R语言实验心得模板
r语言学习心得
R语言学习心得1. 引言R语言是一门流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。
作为一名数据科学家，学习R语言对于我来说是非常重要的。
在学习R语言的过程中，我逐渐体会到了它的强大和灵活性，下面我将分享一些我对R语言的学习心得。
2. 开始学习R语言的准备工作在学习R语言之前，我首先需要了解一些基本的编程概念和统计学知识。
了解编程概念可以帮助我更好地理解R语言的语法和数据结构，而掌握统计学知识可以让我更好地运用R语言进行数据分析。
3. R语言的基本语法和数据结构R语言的语法和其他编程语言相比略有不同，需要一些时间来适应。
但是一旦掌握了基本的语法，使用R语言进行数据分析就会变得非常高效和方便。
R语言中最常用的数据结构包括向量（vector）、矩阵（matrix）、数据框（data frame）和列表（list）。
这些数据结构在R语言中的灵活应用使得数据处理变得简单而直观。
4. 利用R语言进行数据分析R语言拥有丰富的数据分析和统计建模函数，可以帮助我完成各种数据分析任务。
无论是数据清洗、数据可视化还是建立模型，R语言都提供了相应的函数和包供我使用。
在R语言中，我可以使用ggplot2包进行数据可视化，使用dplyr包进行数据处理和转换，使用caret包进行机器学习模型的建立和评估。
这些包的强大功能极大地提高了我的数据分析效率。
5. R语言社区和资源的重要性R语言拥有庞大而活跃的社区，这个社区提供了丰富的资源和支持。
无论是遇到问题还是需要学习新的技术，我都可以通过查阅官方文档、参与社区讨论或者阅读别人的代码来解决。
在R语言的学习过程中，我从社区获得了很多帮助和启发。
6. 结语通过学习和使用R语言，我深深感受到了它的强大和灵活性。
R语言不仅是一门用于数据分析的编程语言，更是一种思维方式和工具。
我相信在不断的学习和实践中，我会不断提高我的R语言技能，并将其应用于更多的数据分析和建模任务中。
最后，我鼓励更多的人学习和掌握R语言，它将成为你解决数据分析问题的得力助手。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文R语言是一门非常强大和灵活的统计分析语言和编程语言，具有广泛的应用领域。
在过去的一段时间里，我进行了R语言的学习和实践，并通过解决实际问题和使用数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
在学习的过程中，我收获了许多关于R语言的知识和技能，并且还意识到了这门语言在数据处理和统计分析方面的能力。
下面是我对R语言学习的总结。
首先，R语言的学习需要掌握基础的语法和数据结构。
R语言中的基本数据类型包括向量、数组、列表、矩阵和数据框，每种类型都有其特定的操作和函数。
掌握这些基本的数据结构对于进行数据处理和统计分析是非常重要的。
此外，R语言还有丰富的函数库和包，这些库和包提供了许多用于数据处理和分析的函数和算法，能够大大提高工作效率。
学习如何使用这些函数库和包，并且知道如何查找和安装适当的包对于充分利用R语言的功能是至关重要的。
其次，了解数据处理和统计分析的方法和技巧也是非常重要的。
在R语言中，可以使用各种各样的函数和算法来进行数据处理和分析，如数据清洗、变换、聚合和建模等。
学习如何使用这些函数和算法，以及它们在实际应用中的使用场景，可以帮助我更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息和见解。
此外，熟悉数据可视化技术也是非常重要的，通过绘制图表和图形可以更直观和清晰地呈现数据分析的结果，提高沟通和解释的效果。
再者，实践是学习的最有效的方式。
在学习R语言的过程中，我通过解决一些实际问题和使用真实数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
这种实践中的学习可以帮助我将理论知识应用到真实的情况中，并且可以通过面对问题和挑战的方式来加深对R语言的理解和运用能力。
实践中还可以发现和解决问题，提高解决问题的能力和创新思维。
最后，积极参与社区和团队是学习R语言的重要途径。
R语言有着非常庞大和活跃的社区，这个社区中有许多专家和爱好者，可以分享他们的经验和知识，解答和讨论问题。
参与这个社区可以使我获得更多的资源和帮助，了解最新的技术和应用，不断提高自己的知识和技能。
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语言编程实验报告总结
r语言编程实验报告总结
本次实验主要是对R语言编程的学习和掌握进行实践操作，通过实验了解R语言的基本语法和数据结构，掌握R语言的编程方法和数据分析技巧。
在实验中，我们学习了R语言的基础知识，如基本数据类型、变量、运算符、数据结构等。
同时，我们也学习了R语言的控制结构，如条件语句、循环语句等，这些控制结构可以帮助我们更好地控制程序的执行。
除此之外，我们还学习了R语言的函数和包的使用，在实验中我们使用了一些常用的包，如ggplot2包和dplyr包，这些包可以帮助我们更加方便地进行数据分析和绘图。
同时，我们也学习了如何自己编写函数，并且熟练掌握了函数的调用和参数传递。
通过实验，我们还学习了如何进行数据处理和数据分析，包括数据的读取和写入、数据的清洗和转换、数据的统计分析和可视化等等。
我们使用R语言对一些真实数据进行了处理和分析，这些数据包括房价、气温、人口等等。
在实验中，我们遇到了一些问题，如代码错误、数据异常等等，但是通过对问题的分析和解决，我们不断提升了自己的编程能力和数据分析技能。
综上所述，通过本次实验，我们深入了解了R语言的编程方法和数据分析技巧，掌握了一些常用的包和函数，并且在实践中熟悉了数据处理和分析的整个过程，这对我们今后的学习和工作都具有重要的
意义。
会计R语言实训心得
会计R语言实训心得通过这次的会计R语言实训，我总结了一些会计R语言实训心得。
我亲身体会到银行柜台在进行个人对私业务和单位对公业务的具体流程，在做对私业务时，里面涉及各种账户的开户类型和销户的手续，使我对书里的相关账户知识有了一个较全面的了解。
对公业务的内容涉及面比较广，里面包括了单位的开销户、贷款的申请和发放、联行系统之间的业务流程，让我对银行的整个工作程序有一个系统的掌握。
在这段学习的时间内，虽然经常遇到一些我对自己的专业有了更为详尽而深刻的了解，也是对这几年大学里所学知识的巩固与运用。
从这次实习中，我体会到了实际的工作与书本上的知识是有一定距离的，语言是人与人交流中不可缺少的重要工具，它既是一门文字，又是一门艺术。
在我们的衣食住行中，没有一样是离得开语言的沟通与表达的，从而语言就成了一门技巧。
会说话的人就会让人感到春日般的温暖，而不会说话的人就会让人感到冬日般的寒冷。
流传青史的诸葛亮曾经在赤壁战争中说过:“三寸之舌，强于百万之兵。
”从而可以见得语言表达交流的重要性。
对于教师来说，语言交流是我们需要掌握的基本之一。
虽然这次实习的业务多集中于比较简单的前台会计业务，但是，这帮助我更深层次地理解银行会计的流程，核算程序提供了极大的帮助，使我在银行的基础业务方面，不在局限于书本，而是有了一个比较全面的了解。
俗话说，千里之行始于足下，这些最基本的业务往往是不能在书本上彻底理解的。
所以基础的实务尤其显得重要，特别是目前的就业形势下所反映的高级技工的工作机会要远远大于大学本科生，就是因为他们的动手能力要比本科生强。
从这次实习中，我体会到，如果将我们在大学里所学的知识与更多的实践结合在一起，用实践来检验真理，使一个本科生具备较强的处理基本实务的能力与比较系统的专业知识，这才是我们学习与实习的真正目的。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
R语言实验报告范文
R语言实验报告范文实验报告：基于R语言的数据分析摘要：本实验基于R语言进行数据分析，主要从数据类型、数据预处理、数据可视化以及数据分析四个方面进行了详细的探索和实践。
实验结果表明，R语言作为一种强大的数据分析工具，在数据处理和可视化方面具有较高的效率和灵活性。
一、引言数据分析在现代科学研究和商业决策中扮演着重要角色。
随着大数据时代的到来，数据分析的方法和工具也得到了极大发展。
R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据科学领域。
本实验旨在通过使用R语言进行数据分析，展示R语言在数据处理和可视化方面的应用能力。
二、材料与方法1.数据集：本实验使用了一个包含学生身高、体重、年龄和成绩的数据集。
2.R语言版本：R语言版本为3.6.1三、结果与讨论1.数据类型处理在数据分析中，需要对数据进行适当的处理和转换。
R语言提供了丰富的数据类型和操作函数。
在本实验中，我们使用了R语言中的函数将数据从字符型转换为数值型，并进行了缺失值处理。
同时，我们还进行了数据类型的检查和转换。
2.数据预处理数据预处理是数据分析中的重要一步。
在本实验中，我们使用R语言中的函数处理了异常值、重复值和离群值。
通过计算均值、中位数和四分位数，我们对数据进行了描述性统计，并进行了异常值和离群值的检测和处理。
3.数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一、R语言提供了丰富的绘图函数和包，可以用于生成各种类型的图表。
在本实验中，我们使用了ggplot2包绘制了散点图、直方图和箱线图等图表。
这些图表直观地展示了数据的分布情况和特点。
4.数据分析数据分析是数据分析的核心环节。
在本实验中，我们使用R语言中的函数进行了相关性分析和回归分析。
通过计算相关系数和回归系数，我们探索了数据之间的关系，并对学生成绩进行了预测。
四、结论本实验通过使用R语言进行数据分析，展示了R语言在数据处理和可视化方面的强大能力。
通过将数据从字符型转换为数值型、处理异常值和离群值，我们获取了可靠的数据集。
R语言读书报告心得
统计软件R语言：期末报告1、R语言特点，学习心得及学习技巧相对于其他统计软件，R语言具有以下特点，或者说是优点：其一，免费免费免费，重要内容说三次！R语言是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。
可以这样说，不管你用的电脑操作系统如何，对于R语言来说都是没有影响，也就是说，R语言可以说是所有统计软件中最容易获取的；其二，各式安装包任君选择！R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求，截至2013年3月6日，CRAN已经收录了各类包4338个。
例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
也就是说，基本你所需要的操作都有对应的安装包来实现，在需要的时候下载即可，极大的减轻了电脑内存负担；其三，R的互动性很强。
图形输出是在另外的窗口处输出，它的输入输出窗口可以在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要；最后也最重要的，数据可视化的功能及其强大，即使是非常复杂的数据，也有图形来实现可视化，比如lattice图像，输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。
而经过半个学期的学习，特别是老师后期着重强调的R语言的核心，函数编写功能，在R语言的学习路上，终于可以窥见冰山一角。
R语言是一个很强大的软件，它提供各种用于分析和理解数据的方法，从最基础到最前沿的，无所不包，遗憾的是我们的课程没有课本，只有课件，限制了学习的程度。
在接触了R语言之后，我购买了人民邮电出版社出版的《R 语言实战》一书，希望能系统提高自己在R语言上的运用技巧。
最后，感谢老师这一学期的辛苦教导啦！2、导入“概率统计期末成绩”数据，编写代码完成以下任务：> tsy01=read.csv(file.choose(),header=T) #读取数据，输入相应名称可以显示数据（1）计算各班平均分，标准差，中位点，极差，偏度，峰度，并做比较。
r语言实验报告总结.doc
r语言实验报告总结.doc说明：本文是一个r语言实验报告的总结，共1000字。
主要内容包括实验目的和背景、实验设计和方法、实验结果和分析，以及实验结论和展望。
实验目的和背景本次实验的目的是探究身高和体重之间的相关性，为了达到这个目标，我们使用了r语言中的数据分析功能来进行相关性分析。
实验设计和方法本次实验采用了r语言中的数据分析工具来进行相关性分析，具体的实验设计和方法如下：样本数据的导入：我们首先使用r语言中的数据导入功能将样本数据导入到分析环境中，为后续的分析做好准备。
数据分析的可视化：为了更好地观察数据之间的相关性，我们使用r语言中的图形分析功能将样本数据制成散点图和箱线图等可视化图像。
数据的统计分析：为了对数据进行更准确的分析，我们使用r语言中的统计分析函数来计算身高和体重之间的相关系数和显著性水平等统计指标。
实验结果和分析通过对样本数据的分析，我们得出了以下结论：身高和体重之间存在着一定的相关性，相关系数为0.7，表明身高和体重之间具有较强的正相关关系。
身高和体重之间的差异较大，从箱线图的结果可以看出，身高和体重之间的差异较大，而且体重的分布范围也较为广泛。
身高和体重的分布形态较为正态，从散点图的结果可以看出，身高和体重的分布形态较为接近正态分布，符合正态分布的假设条件。
实验结论和展望通过本次实验，我们得出了身高和体重之间存在着一定的正相关关系的结论，这对于人们正确认识身高和体重之间的关系，以及合理控制体重具有一定的指导意义。
未来，我们可以考虑进一步拓展数据集，将年龄、性别、学历等因素纳入分析，以便更全面、深入地探究身高和体重之间的关系。
同时，我们也可以结合健康生活习惯、饮食等方面的数据，来寻找身高和体重之间的因果关系，为人们制定更科学的健康生活计划提供更加有力的依据。
浅谈R语言
浅谈R语言摘要经过一个学期的R语言学习，不仅仅使我对R语言熟练掌握，也对我对统计这门课在实际应用中有了新的认识。
在这篇文章中，主要阐述对搜集的数据进行分析。
首先给出了数据来源——葡萄酒的评价，然后我们通过数据分别进行了基本函数处理、假设检验、方差分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和回归分析，基本包括R语言所学内容。
其中，在假设检验中，我们给出所有正态分布检验方法；在聚类分析中，给出了葡萄酒数据的分类；在最后的回归分析中，我们利用了step回归、主成分分析，使结果更合理。
关键词：基本函数，假设检验，聚类分析，主成分分析，因子分析，回归分析目录一数据来源-------------------------------------------------- 3二基本函数-------------------------------------------------- 3 2.1 数据读取与处理-------------------------------------------- 3三假设检验-------------------------------------------------- 83.1 正态分布检验---------------------------------------------- 8 3.2 均值检验------------------------------------------------- 11四方差分析与聚类分析--------------------------------------- 124.1 方差分析------------------------------------------------- 12 4.2 聚类分析------------------------------------------------- 12五主成分分析和因子分析 ------------------------------------- 145.1 主成分分析----------------------------------------------- 14 5.2 因子分析------------------------------------------------- 15六回归分析------------------------------------------------- 15七参考文献------------------------------------------------- 17一数据来源本数据是来自2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题——葡萄酒的评价，实际来源如下所述。
r语言学习心得
r语言学习心得
r 语言是当前最热门的编程语言，由于其开源、免费、跨平台等优势受到了众多编程爱好者们的追捧。
现在很多大学生也想通过 r 语言来增加自己的专业技能，实际上这个愿望可以得到满足， r 语言完全支持 Python，可以和 Python 结合起来，完成一些项目，让你对编程产生兴趣，从而进入一个良性循环。
在这里我要推荐大家去看《Scala 教程》，是 R/ Python 的作者 Scott Rabino 撰写的一本深度介绍 Java 与 Scala 的经典著作，该书内容翔实，通俗易懂，非常适合想快速学习 Java 与 Scala 的读者，希望你喜欢它。
r 语言在使用上没有任何困难，但需要下功夫钻研，不断总结经验。
它拥有极强的扩展能力，是一款有潜力的语言，因此建议初学者购买一本《r 语言实战》作为参考书籍，或者买一套基础教程《零基础学 r 语言》，跟着视频课程从零基础开始学习。
经过这段时间的学习，笔者对 r 语言已经有了较系统地认识，核心编程能力已经基本掌握。
学习 r 语言主要有两方面：一方面是提高编程能力，另外一方面就是锻炼数据处理能力，这样才能真正应用 r 语言。
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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语言实验报告总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除r语言实验报告总结篇一：R语言实验心得模板实验心得姓名：杨辉学号：132085124接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。
但学起来才知道，不是那么一回事。
看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得：（1）R语言中向量和矩阵的是不同的。
一般人会认为向量就是一维(:r语言实验报告总结)的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。
如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回nuLL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵；（2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。
这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。
具体而言，若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。
一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。
因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALse,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALse];(3)因子和数值的转化。
这是个有趣的问题。
假如c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。
篇二：R语言判别分析实验报告R语言判别分析实验报告班级：应数1201学号：12404108姓名：麦琼辉时间：20XX年11月28号1实验目的及要求1)了解判别分析的目的和意义；2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
R语言 心 得
心得首先要感谢赖老师开设了R语言这门课程，让我学到了很多知识。
经过一个学期的学习，从一个对R语言完全陌生的小白（之前一点都没有接触过），到现在对其有了一些粗浅的认识和了解。
在学习的过程中，由于以前掌握的数理基础还算可以，给我对R语言的学习带来了不少的便利，除了每周正常的上课外，在平常遇到不懂的问题，也会向其他同学请教，这也使得我获益匪浅。
像我本人之前只会用一些简单的软件，例如Excel、SPSS等来处理数据或者做图表，当我逐渐开始慢慢的接触到R语言的时候，感觉最明显的就是其功能的强大，无论是做数据的统计与分析还是做图表，都很方便和美观，它能够用一些短短的代码（但这也是关键，对我本人来讲就比较头大，因为自己现在还不会编写代码，幸亏老师在您的博客里面会提供一些）就能解决繁琐复杂的问题，这给后期数据的处理与分析带来了极大的方便，尤其是我们学生态的，数据处理是比较头疼的一件事，学了R语言就方便多了。
师兄师姐们也是强烈建议我们来到国科大学习时，一定要抢到R语言这门课程，或许也正是因为这个原因吧。
就我本人而言，深知自己对于R语言的学习也仅仅只是皮毛而已，在回所和以后的科研生涯中自己也会利用一切可利用的资源，进一步加强对R语言的学习，同时也希望以后能多多与老师交流。
课程建议：①建议在老师您工作时间允许的情况下，延长课程授课周数。
因为以现在的周数来讲的话，每节课的授课内容太多，部分学生会跟不上老师您的节奏。
②建议老师根据课堂授课内容，在课后布置几次简单操作的小作业以督促学生温故所学内容。
③建议老师考虑增加不定期点名环节，防止一些学生占着位置不上课的现象发生。
以上纯属个人对本门课程学习后的心得和一些小小的建议，针对这些建议，在老师您工作时间允许的情况下可以适当的考虑。
R语言初步使用心得体会
R语言初步使用心得体会近些年，数据分析、数据挖掘等概念越来越被人们熟知，而R语言作为一种常用的数据分析工具应用也同步得到普及。
本人在运用R语言方面的经验还很浅薄，但通过尝试一些简单的实际应用，就能深刻感受到R语言的强大和便捷。
在这里，我想和大家分享一些我学习R语言初期的使用心得体会。
首先，R语言的安装和基础操作相对来说还是比较简单和容易掌握的。
对于Windows系统的用户，可以通过R官网下载安装包进行安装，而对于Mac用户，则可以通过Homebrew安装。
在安装完成后，需要花费一定的时间初步了解R语言的基本操作，如查看帮助、安装和管理包、掌握基本语法等等，这些是快速上手R语言的关键步骤。
其次，R语言的强大之处在于其拥有大量的扩展包(epackages)。
不仅有基础的数据处理、可视化、统计分析的包，而且还有针对各种领域、各种数据问题的专业化包。
针对自己的需求选取合适的包，能够大大提高工作效率。
例如在数据可视化方面，使用ggplot2和plotly包可以实现高质量且美观的图表展示；在统计分析方面，使用lmtest和AER包可以进行回归分析；在文本分析方面，使用tm和wordcloud2包可以实现对文本数据的便捷处理和展示等等。
再次，R语言的学习和使用，需要具备一些基本的编程思维和数学知识。
编程思维的重要性不言而喻，在数据分析和处理中清晰思路和正确的算法实现都离不开编程思维。
而对于数学知识，尤其是统计学知识，对于掌握R语言也是至关重要的。
因为数据分析和处理都离不开对数据的统计分析。
例如：在使用R语言进行回归分析时，就需要对模型的假设、变量选择、模型拟合和检验有一定的理解。
最后，我想强调的是，无论是在使用R语言还是其他编程语言和工具上，不断学习是非常必要的。
因为技术在不断发展和更新，使用新的技术手段能够更加高效地解决工作中遇到的各种问题和挑战。
同时，学习编程将成为一种越来越重要的职业技能，也是提高自身综合竞争力的必要手段。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文
R语言是一种功能强大的统计分析软件，大量用于统计分析和数据可
视化。
它的语法简单明了，易于上手，使用成本低。
R语言学习可以大大
提高分析能力，搭建统计分析模型等，以帮助改善企业的决策能力。
学习R语言首先要掌握R语言的基础知识，包括基本概念和语法的掌握，以及建立和管理数据集的能力。
其次，学习R语言的时候，要学会如
何使用其内置的函数，以及熟悉R语言的调试方式，如发现程序中的错误，找出解决方案，有助于更好地掌握R语言。
同时，学习R语言需要掌握统计分析的基本概念，如概率分布、统计
检验、回归分析等，这样才能使用R语言进行合理的分析，得出准确的结果，从而降低分析错误的几率。
此外，学习R语言还要熟悉R语言的数据可视化方法，包括使用图表、图形等，来表示数据、观察结果，更容易让大家看懂和理解数据。
通过学
习R语言的数据可视化，还可以把复杂的数据变成易于理解的图表，用以
帮助其他同事更快地掌握分析结果，从而提高企业的决策能力。
最后，学习R语言也要考虑课余时间的安排，以及自己的投入，以保
证能够掌握更多的统计分析知识。
r语言作业个人总结与心得
r语言作业个人总结与心得在学习R语言的过程中，我遇到了许多挑战和困惑，但同时也收获了很多知识和经验。
通过这次作业，我对R语言的应用和数据分析有了更深入的了解。
下面我将总结我在这次作业中遇到的问题、解决方法以及个人心得体会。
我遇到的第一个问题是如何读取和处理数据。
在这次作业中，我需要分析一份包含大量数据的CSV文件。
我通过使用R语言中的read.csv()函数成功读取了文件，并将其转换为数据框的形式。
接着，我遇到了数据清洗的问题，其中包括处理缺失值、异常值和重复值。
我学习并使用了R语言中的函数如is.na()、complete.cases()和duplicated()来处理这些问题。
我面临的另一个挑战是如何进行数据分析和统计。
在这次作业中，我需要计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，并绘制相关的图表。
我学习并使用了R语言中的函数如mean()、median()、sd()、hist()和plot()来完成这些任务。
同时，我也学习了如何使用R语言中的包（package）来扩展R的功能，比如使用ggplot2包绘制更美观和灵活的图表。
我还遇到了数据可视化的问题。
在这次作业中，我需要将数据以柱状图、散点图和折线图的形式展示出来，以便更直观地理解数据的分布和趋势。
通过学习和使用ggplot2包，我成功绘制了这些图表，并通过调整颜色、标题、坐标轴等参数使其更具可读性和美观性。
在解决问题的过程中，我意识到编程思维的重要性。
在处理数据和进行分析时，我需要清晰地定义问题，找到合适的方法和函数，并按照一定的逻辑顺序编写代码。
我学会了使用注释来解释代码的含义和目的，以及使用变量和函数命名来提高代码的可读性。
此外，我还学会了调试代码，通过输出变量的值和使用print()函数来查找错误和改进代码。
通过这次作业，我不仅学会了R语言的基本语法和常用函数，还学会了如何处理和分析数据，以及如何将结果可视化。
我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值，也更加清晰地认识到自己在学习和实践中的不足之处。
r语言条形图图表生成实训心得
r语言条形图图表生成实训心得
R语言条形图表实训心得
分析一下面这张图，双Y轴展示不同的数据，堆积条形图用左边Y轴，上方的两条点线图用右边的Y轴，最下面是条形图图例，中间部分有点线图的图例；
如此下来，一个图层是肯定不行了，个人认为至少需要两个图层叠加。
堆积条形图和x轴，左边的y轴，以及堆积条形图的图例属于一个图层；点线图和点线图的图例，以及右边的y轴是一个图层；当然，你还可以拆分，比如图例也是单独图层添加，没有问题，但是那样就麻烦了，需要考虑布局，绘图区域大小等问题。
其中par中mar参数需要个人根据后续要添加的点线图不断尝试，以及图例的摆放高度，（这个在每个人的电脑上展示的图片效果可能不一样，代码可以照搬，但注意要修改一些布局参数）。
添加第二个图层；在这里尝试很多遍，发现两个图层不能完成，想着添加一个图层，然后添加两条线，发现一直调整不好，没有办法，每条点线图我们添加一个图层，这样这个图需要三个图层来完成了。
第三个图层我们添加另外一条线；保持两个点线图的par和mar一致。
最后把右边的Y轴，点线图图例，坐标轴标题都添加上；总结：只看不动手是不行的，动起手来就发现，绘图过程中布局很难控制，需要不断调整参数测试。
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实验心得
姓名：***
学号：*********
接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。
但学起来才知道，不是那么一回事。
看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得：
（1）R语言中向量和矩阵的是不同的。
一般人会认为向量就是一维的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。
如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回NULL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵；
（2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。
这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。
具体而言，若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。
一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。
因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALSE,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALSE];
(3)因子和数值的转化。
这是个有趣的问题。
假如c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。