38.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8)) #数据框pairs(df) #多组图pairs(~ Age + Height + Weight, data=df) #与上述结果相4.3coplot(Weight~Height|Age, data=df) #年龄条件下的协同图4.4点图VADeaths #Virginia州在1940年的人口死亡率数据(R自带)me1<- apply(VADeaths, 1, mean) #矩阵的行向量的均值me2<- apply(VADeaths, 2, mean) #矩阵的列向量的均值dotchart(VADeaths, gdata=me2, gpch=19, #按类型分类main = "Death Rates in Virginia - 1940")dotchart(t(VADeaths), gdata=me1, gpch=19, #按年龄分类main = "Death Rates in Virginia - 1940")4.5饼图pie.sales<-c(39, 200, 42, 15, 67, 276, 27, 66);names(pie.sales)<-c("EUL","PES","EFA","EDD","ELDR","EPP","UNE","other") #各候选人的得票结果## figure1，默认色彩，逆时针pie(pie.sales,radius = 0.9,main ="Ordinary chart")## figure2，彩虹色彩，顺时针pie(pie.sales,radius=0.9,col=rainbow(8),clockwise =TRUE,main="Rainbow colours")## figure3，灰度色彩，顺时针pie(pie.sales,radius =0.9,clockwise =TRUE,col=gray(seq(0.4,1.0,length=8)),main="Grey colours")## figure4，阴影色彩，逆时针pie(pie.sales,radius=0.9,density=10,angle=15+15*1:8,main="The density of shading lines")4.6条形图pie.sales<-c(39, 200, 42, 15, 67, 276, 27, 66);par(mai=c(0.9, 0.9, 0.3, 0.3)) #定义图像边距## figure1, 添加一条线r<barplot(pie.sales,space=1,col=rainbow(8));lines(r,pie.sales,type='h',col= 1,lwd=2)## figure2,用text()添加平均值mp<- barplot(VADeaths);tot<-colMeans(VADeaths); text(mp, tot+ 3, format(tot), xpd = TRUE, col = "blue") ### figure3, 添加条形的颜色barplot(VADeaths, space = 0.5, col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan", "lavender", "cornsilk"))## figure4, 条形平行排列barplot(VADeaths, beside = TRUE, col = c("lightblue", "mistyrose","lightcyan", "lavender", "cornsilk"), legend = rownames(VADeaths),ylim = c(0, 100))4.7直方图df<data.frame(Age=c(13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,1 5),Height=c(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,183,16 5,146,169),Weight=c(38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46.5,60.3,37.7,3 8.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8)) #数据框par(mai=c(0.9, 0.9, 0.6, 0.3)) #图形边距attach(df) #连接数据框## figure1，增加直方图和外框的颜色，以及相应的频数hist(Height, col="lightblue", border="red", labels = TRUE,ylim=c(0, 7.2))## figure2，使用线条阴影并利用text()标出频数，用lines()绘出数据的密度曲线(蓝色)和正态分布密度曲线(红色)r<-hist(Height,breaks=12,freq=FALSE,density=10,angle = 15+30*1:6);text(r$mids, 0, r$counts, adj=c(.5, -.5),cex=1.2 );lines(density(Height),col="blue",lwd=2);x<-seq(from=130, to=190, by=0.5);lines(x, dnorm(x,mean(Height), sd(Height)), col="red", lwd=2)detach() #取消连接数据框4.8箱线图（1）x<c(25,45,50,54,55,61,64,68,72,75,75,78,79,81,83,84,84,84,85,86,86,86,87,89 ,89,89,90,91,91,92,100)fivenum(x) #上、下四分位数,中位数, 最大和最小值boxplot(x) #绘制箱线图（2）InsectSprays #数据框，其中count为昆虫数目，spray为杀虫剂的类型boxplot(count~spray,data =InsectSprays,col="lightgray")#矩形箱线图boxplot(count~spray,data=InsectSprays,notch=TRUE,col=2:7,add=TRUE)4.9 QQ图df<-data.frame(Age=c(13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11, 15),Height=c(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,18 3,165,146,169),Weight=c(38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46.5,60.3,37.7,38.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8)) #数据框par(mai=c(0.9, 0.9, 0.6, 0.3))attach(df)qqnorm(Weight) #数据的正态Q-Q图qqline(Weight) #在Q-Q图上增加一条理论直线y =σx +μqqnorm(Height)qqline(Height)detach()4.10 三维透视图—perspy <- x <- seq(-7.5, 7.5, by = 0.5) #定义域f<-function(x,y){r<-sqrt(x^2+y^2) + 2^{-52} #加上一个很小的量2^{-52}是为了避免在下一行运算时分母为零z<-sin(r)/r};z<-outer(x,y,f) #对f作外积运算形成网格par(mai=c(0.0,0.2,0.0,0.1)) #图像边距persp(x,y,z,theta=30,phi=15,expand=.7,col="lightblue",xlab="X",ylab="Y",zla b="Z") #绘制三维图4.11 等值线—contoury<-x <- seq(-3, 3, by = 0.125) #定义域f<-function(x,y){z<-3*(1-x)^2*exp(-x^2-(y+1)^2)-10*(x/5-x^3-y^5)*exp(-x^2-y ^2)-1/3*exp(-(x+1)^2 -y^2)};z <- outer(x, y, f) #对函数f作外积运算形成网格par(mai=c(0.8, 0.8, 0.2, 0.2)) #图像边距contour(x,y,z,levels=seq(-6.5,8,by=0.75),xlab="X",ylab="Y",col="blue") #绘制等值线4.12 添加点、线、文字或符号data(iris) #调用数据op<-par(mai=c(1,1,0.3,0.3),cex=1.1) #定义图形参数x<-iris$Petal.Length;y<-iris$Petal.Widthplot(x,y,type="n",xlab="Petal Length",ylab="Petal Width",b=1.3) Species<-c("setosa","versicolor","virginica")pch<-c(24,22,25) #图中点的形状for(i in1:3){index<-iris$Species==Species[i];points(x[index],y[index],pc=pch[i],col =i+1,bg=i+1)} #添加点par(op) #访问当前图形参数设置text(c(3, 2.5, 4),c(0.25, 1.5,2.25),labels=Species,font=2,col=c(2,3,4),cex=1.5) #添加文字说明4.13 添加直线、线段和图例data(cars)Q1<-function(beta,data) sum(abs(data[,2]-beta[1]-beta[2]*data[,1])) #偏差的绝对值之和Qinf<-function(beta,data) max(abs(data[,2]-beta[1]-beta[2]*data[,1]))z1<-optim(c(-17,4),Q1,data=cars);zinf<-optim(c(-17, 4),Qinf,data=cars);lm.sol<-lm(dist~speed,data=cars) #线性回归op<-par(mai=c(.9,.9,.5,0.1),cex=1.1) #绘图参数plot(cars,main="Stopping Distance versus Speed",ylim=c(0,140),xlab="Speed (mph)",ylab="Distance (ft)",pch=19,col="magenta",b=1.2)abline(lm.sol,lwd=2,col="blue") #加线abline(a = z1$par[1], b = z1$par[2], lty = 4, lwd=2, col="red")abline(a = zinf$par[1], b = zinf$par[2], lty=5, lwd=2, col="green")pre<-predict(lm.sol); x0 <- cars$speed[23]; y0 <- cars$dist[23]segments(x0, y0, x1 = x0, y1 = pre[23], col= 1, lwd=2) #加线段和符号expr<-expression(paste("(", x[i],",", y[i], ")")); text(x0+1.5, y0, expr); expr1<-expression(min==sum((beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i])^2,i==1,n));expr2<-expression(min==sum(abs(beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i]),i==1,n));expr3<-expression(min==max(abs(beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i]),i))legend(4, 140, legend=c(expr1, expr2, expr3),col=c("blue", "red", "green"),lty=c(1,4,5),lwd=2);par(op) #加图例4.14 添加图题、坐标轴与边框plot(cars,main ="", axes = F) # 散点图，不含图题、坐标轴title(main = " 制动距离与车速 ") # 添加图题axis(side = 1); axis(side = 2) # 添加坐标轴box(lty = 2, lwd = 2, col = 2) # 添加边框4.15绘制多边形和阴影区域。

R语言实验三

实验三数组的运算、求解方程（组）和函数极值、数值积分【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握向量的四则运算和内积运算、矩阵的行列式和逆等相关运算；2、掌握线性和非线性方程（组）的求解方法，函数极值的求解方法；3、了解 R 中数值积分的求解方法。

【实验内容】1、向量与矩阵的常见运算；2、求解线性和非线性方程（组）；3、求函数的极值，计算函数的积分。

【实验方法或步骤】第一部分、课件例题：1.向量的运算x<-c(-1,0,2)y<-c(3,8,2)v<-2*x+y+1vx*yx/yy^xexp(x)sqrt(y)x1<-c(100,200); x2<-1:6; x1+x22.x<-1:5y<-2*1:5x%*%ycrossprod(x,y)x%o%ytcrossprod(x,y)outer(x,y)3.矩阵的运算A<-matrix(1:9,nrow=3,byrow=T);AA+1 #A的每个元素都加上1B<-matrix(1:9,nrow=3); BC<-matrix(c(1,2,2,3,3,4,4,6,8),nrow=3); C D<-2*C+A/B; D #对应元素进行四则运算x<-1:9A+x #矩阵按列与向量相加E<-A%*%B; E #矩阵的乘法y<-1:3A%*%y #矩阵与向量相乘crossprod(A,B) #A的转置乘以Btcrossprod(A,B) #A乘以B的转置4.矩阵的运算A<-matrix(c(1:8,0),nrow=3);At(A) #转置det(A) #求矩阵行列式的值diag(A) #提取对角线上的元素A[lower.tri(A)==T]<-0;A #构造A对应的上三角矩阵qr.A<-qr(A);qr.A #将矩阵A分解成正交阵Q与上三角阵R的乘积，该结果为一列表Q<-qr.Q(qr.A);Q;R<-qr.R(qr.A);R #显示分解后对应的正交阵Q与上三角阵Rdet(Q);det(R);Q%*%R #A=Q*Rqr.X(qr.A) #显示分解前的矩阵5.解线性方程组A<-matrix(c(1:8,0),nrow=3,byrow=TRUE)b<-c(1,1,1)x<-solve(A,b); x #解线性方程组Ax=bB<-solve(A); B #求矩阵A的逆矩阵BA%*%B #结果为单位阵6.非线性方程求根f<-function(x) x^3-x-1 #建立函数uniroot(f,c(1,2)) #输出列表中f.root为近似解处的函数值，iter为迭代次数，estim.prec为精度的估计值uniroot(f,lower=1,upper=2) #与上述结果相同polyroot(c(-1,-1,0,1)) #专门用来求多项式的根，其中c(-1,-1,0,1)表示对应多项式从零次幂项到高次幂项的系数7.求解非线性方程组（1）自编函数： (Newtons.R)Newtons<-function (funs, x, ep=1e-5, it_max=100){index<-0; k<-1while (k<=it_max){ #it_max 表示最大迭代次数x1 <- x; obj <- funs(x);x <- x - solve(obj$J, obj$f); #Newton 法的迭代公式norm <- sqrt((x-x1) %*% (x-x1))if (norm<ep){ index<-1; break #index=1 表示求解成功}; k<-k+1 }obj <- funs(x);list(root=x, it=k, index=index, FunVal= obj$f)} # 输出列表（2）调用求解非线性方程组的自编函数funs<-function(x){ f<-c(x[1]^2+x[2]^2-5, (x[1]+1)*x[2]-(3*x[1]+1)) # 定义函数组J<-matrix(c(2*x[1], 2*x[2], x[2]-3, x[1]+1), nrow=2,byrow=T) # 函数组的 Jacobi 矩阵list(f=f, J=J)} # 返回值为列表 : 函数值 f 和 Jacobi 矩阵 Jsource("F:/wenjian_daima/Newtons.R") # 调用求解非线性方程组的自编函数Newtons(funs, x=c(0,1))8.一元函数极值f<-function(x) x^3-2*x-5 # 定义函数optimize(f,lower=0,upper=2) # 返回值 : 极小值点和目标函数f<-function(x,a) (x-a)^2 # 定义含有参数的函数optimize(f,interval=c(0,1),a=1/3) # 在函数中输入附加参数9.多元函数极值（1）obj <-function (x){ # 定义函数F<-c(10*(x[2]-x[1]^2),1-x[1]) # 视为向量sum (F^2) } # 向量对应分量平方后求和nlm(obj,c(-1.2,1))（2）fn<-function(x){ # 定义目标函数F<-c(10*(x[2]-x[1]^2), 1-x[1])t(F)%*%F } # 向量的内积gr <- function(x){ # 定义梯度函数F<-c(10*(x[2]-x[1]^2), 1-x[1])J<-matrix(c(-20*x[1],10,-1,0),2,2,byrow=T) #Jacobi 矩阵2*t(J)%*%F } # 梯度optim(c(-1.2,1), fn, gr, method="BFGS")最优点 (par) 、最优函数值 (value)10.梯形求积分公式（1）求积分程序： (trape.R)trape<-function(fun, a, b, tol=1e-6){ # 精度为 10 -6N <- 1; h <- b-a ; T <- h/2 * (fun(a) + fun(b)) # 梯形面积 repeat{h <- h/2; x<-a+(2*1:N-1)*h; I <-T/2 + h*sum(fun(x)) if(abs(I-T) < tol) break; N <- 2 * N; T = I }; I}（2）source("F:/wenjian_daima/trape.R") # 调用函数f<-function(x) exp(-x^2)trape(f,-1,1)（3）常用求积分函数f<-function(x)exp(-x^2) # 定义函数integrate(f,0,1)integrate(f,0,10)integrate(f,0,100)integrate(f,0,10000) # 当积分上限很大时，结果出现问题integrate(f,0,Inf) # 积分上限为无穷大ft<-function(t) exp(-(t/(1-t))^2)/(1-t)^2 # 对上述积分的被积函数 e 2 作变量代换 t=x/(1+x) 后的函数integrate(ft,0,1) # 与上述计算结果相同，且精度较高第二部分、教材例题：1.随机抽样（1）等可能的不放回的随机抽样:> sample(x, n) 其中x为要抽取的向量, n为样本容量（2）等可能的有放回的随机抽样:> sample(x, n, replace=TRUE)其中选项replace=TRUE表示有放回的, 此选项省略或replace=FALSE表示抽样是不放回的sample(c("H", "T"), 10, replace=T)sample(1:6, 10, replace=T)（3）不等可能的随机抽样:> sample(x, n, replace=TRUE, prob=y)其中选项prob=y用于指定x中元素出现的概率, 向量y与x等长度sample(c("成功", "失败"), 10, replace=T, prob=c(0.9,0.1))sample(c(1,0), 10, replace=T, prob=c(0.9,0.1))2.排列组合与概率的计算1/prod(52:49)1/choose(52,4)3.概率分布qnorm(0.025) #显著性水平为5%的正态分布的双侧临界值qnorm(0.975)1 - pchisq(3.84, 1) #计算假设检验的p值2*pt(-2.43, df = 13) #容量为14的双边t检验的p值4.limite.central( )的定义limite.central <- function (r=runif, distpar=c(0,1), m=.5,s=1/sqrt(12),n=c(1,3,10,30), N=1000) {for (i in n) {if (length(distpar)==2){x <- matrix(r(i*N, distpar[1],distpar[2]),nc=i)}else {x <- matrix(r(i*N, distpar), nc=i)}x <- (apply(x, 1, sum) - i*m )/(sqrt(i)*s)hist(x,col="light blue",probability=T,main=paste("n=",i), ylim=c(0,max(.4, density(x)$y)))lines(density(x), col="red", lwd=3)curve(dnorm(x), col="blue", lwd=3, lty=3, add=T)if( N>100 ) {rug(sample(x,100))}else {rug(x)}}}5.直方图x=runif(100,min=0,max=1)hist(x)6.二项分布B（10，0.1）op <- par(mfrow=c(2,2))limite.central(rbinom,distpar=c(10,0.1),m=1,s=0.9)par(op)7.泊松分布: pios（1）op <- par(mfrow=c(2,2))limite.central(rpois, distpar=1, m=1, s=1, n=c(3, 10, 30 ,50)) par(op)8.均匀分布：unif(0,1)op <- par(mfrow=c(2,2))limite.central( )par(op)9.指数分布：exp(1)op <- par(mfrow=c(2,2))limite.central(rexp, distpar=1, m=1, s=1)par(op)10.混合正态分布的渐近正态性mixn <- function (n, a=-1, b=1){rnorm(n, sample(c(a,b),n,replace=T))}limite.central(r=mixn, distpar=c(-3,3),m=0, s=sqrt(10), n=c(1,2,3,10)) par(op)11.混合正态分布的渐近正态性op <- par(mfrow=c(2,2))mixn <- function (n, a=-1, b=1){rnorm(n, sample(c(a,b),n,replace=T))}limite.central(r=mixn, distpar=c(-3,3),m=0,s=sqrt(10),n=c(1,2,3,10)) par(op)第三部分、课后习题：3.1a=sample(1:100,5)asum(a)3.2（1）抽到10、J、Q、K、A的事件记为A，概率为P(A)=1(5220)其中在R中计算得：> 1/choose(52,20)[1] 7.936846e-15（2）抽到的是同花顺P(B)=(41)(91) (525)在R中计算得：> (choose(4,1)*choose(9,1))/choose(52,5) [1] 1.385e-053.3#(1)x<-rnorm(1000,mean=100,sd=100)hist(x)#(2)y<-sample(x,500)hist(y)#(3)mean(x)mean(y)var(x)var(y)3.4x<-rnorm(1000,mean=0,sd=1) y=cumsum(x)plot(y,type = "l")plot(y,type = "p")3.5x<-rnorm(100,mean=0,sd=1) qnorm(.025)qnorm(.975)t.test(x)由R结果知：理论值为[-1.96,1.96]，实际值为：[-0.07929,0.33001]3.6op <- par(mfrow=c(2,2))limite.central(rbeta, distpar=c(0.5 ,0.5),n=c(30,200,500,1000))par(op)3.7N=seq(-4,4,length=1000)f<-function(x){dnorm(x)/sum(dnorm(x))}n=f(N)result=sample(n,replace=T,size = 1000)standdata=rnorm(1000)op<-par(mfrow=c(1,2)) #1行2列数组按列（mfcol）或行（mfrow）各自绘图hist(result,probability = T)lines(density(result),col="red",lwd=3)hist(standdata,probability = T)lines(density(standdata),col="red",lwd=3) par(op)。

R语言实验六

R语言实验六实验六重要的参数检验与功效检验【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握假设检验的基本思想；2、掌握重要的参数检验及功效检验的求解方法；3、了解非参数假设检验的基本思想及求解方法。

【实验内容】1、参数检验（t 检验、F 检验、二项分布检验和泊松检验等）的计算；2、功效检验的计算；3、非参数检验（符号与秩检验、分布的检验、相关性检验等）的求解。

【实验方法或步骤】第一部分、课件例题：#1 例6.2X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264,222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170)t.test(X, alternative = "greater", mu = 225) #单侧检验由于p值(= 0.257)>0.05，不能拒绝原假设，接受H 0 ，即认为平均寿命不大于225h#2 例6.3X<-c(78.1, 72.4, 76.2, 74.3, 77.4, 78.4, 76.0, 75.5, 76.7, 77.3) Y<-c(79.1, 81.0, 77.3, 79.1, 80.0, 79.1,79.1, 77.3, 80.2, 82.1) t.test(X, Y, al = "l", var.equal = T) #H 1 :μ 1 -μ 2 <0t.test(X, Y, al = "l") #使用总体方差不同模型t.test(X, Y, al = "l", paired = TRUE) #配对数据检验## 公式形式obtain<-data.frame(value = c(78.1, 72.4, 76.2, 74.3, 77.4, 78.4, 76.0,75.5, 76.7, 77.3, 79.1, 81.0, 77.3, 79.1,80.0, 79.1, 79.1, 77.3, 80.2, 82.1),group = gl(2, 10)) #生成2水平、各有10个元素的因子向量t.test(value ~ group, data = obtain,alternative = "less", var.equal = TRUE)由于p值(= 0.000218)<0.05，拒绝原假设，即接受H 1 ，再利用μ 1 -μ 2 的置信区间，可以说明新操作方法能够提高得率。

R语言实验四

R语言编程技术实验报告
题目：数据的导入导出
院系：计算机科学与工程学院
班级：170408
姓名：刘馨雨
学号：20172693
【实验题目】
数据的导入导出。

【实验目的】
1.熟练掌握从一些包中读取数据。

2.熟练掌握csv文件的导入。

3.创建一个数据框，并导出为csv格式。

【实验内容与实现】
1.创建一个csv文件（内容自定），并用readtable函数导入该文件。

图1.1 vim命令，按shift+zz可保存退出。

图1.2 进入R语言环境
图1.3 读取文件
2.查看R语言自带的数据集airquality（纽约1973年5-9月每日空气质量）。

图2 截了前24行
3.列出airquality的前十列，并将这前十列保存到air中。

图3.1 列出前十列
图3.2 保存到air数据框中
图3.3 保存到air.csv中并读取4.任选三个列，查看airquality中列的对象类型。

图4 查看3、4、5行数据类型5.使用names查看airquality数据集中各列的名称
图5
6.将air这个数据框导出为csv格式文件。

（write.table (x, file ="", sep ="", s =TRUE, s =TRUE, quote =TRUE)）
图6 导出为test.csv并查看当前目录文件
【实验心得】
1.第3题出现了三个错误。

2.第4题出现了两个错误。

3.第5题出错name改为names。

4.第6题出现的错误没太明白，准备上课询问老师。

r语言实验报告

r语言实验报告标题：R语言在数据分析中的应用及指导意义导语：R语言作为一种广泛应用于数据分析与统计建模的编程语言，在各个领域中发挥着重要的作用。

本文将对R语言在数据分析中的应用进行探讨，并总结出相关的指导意义，希望能够为数据分析初学者提供一定的参考和帮助。

一、R语言的基础概述R语言是一种开源的编程语言，具备灵活、高效、优雅的特点，被广泛应用于数据科学和统计学领域。

R语言拥有丰富的数据处理、数据可视化和数据分析库，能够满足不同层次的数据分析需求。

二、R语言在数据预处理中的应用1.数据清洗：R语言提供了丰富的数据清洗函数和技术，可以对数据中的缺失值、异常值和重复值进行处理，提高数据的质量。

2.数据转换：R语言能够通过函数和技术，对数据进行转换和重构，实现数据格式的统一和规整，为后续的分析提供基础。

三、R语言在数据分析中的应用1.统计分析：R语言提供了众多的统计分析函数和包，能够进行常见的统计分析，如描述性统计、假设检验、方差分析等。

2.数据建模：R语言拥有强大的建模功能，可以进行线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等建模分析，为数据科学家提供了广泛的选择。

3.机器学习：R语言支持各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等，可以进行模式识别、预测和分类等任务。

四、R语言在数据可视化中的应用1.基础绘图：R语言提供了各类绘图函数，如散点图、柱状图、线图等，能够直观地展示数据的分布和趋势。

2.高级可视化：通过使用R语言的各种包，如ggplot2、plotly 等，可以制作专业、美观的可视化图表，提升数据分析的表达力。

3.交互式可视化：R语言可以与Shiny等工具结合，实现交互式可视化，使用户能够灵活地探索数据，在分析过程中进行实时调整和观察。

五、R语言在数据分析中的指导意义1.灵活性：R语言的灵活性使得分析人员能够根据需求进行自由创造和探索，满足不同场景下的分析需求。

2.社区支持：R语言拥有庞大的社区，用户可以在社区中获取丰富的资源、经验和技术支持，提高分析效率。

r语言上级实验一

r语言上级实验一理学院实验报告班级：学号：姓名：实验编号：01实验一：初识R软件一、实验目的与要求：１、了解R软件的安装、启动和退出。

２、掌握软件包的安装和载入。

3、掌握R软件帮助功能。

4、会使用R的集成开发环境Tinn-R或Rstudio。

5、掌握用R进行基本的代数运算。

6、掌握用R生成向量、矩阵、数据框和列表的方法。

7、掌握提取数据子集的方法。

二、实验内容：1.按N的不同取值，计算∑=-Nii12)12(1,并求其与log(N)+1.0的距离，其中N=100，500，1000，1500.#计算其值> N<-c(100,500,1000,1500)> for(k in 1:length(N))+ {+ s=0+ for(i in 1:N[k]){+ s=s+1/(2*i-1)^2+ }+ print(s)+ }[1] 1.231201[1] 1.233201[1] 1.233451[1] 1.233534#求距离> y<-abs(s-(log(N)+1.0))> y[1] 4.371636 5.981074 6.674221 7.0796872.联合命令rep()和seq()生成(1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,3,4,5,6,7,4,5,6,7,8,5,6,7,8,9). #用rep生成> rep(1:5,5)+rep(0:4,rep(5,5))[1] 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 3 4 5 6 7 4 5 6 7 8 5 6 7 8 9 #用seq 生成> rep(seq(1,5),5)+rep(seq(0,4),rep(5,5))[1] 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 3 4 5 6 7 4 5 6 7 8 5 6 7 8 93. 利用命令matrix()将矩阵=4912011411435A 输入变量A ，并求A 的行列式、逆矩阵，T AA (转置命令为t())、A A T .#输入变量A> A<-matrix(c(35,14,1,4,11,0,12,9,4),nrow=3,ncol=3,byrow=T) > A [,1] [,2] [,3][1,] 35 14 1 [2,] 4 11 0 [3,] 12 9 4#计算A 值 > det(A) [1] 1220#计算A 逆> solve (A) %*%A[,1] [,2] [,3] [1,] 1.000000e+00 -5.551115e-17 0.000000e+00 [2,] -1.387779e-17 1.000000e+00 -1.734723e-18 [3,] -4.440892e-16 -4.440892e-16 1.000000e+00#计算AA T > A%*%t(A)[,1] [,2] [,3] [1,] 1422 294 550 [2,] 294 137 147 [3,] 550 147 241#计算A T A> t(A)%*%A[,1] [,2] [,3] [1,] 1385 642 83 [2,] 642 398 50[3,] 83 50 174. (1)利用命令data.frame()将下表数据读入变量sea,Season Salinity(盐度) Temperature winter 29.19 4 winter 27.37 6 spring24.997.3spring 28.79 8.2 spring 33.28 9.1 summer 32.69 18.1 summer31.9 17 summer NA 21 autumn 32.53 15.1 autumn32.53 13.8>Season<-c("winter","winter","spring","spring","spring","summer","summer ","summer","autu mn","autumn")> Salinity<-c(29.19,27.37,24.99,28.79,33.28,32.69,31.9,NA,32.53,32.53) > Temperature<-c(4,6,7.3,8.2,9.1,18.1,17,21,15.1,13.8) > sea<-data.frame(Season,Salinity,Temperature) > seaSeason Salinity Temperature 1 winter 29.19 4.0 2 winter 27.37 6.0 3 spring 24.99 7.3 4 spring 28.79 8.2 5 spring 33.28 9.1 6summer 32.69 18.1 7 summer 31.90 17.0 8 summer NA 21.0 9 autumn 32.53 15.1 10 autumn 32.53 13.8 > class(sea)[1] "data.frame"(2)将盐度的标准化变量加到这个数据框中；(标准化公式：ni s x x ，x 是样本均值，n s 是样本方差)；#将标准化变量加入> sea<-data.frame(Season,Salinity,Temperature,scale(Salinity)) > seaSeason Salinity Temperature scale.Salinity.1 winter 29.19 4.0 -0.40437122 winter 27.37 6.0 -1.03160603 spring 24.99 7.3 -1.85183624 spring 28.79 8.2 -0.54222505 spring 33.28 9.1 1.00518406 summer 32.69 18.1 0.80184977 summer 31.90 17.0 0.52958848 summer NA 21.0 NA9 autumn 32.53 15.1 0.746708110 autumn 32.53 13.8 0.7467081(3)从数据框sea提取包含season和temperature变量的子数据框存入变量sea1，并计算温度的平均值和标准差；> sea1<-data.frame(sea$Season,sea$Temperature)> sea1Season Temperature1 winter 4.02 winter 6.03 spring 7.34 spring 8.25 spring 9.16 summer 18.17 summer 17.08 summer 21.09 autumn 15.110 autumn 13.8> mean(Temperature)[1] 11.96> sd(Temperature)[1] 5.782963(4) 从数据框sea提取包含season和salinity变量的子数据框存入变量sea2，并计算盐度的平均值和标准差(结果不能为NA)；> sea2<-data.frame(sea$Season,sea$Salinity)> sea2sea.Season sea.Salinity1 winter 29.192 winter 27.373 spring 24.994 spring 28.795 spring 33.286 summer 32.697 summer 31.908 summer NA9 autumn 32.5310 autumn 32.53> mean(Salinity,na.rm=T)[1] 30.36333> sd(Salinity,na.rm=T)[1] 2.901625(5)利用命令list() 将上表读入变量sea.list, 再将盐度的标准化变量加入到这个列表中，并比较该方法与数据框方法的区别。

R语言分析（二）——薛毅R语言第二章后面习题解析

做着习题，又不断查着书，这样，书籍也熟悉了，习题也做完了，感觉特别爽的还是。。。
解答：上面题目中第二小问是个错误的，改写成D=A ，才有下面的答案（1）（2）（3）：
（4）：（5）： 2.3题答案： 2.4题答案： 2.5题的答案：完成的答案如下图所示：
1，生成纯文本和csv，并读取
2，使用excel打开生成的csv
博客园用户登录代码改变世界密码登录短信登录忘记登录ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ户名忘记密码记住我登录第三方登录/注册没有账户, 立即注册
R语言分析（二） ——薛毅 R语言第二章后面习题解析
包括2.2—2.6中间的习题，2.2的习题中第三问和第四问，应该有其他的解答方法，但我看他的题目，似乎是在A和B的基础上进行，所以就选择了使用for循环的方法

R语言实验报告4

R语言实验报告4
R语言实验报告4
本次实验的内容是利用R语言在数据分析的过程中，对数据进行可视
化分析，帮助用户更好地理解数据的分布及其特征。

一、实验环境准备
首先，我们需要准备实验环境，包括Rstudio的安装及R语言的安装，以及对R语言相关的统计分析和可视化工具包的安装。

二、实验数据的准备
其次，我们需要准备实验的数据，这里我们选择了一个世界各国GDP
数据集，包含了全球各个国家2000-2024年的GDP数据。

三、数据可视化分析
实验的思路是将数据以不同的图形进行可视化展示，以便更加直观地
查看各个国家的GDP变化和特征。

1.箱线图。

在R语言中，我们可以使用boxplot(函数来绘制箱线图，下面我们来实现：
```
boxplot(GDP ~ Country, data = world_gdp, col = "blue")
```
从箱线图中我们可以看出，在2024年，不同国家的GDP水平有很大的不同，印度和俄罗斯的GDP水平最高，而秘鲁和尼加拉瓜的GDP水平则相对较低。

2.柱状图。

下面我们使用barplot(函数来绘制柱状图，来更加清晰地看出每个国家在2000-2024年GDP的变化情况：
```
barplot(t(GDP), beside=TRUE, col=rainbow(20))
```
从柱状图中可以看出，在2000-2024年，不同国家的GDP变化幅度有很大的不同，主要有三种情况：美国和日本的GDP增长幅度较大。

r语言实验报告

r语言实验报告R语言实验报告一、引言R语言是一种广泛应用于数据分析、统计建模和可视化的编程语言。

本实验报告旨在介绍使用R语言进行数据分析的过程和结果。

二、实验设计本次实验的目标是分析某公司过去一年的销售数据，以了解销售业绩的情况。

实验设计包括以下步骤：1. 数据收集：从公司内部数据库中提取过去一年的销售数据，并将其导入R语言环境。

2. 数据清洗：对数据进行清理和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

3. 数据探索：通过绘制统计图表和计算描述性统计指标，对销售数据进行探索性分析。

4. 模型建立：根据销售数据的特征和目标，选择适当的模型进行建立和训练。

5. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，并选择最佳模型。

6. 结果解释：根据模型的结果，对销售业绩进行解释和预测。

三、实验过程和结果1. 数据收集：从公司数据库中提取过去一年的销售数据，并导入R语言环境。

2. 数据清洗：对数据进行清理和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

清洗后的数据包括销售额、销售数量、产品类别、销售时间等变量。

3. 数据探索：通过绘制统计图表和计算描述性统计指标，对销售数据进行探索性分析。

例如，绘制柱状图展示不同产品类别的销售额情况，计算销售数量的平均值和标准差等。

4. 模型建立：根据销售数据的特征和目标，选择适当的模型进行建立和训练。

例如，可以使用线性回归模型来预测销售额与销售数量之间的关系。

5. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，并选择最佳模型。

例如，可以计算模型的均方根误差（RMSE）来评估模型的预测精度。

6. 结果解释：根据模型的结果，对销售业绩进行解释和预测。

例如，可以通过模型预测某产品在未来一个月的销售额。

四、实验结论通过对过去一年销售数据的分析，我们得出以下结论：1. 不同产品类别的销售额存在差异，其中某些产品类别的销售额较高。

2. 销售数量与销售额呈正相关关系，即销售数量增加时，销售额也增加。

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。

【最新范文】R语言实验3 R基础(三)

R语言实验3 R基础(三)一、实验目的:1.掌握列表、数据框的相关运算;2.掌握R对数据文件的读写操作;3.掌握R的简单编程。

二、实验内容:1.完成教材例题;2.完成以下练习。

练习:要求:①完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下),并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色(包括后面的思考及小结),②回答思考题,③简要书写实验小结。

④修改本文档名为“本人完整学号姓名1”,其中1表示第1次实验,以后更改为2,3,...。

如文件名为“1305543109张立1”,表示学号为1305543109的张立同学的第1次实验,注意文件名中没有空格及任何其它字符。

最后连同数据文件、源程序文件等(如果有的话),一起压缩打包发给课代表,压缩包的文件名同上。

截图方法:法1:调整需要截图的窗口至合适的大小,并使该窗口为当前激活窗口(即该窗口在屏幕最前方),按住键盘Alt键(空格键两侧各有一个)不放,再按键盘右上角的截图键(通常印有“印屏幕”或“Pr Scrn”等字符),即完成截图。

再粘贴到word文档的相应位置即可。

法2:利用QQ输入法的截屏工具。

点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标,选择其中的“截屏”工具。

)1.自行完成教材P84页开始的2.6-2.9节中的例题。

2.教材在讲解列表(List)时,所举例子的参数是有名参数。

这里我们练习创建一个列表,其参数是无名参数,并回答以下问题。

(1)运行以下命令创建列表,注意每个元素的默认名称;L <- list(12,c(34,56),matrix(1:12,nrow=4),1:15,list(10,11))(2)L[[2]][2]的输出结果是什么?请先自己写出结果,再运行验证;[1] 56(3)用1:10替换L的第四个元素,请写出命令,并运行验证;> L[[4]]<-c(1:10)(4)将L的第五个元素中的11替换为20,请写出命令,并运行验证。

R语言实验报告—习题详解

R语言实验报告习题详解学院：班级：学号：姓名：导师：成绩：目录一、实验目的..................................................................二、实验内容..................................................................1.1问题叙述..............................................................1.2问题求解..........................................................................................................................................................................................................1.3结果展示..............................................................2.1问题叙述..............................................................2.2问题求解..........................................................................................................................................................................................................2.3结果展示..............................................................3.1问题叙述..............................................................3.2问题求解......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................3.3结果展示..............................................................4.1问题叙述..............................................................4.2问题求解..........................................................................................................................................................................................................4.3结果展示..............................................................5.1问题叙述..............................................................5.2问题求解..........................................................................................................................................................................................................5.3结果展示..............................................................6.1问题叙述..............................................................6.2问题求解..........................................................................................................................................................................................................6.3结果展示..............................................................三、实验总结..................................................................一、实验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R语言实验报告4

实验目的根据教科书上数据，作图，以及实现关于分布的假设检验，要求选择的数据除了服从正态分布外，还应选择一些其它类型的数据实验内容（一）根据教科书上数据，作图基本图形：直方图、条形图、点图和箱线图（参考书本例题mtcars）、饼图和扇形图（书本例题：国别数据）attach(mtcars)opar <- par(no.readonly=TRUE)par(mfrow=c(3,1))hist(wt)hist(mpg)hist(disp)par(opar)detach(mtcars)attach(mtcars)layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE))hist(wt)hist(mpg)hist(disp)detach(mtcars)attach(mtcars)plot(wt, mpg)abline(lm(mpg~wt))title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars)pdf("mygraph.pdf")attach(mtcars)plot(wt, mpg)abline(lm(mpg~wt))title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars)attach(mtcars)opar <- par(no.readonly=TRUE)par(mfrow=c(2,2))plot(wt,mpg, main="Scatterplot of wt vs. mpg") plot(wt,disp, main="Scatterplot of wt vs. disp") hist(wt, main="Histogram of wt")boxplot(wt, main="Boxplot of wt")par(opar)detach(mtcars)饼图和扇形图（书本例题：国别数据）par(mfrow=c(2,2))slices <- c(10, 12,4, 16, 8)lbls <- c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France")pie(slices, labels = lbls,main="Simple Pie Chart")pct <- round(slices/sum(slices)*100)lbls <- paste(lbls, pct)lbls <- paste(lbls,"%",sep="")pie(slices,labels = lbls, col=rainbow(length(lbls)), main="Pie Chart with Percentages")library(plotrix)slices <- c(10, 12,4, 16, 8)lbls <- c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France") fan.plot(slices, labels = lbls, main="Fan Plot")核密度图d <- density(mtcars$mpg) # returns the density dataplot(d) # plots the resultsd <- density(mtcars$mpg)plot(d, main="Kernel Density of Miles Per Gallon")polygon(d, col="red", border="blue")rug(mtcars$mpg, col="brown")（二）关于分布的假设检验（来自书本数据男女老少体重）> fit <- lm(weight ~ height, data=women)> summary(fit)Call:lm(formula = weight ~ height, data = women)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-1.7333 -1.1333 -0.3833 0.7417 3.1167Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -87.51667 5.93694 -14.74 1.71e-09 ***height 3.45000 0.09114 37.85 1.09e-14 ***---Signif. codes: 0 ‘***’0.001 ‘**’0.01 ‘*’0.05 ‘.’0.1 ‘’1Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14> women$weight[1] 115 117 120 123 126 129 132 135 139 142 146 150 154 159 164> fitted(fit)1 2 3 4 5 6 7 8 112.5833 116.0333 119.4833 122.9333 126.3833 129.8333 133.2833 136.73339 10 11 12 13 14 15140.1833 143.6333 147.0833 150.5333 153.9833 157.4333 160.8833> residuals(fit)1 2 3 4 5 62.41666667 0.96666667 0.51666667 0.06666667 -0.38333333 -0.833333337 8 9 10 11 12 -1.28333333 -1.73333333 -1.18333333 -1.63333333 -1.08333333 -0.5333333313 14 150.01666667 1.56666667 3.11666667> plot(women$height,women$weight,+ main="Women Age 30-39",+ xlab="Height (in inches)",+ ylab="Weight (in pounds)")通过结果可知^y=-87.52+3.45x（^y为体重的估计量，x为身高）fit <- lm(weight ~ height, data=women)> par(mfrow=c(2,2))> plot(fit)> newfit <- lm(weight ~ height + I(height^2), data=women) > par(opar)> par(mfrow=c(2,2))> plot(newfit)线性模型的假设检验：由于global statp=0.0023251，因此不通过假设检验，从而我们考虑多项式线性模型：新的回归模型是^y=261.87818-7.35*x+0.083*x^2,且通过了ols回归模型所有的统计假设。

R语言上机实验三

R语⾔上机实验三理学院实验报告班级：学号：姓名：实验编号：实验三：概率和分布的R实现⼀、实验⽬的与要求：１、会⽤R给出常见分布的概率密度、概率、分位数和随机数。

２、会利⽤sample命令进⾏随机抽样，prod，choose命令计算概率。

3、会利⽤R绘制各类分布的图形。

4、会利⽤choose，prod命令计算古典概率。

⼆、实验内容：1.从⼀副扑克牌(52张)中随机抽5张，求下列概率(1) 抽到的是10，J，Q，K，A；> 4/choose(52,5)[1] 1.539077e-06(2) 抽到的是同花顺。

> 9*choose(4,1)/choose(52,5)[1] 1.385169e-05注：同花顺是指5张同⼀⾊牌能按从⼩到⼤连续排序，如2<3<4<5<6，3<4<5<6<7，…，10 2.模拟随机游动:(1)从两点分布中产⽣1000个随机数;> x<-rbinom(1000,1,0.5)> x(2)⽤函数ifelse( )将上⾯随机数中的0替换成-1;> ifelse(x==0,-1,1 )(3)⽤函数cumsum( )作出累积和; > y<-ifelse(x==0,-1,1 )> cumsum(y)(4)使⽤命令plot( ) 作出随机游动的⽰意图. > plot(cumsum(y))3.在同⼀个图形中画出统计的四⼤分布密度曲线(dnorm, dchisq, dt, df)，注意不同分布有不同的线型、颜⾊和宽度，还有图形都要在同⼀⽅框中，最后⽤图例说明(legend)。

> curve(dnorm(x,0,1),xlim=c(-1,5),ylim=c(0,0.5),col=1,lwd=1,lty=1)> curve(dchisq(x,1),xlim=c(-1,5),ylim=c(0,0.5),lwd=2,lty=2,col=2,add=T)> curve(dt(x,1),xlim=c(0,8),ylim=c(0,0.5),lwd=3,lty=3,col=3,add=T)> curve(dt(x,1,1),xlim=c(0,8),ylim=c(0,0.5),lwd=4,lty=4,col=4,add=T)> legend('topright',c("dnorm","dchisp","dt","df"),lty=c(1,2,3,4),col=c(1,2,3,4),lwd=c(1,2,3,4))> curve(dnorm(x,0,1),xlim=c(-1,5),ylim=c(0,0.5),col=1,lwd=1,lty=1)> curve(dchisq(x,1),xlim=c(-1,5),ylim=c(0,0.5),lwd=2,lty=8,col=2,add=T)> curve(dt(x,1),xlim=c(0,8),ylim=c(0,0.5),lwd=5,lty=3,col=7,add=T)> curve(dt(x,1,1),xlim=c(0,8),ylim=c(0,0.5),lwd=4,lty=4,col=4,add=T)> legend('topright',c("dnorm","dchisp","dt","df"),lty=c(1,8,3,4),col=c(1,2,7,4),lwd=c(1,2,5,4))>4. 除本章给出的标准分布外, ⾮标准的随机变量X的抽样可通过格式点离散化⽅法实现.设p (x )为X 的密度函数, 其抽样步骤如下(1) 在X 的取值范围内等间隔地选取N 个点x 1, x 2,…, x N , 例如取N =1000; (2) 计算p (x i ); i = 1, 2, …, N ;(3) 正则化p (x i ); i =1, 2,…,N , 使其成为离散的分布律, 即每⼀项除以∑=Ni ix p 1)(;(4) 按离散分布抽样⽅法使⽤命令sample( )从x i , i = 1, 2, … ,N 有放回地抽取n 个数, 例如 n =1000.注：前⾯４⼩步是⽤来编⼀个函数，功能是对给定的概率密度产⽣随机数，形式应与ｒｎｏｒｍ差不多。

R语言实验报告-习题详解

R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用

R语言实验报告

R语言综合实验报告

R语言总和性试验

报告R语言实验五..docx

R语言实验四

R语言实验三

R语言实验六

R语言实验四

r语言实验报告

r语言上级实验一

R语言分析（二）——薛毅R语言第二章后面习题解析

R语言实验报告4

r语言实验报告

R语言实验报告

【最新范文】R语言 实验3 R基础(三)

R语言实验报告—习题详解

R语言实验报告4

R语言上机实验三

【最新范文】R语言实验3 R基础(三)