R语言-德国坦克问题 German tank problem

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R语言学习——常见错误、原因及解决办法

R语⾔学习——常见错误、原因及解决办法1、赋值时，只能对数据类型统⼀的变量赋错误：对数据框中的变量进⾏条件赋值时，赋值失败，显⽰错误为：Error in x[...] <- m : invalid subscript type 'builtin'In addition: Warning message:In `[<-.factor`(`*tmp*`, is.na, value = 0) :invalid factor level, NA generated原因：从excel中导⼊数据⾄数据框data.frame时，当⼀列变量中既有数字⼜有字符或逻辑值时，导⼊的变量数据类型会⾃动设置为因⼦factor，⽽factor类型的变量不能直接赋值，解决办法：必须使⽤as.numeric( )，as.character( )等函数将变量的数据类型转换为“数值型”或“字符串”后，再进⾏赋值操作另：对数据框中的多列变量数据批量转换数据格式时，可采⽤sapply和lapply函数联⽤的⽅式进⾏批量操作。

sapply函数输出的返回值是向量类型，可作为数据框的索引向量达到条件筛选的⽬的lapply函数输出的返回值是数据框data.frame或列表list类型，可作为数据类型转换函数as.XX的嵌套函数，输出结果数据框⽰例： 1、从剪切板中导⼊20⾏⽔质监测数据wq <- read.table("clipboard",sep="\t",header=T)此时查看wq数据集中的数据结构> str(wq)'data.frame': 20 obs. of 37 variables:$ 测站名称: Factor w/ 20 levels "坝上（龙王庙）",..: 2 17 5 4 15 13 9 18 14 11 ...$ 测站编码: int 99930128 99930133 99930129 99930130 99910136 99930134 99930131 99910124 99910126 99910125 ...$ 垂线编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ 层⾯编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ⽔体类型: int 1 1 1 1 3 1 3 1 1 NA ...$ 采样时间: Factor w/ 1 level "2021/1/1 0:00": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ WT : num 10.2 11.4 11.9 12 8.2 11 11.9 5.6 4.5 6.9 ...$ PH : num 8.2 7.7 7.7 7.7 8.1 7.7 7.6 8 8 8 ...$ DOX : num 9.4 9.5 9.6 9.7 11.7 10.1 9.2 14.1 12.8 13.2 ...$ CODMN : num 1.65 1.55 1.52 1.59 1.8 1.57 1.57 1.1 0.8 0.9 ...$ CODCR : Factor w/ 14 levels "<2.3","2.5","2.6",..: 7 13 5 13 3 11 6 10 1 1 ...$ BOD5 : Factor w/ 11 levels "<0.5","0.1","0.4",..: 1 1 1 1 8 3 2 8 7 6 ...$ NH3N : Factor w/ 14 levels "<0.025","0.022",..: 2 6 4 10 3 10 13 1 1 1 ...$ TP : Factor w/ 6 levels "<0.01","0.01",..: 1 1 1 2 3 1 1 5 4 3 ...$ TN : num 1.03 1.05 1.09 1.08 1.04 1.15 1.44 3.91 1.8 2.24 ...$ CU : Factor w/ 3 levels "<0.002","0.002",..: 1 1 1 1 1 1 1 3 2 2 ...$ ZN : Factor w/ 11 levels "<0.0006","0.0006",..: 1 1 1 10 1 1 1 3 2 6 ...$ F : num 0.15 0.21 0.13 0.19 0.13 0.19 0.2 0.19 0.13 0.12 ...$ SE : Factor w/ 1 level "<0.00041": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ARS : Factor w/ 13 levels "<0.00012","0.00016",..: 7 9 3 9 5 12 4 13 6 6 ...$ HG : Factor w/ 1 level "<0.00001": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CD : Factor w/ 1 level "<0.0005": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CR6 : Factor w/ 1 level "<0.004": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ PB : Factor w/ 1 level "<0.004": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CN : Factor w/ 1 level "<0.001": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ VLPH : Factor w/ 5 levels "<0.0003","0.0005",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 2 3 ...$ OIL : Factor w/ 1 level "<0.01": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ LAS : Factor w/ 1 level "<0.05": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ S2 : Factor w/ 1 level "<0.005": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ FCG : Factor w/ 14 levels "<10","10","100",..: 8 1 1 2 1 1 13 1 12 7 ...$ SO4 : Factor w/ 16 levels "18.41","18.66",..: 14 6 1 13 11 7 10 16 16 16 ...$ CL : Factor w/ 16 levels "2.79","2.83",..: 15 10 7 14 2 5 13 16 16 16 ...$ NO3 : Factor w/ 14 levels "0.92","0.94",..: 4 2 2 2 1 5 10 14 14 14 ...$ FE : Factor w/ 15 levels "0.0536","0.054",..: 2 5 3 1 4 5 7 15 15 15 ...$ MN : Factor w/ 14 levels "0.002","0.0035",..: 2 6 3 4 1 2 12 14 14 14 ...$ CLARITY : Factor w/ 13 levels "1","1.2","1.5",..: 9 10 11 12 6 12 8 13 13 13 ...$ CHLA : Factor w/ 11 levels "0.39","1.13",..: 5 9 7 6 10 8 3 11 11 11 ... 可以看到数据框wq中有数值型，也有因⼦型变量2、将监测数据中所有的“未监测”赋值为NA因为wq中数据有因⼦factor类型，所以要想达到条件赋值的⽬的，要分两步⾛，⼀是修改数据类型，⼆是赋值（1）将数据集wq中的因⼦类型数据均转化为数值型> wq[sapply(wq,is.factor)] <- lapply(wq[sapply(wq,is.factor)],as.character)> str(wq)'data.frame': 20 obs. of 37 variables:$ 测站名称: chr "⽩渡滩" "⾹花镇张寨" "丹库中⼼" "仓房镇-赵沟" ...$ 测站编码: int 99930128 99930133 99930129 99930130 99910136 99930134 99930131 99910124 99910126 99910125 ...$ 垂线编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ 层⾯编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ⽔体类型: int 1 1 1 1 3 1 3 1 1 NA ...$ 采样时间: chr "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" ...$ WT : num 10.2 11.4 11.9 12 8.2 11 11.9 5.6 4.5 6.9 ...$ PH : num 8.2 7.7 7.7 7.7 8.1 7.7 7.6 8 8 8 ...$ DOX : num 9.4 9.5 9.6 9.7 11.7 10.1 9.2 14.1 12.8 13.2 ...$ CODMN : num 1.65 1.55 1.52 1.59 1.8 1.57 1.57 1.1 0.8 0.9 ...$ CODCR : chr "4.2" "7.2" "3.1" "7.2" ...$ BOD5 : chr "<0.5" "<0.5" "<0.5" "<0.5" ...$ NH3N : chr "0.022" "0.054" "0.045" "0.112" ...$ TP : chr "<0.01" "<0.01" "<0.01" "0.01" ...$ TN : num 1.03 1.05 1.09 1.08 1.04 1.15 1.44 3.91 1.8 2.24 ...$ CU : chr "<0.002" "<0.002" "<0.002" "<0.002" ...$ ZN : chr "<0.0006" "<0.0006" "<0.0006" "0.0028" ...$ F : num 0.15 0.21 0.13 0.19 0.13 0.19 0.2 0.19 0.13 0.12 ...$ SE : chr "<0.00041" "<0.00041" "<0.00041" "<0.00041" ...$ ARS : chr "0.00041" "0.00049" "0.00027" "0.00049" ...$ HG : chr "<0.00001" "<0.00001" "<0.00001" "<0.00001" ...$ CD : chr "<0.0005" "<0.0005" "<0.0005" "<0.0005" ...$ CR6 : chr "<0.004" "<0.004" "<0.004" "<0.004" ...$ PB : chr "<0.004" "<0.004" "<0.004" "<0.004" ...$ CN : chr "<0.001" "<0.001" "<0.001" "<0.001" ...$ VLPH : chr "<0.0003" "<0.0003" "<0.0003" "<0.0003" ...$ OIL : chr "<0.01" "<0.01" "<0.01" "<0.01" ...$ LAS : chr "<0.05" "<0.05" "<0.05" "<0.05" ...$ S2 : chr "<0.005" "<0.005" "<0.005" "<0.005" ...$ FCG : chr "30" "<10" "<10" "10" ...$ SO4 : chr "23.83" "20.27" "18.41" "22.69" ...$ CL : chr "5.66" "3.66" "3.27" "4.31" ...$ NO3 : chr "0.98" "0.94" "0.94" "0.94" ...$ FE : chr "0.054" "0.0637" "0.0547" "0.0536" ...$ MN : chr "0.0035" "0.0062" "0.0036" "0.0039" ...$ CLARITY : chr "2.7" "3" "3.7" "4" ...$ CHLA : chr "2.29" "3.05" "2.66" "2.32" ... 此时通过str( )函数看到wq数据框中的factor类型变量已经全部转换为character类型了（2）进⾏条件赋值> wq[wq=="未监测"]=NA> wq测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN CODCR BOD51 ⽩渡滩 99930128 1 1 1 2021/1/1 0:00 10.2 8.2 9.4 1.65 4.2 <0.52 ⾹花镇张寨 99930133 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.4 7.7 9.5 1.55 7.2 <0.53 丹库中⼼ 99930129 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.9 7.7 9.6 1.52 3.1 <0.54 仓房镇-赵沟 99930130 1 1 1 2021/1/1 0:00 12.0 7.7 9.7 1.59 7.2 <0.55 陶岔 99910136 1 1 3 2021/1/1 0:00 8.2 8.1 11.7 1.80 2.6 0.96 清泉沟 99930134 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.0 7.7 10.1 1.57 5.3 0.47 凉⽔河-台⼦⼭ 99930131 1 1 3 2021/1/1 0:00 11.9 7.6 9.2 1.57 4.1 0.18 湘河河⼝ 99910124 1 1 1 2021/1/1 0:00 5.6 8.0 14.1 1.10 5 0.99 滔河河⼝ 99910126 1 1 1 2021/1/1 0:00 4.5 8.0 12.8 0.80 <2.3 0.810 淇河河⼝ 99910125 1 1 NA 2021/1/1 0:00 6.9 8.0 13.2 0.90 <2.3 0.711 ⽼鹳河河⼝ 99910127 1 1 NA 2021/1/1 0:00 2.9 7.9 13.1 2.80 7.4 112 柳陂镇⼭跟前 99930108 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.1 7.9 9.5 1.49 <2.3 0.613 汉库中⼼ 99930109 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.5 8.0 9.3 1.42 3 <0.514 青⼭-安阳 99930112 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.8 7.6 9.6 1.44 2.5 1.115 远河河⼝ 99930114 1 1 NA 2021/1/1 0:00 10.5 7.6 9.4 1.79 <2.3 <0.516 武当⼭-三塘湾 99930117 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.6 9.3 1.76 <2.3 0.517 肖川-龙⼝ 99930118 1 1 NA 2021/1/1 0:00 11.7 7.6 9.0 1.88 5 1.618 浪河⼝下 99930121 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.6 9.1 1.81 5.6 <0.519 坝上（龙王庙） 99930123 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.5 7.8 1.88 4.4 <0.520 ⽩河河⼝（左） 99910102 1 1 NA 2021/1/1 0:00 8.4 8.2 13.4 1.50 4.7 0.8NH3N TP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN VLPH1 0.022 <0.01 1.03 <0.002 <0.0006 0.15 <0.00041 0.00041 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00032 0.054 <0.01 1.05 <0.002 <0.0006 0.21 <0.00041 0.00049 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00033 0.045 <0.01 1.09 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 0.00027 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00034 0.112 0.01 1.08 <0.002 0.0028 0.19 <0.00041 0.00049 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00035 0.04 0.02 1.04 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 0.00036 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00036 0.112 <0.01 1.15 <0.002 <0.0006 0.19 <0.00041 0.00095 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00037 0.141 <0.01 1.44 <0.002 <0.0006 0.20 <0.00041 0.00029 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00038 <0.025 0.04 3.91 0.003 0.0011 0.19 <0.00041 0.001 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.0019 <0.025 0.03 1.80 0.002 0.0006 0.13 <0.00041 0.0004 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.000510 <0.025 0.02 2.24 0.002 0.0016 0.12 <0.00041 0.0004 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.000611 0.118 0.08 5.94 0.003 0.002 0.17 <0.00041 0.0005 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.001712 0.048 0.02 1.45 <0.002 0.0015 0.15 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000313 0.129 0.02 1.58 <0.002 <0.0006 0.18 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000314 0.1 0.02 1.46 <0.002 0.0022 0.14 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000315 0.06 0.02 1.44 <0.002 <0.0006 0.21 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000316 0.141 0.02 1.42 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000317 0.118 0.01 1.42 <0.002 <0.0006 0.11 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000318 0.094 0.02 1.26 <0.002 0.0012 0.13 <0.00041 0.00016 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000319 0.1 0.01 1.06 <0.002 0.0021 0.17 <0.00041 0.00044 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000320 0.163 0.04 1.50 0.002 0.0041 0.15 <0.00041 0.0007 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.0005OIL LAS S2 FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA1 <0.01 <0.05 <0.005 30 23.83 5.66 0.98 0.054 0.0035 2.7 2.292 <0.01 <0.05 <0.005 <10 20.27 3.66 0.94 0.0637 0.00623 3.053 <0.01 <0.05 <0.005 <10 18.41 3.27 0.94 0.0547 0.0036 3.7 2.664 <0.01 <0.05 <0.005 10 22.69 4.31 0.94 0.0536 0.0039 4 2.325 <0.01 <0.05 <0.005 <10 21.63 2.83 0.92 0.0582 0.002 2 3.456 <0.01 <0.05 <0.005 <10 20.48 3.11 0.99 0.0637 0.0035 4 2.717 <0.01 <0.05 <0.005 60 21.48 4.14 1.27 0.0828 0.0131 2.5 1.538 <0.01 <0.05 <0.005 <10 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>9 <0.01 <0.05 <0.005 52 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>10 <0.01 <0.05 <0.005 20 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>11 <0.01 <0.05 <0.005 390 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>12 <0.01 <0.05 <0.005 40 18.95 3.69 1.3 0.067 0.0119 2.5 2.3213 <0.01 <0.05 <0.005 110 18.66 2.86 1.39 0.1099 0.0119 2.1 2.0914 <0.01 <0.05 <0.005 160 20.24 3.44 1.32 0.1335 0.009 1.5 1.5315 <0.01 <0.05 <0.005 80 26.38 2.79 1.2 0.1434 0.0162 1.8 1.5316 <0.01 <0.05 <0.005 <10 21.28 3.21 1.19 0.167 0.0081 1.2 0.3917 <0.01 <0.05 <0.005 100 18.85 3.89 1.24 0.1158 0.0045 1.5 1.1318 <0.01 <0.05 <0.005 40 20.52 3.28 1.13 0.1415 0.0078 1 1.1319 <0.01 <0.05 <0.005 190 22.07 2.84 0.97 0.1034 0.0122 1.7 1.1320 <0.01 <0.05 <0.005 380 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>　可以看到，所有“未监测”已经变为NA，不放⼼可以再做⼀个判断> is.na(wq)测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN CODCR BOD5 NH3N[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSETP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN VLPH OIL LAS S2[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[8,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[9,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[10,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[11,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[20,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE3、处理⼩于检出限（即形如：“<XX”）的数据，将此类数据全部替换为0采⽤sapply（）函数联⽤gsub（）函数，批量替换⽂本sapply（）函数起循环遍历的作⽤，可以得到结构更为简单的向量vector或矩阵matrix数据集合gsub（）函数是正则表达式⼤礼包中⽤于替换所有向量中⽂本的函数，⽤于构造条件替换> sapply(wq,gsub,pattern="<[0-9]+.?[0-9]+",replacement=0)测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN[1,] "⽩渡滩" "99930128" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "10.2" "8.2" "9.4" "1.65"[2,] "⾹花镇张寨" "99930133" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11.4" "7.7" "9.5" "1.55"[3,] "丹库中⼼" "99930129" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11.9" "7.7" "9.6" "1.52"[4,] "仓房镇-赵沟" "99930130" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "12" "7.7" "9.7" "1.59"[5,] "陶岔" "99910136" "1" "1" "3" "2021/1/1 0:00" "8.2" "8.1" "11.7" "1.8"[6,] "清泉沟" "99930134" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11" "7.7" "10.1" "1.57"[7,] "凉⽔河-台⼦⼭" "99930131" "1" "1" "3" "2021/1/1 0:00" "11.9" "7.6" "9.2" "1.57"[8,] "湘河河⼝" "99910124" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "5.6" "8" "14.1" "1.1"[9,] "滔河河⼝" "99910126" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "4.5" "8" "12.8" "0.8"[10,] "淇河河⼝" "99910125" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "6.9" "8" "13.2" "0.9"[11,] "⽼鹳河河⼝" "99910127" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "2.9" "7.9" "13.1" "2.8"[12,] "柳陂镇⼭跟前" "99930108" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.1" "7.9" "9.5" "1.49"[13,] "汉库中⼼" "99930109" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.5" "8" "9.3" "1.42"[14,] "青⼭-安阳" "99930112" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.8" "7.6" "9.6" "1.44"[15,] "远河河⼝" "99930114" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "10.5" "7.6" "9.4" "1.79"[16,] "武当⼭-三塘湾" "99930117" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.6" "9.3" "1.76"[17,] "肖川-龙⼝" "99930118" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "11.7" "7.6" "9" "1.88"[18,] "浪河⼝下" "99930121" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.6" "9.1" "1.81"[19,] "坝上（龙王庙）" "99930123" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.5" "7.8" "1.88"[20,] "⽩河河⼝（左）" "99910102" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "8.4" "8.2" "13.4" "1.5"CODCR BOD5 NH3N TP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN[1,] "4.2" "0" "0.022" "0" "1.03" "0" "0" "0.15" "0" "0.00041" "0" "0" "0" "0" "0"[2,] "7.2" "0" "0.054" "0" "1.05" "0" "0" "0.21" "0" "0.00049" "0" "0" "0" "0" "0"[3,] "3.1" "0" "0.045" "0" "1.09" "0" "0" "0.13" "0" "0.00027" "0" "0" "0" "0" "0"[4,] "7.2" "0" "0.112" "0.01" "1.08" "0" "0.0028" "0.19" "0" "0.00049" "0" "0" "0" "0" "0"[5,] "2.6" "0.9" "0.04" "0.02" "1.04" "0" "0" "0.13" "0" "0.00036" "0" "0" "0" "0" "0"[6,] "5.3" "0.4" "0.112" "0" "1.15" "0" "0" "0.19" "0" "0.00095" "0" "0" "0" "0" "0"[7,] "4.1" "0.1" "0.141" "0" "1.44" "0" "0" "0.2" "0" "0.00029" "0" "0" "0" "0" "0"[8,] "5" "0.9" "0" "0.04" "3.91" "0.003" "0.0011" "0.19" "0" "0.001" "0" "0" "0" "0" "0"[9,] "0" "0.8" "0" "0.03" "1.8" "0.002" "0.0006" "0.13" "0" "0.0004" "0" "0" "0" "0" "0"[10,] "0" "0.7" "0" "0.02" "2.24" "0.002" "0.0016" "0.12" "0" "0.0004" "0" "0" "0" "0" "0"[11,] "7.4" "1" "0.118" "0.08" "5.94" "0.003" "0.002" "0.17" "0" "0.0005" "0" "0" "0" "0" "0"[12,] "0" "0.6" "0.048" "0.02" "1.45" "0" "0.0015" "0.15" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[13,] "3" "0" "0.129" "0.02" "1.58" "0" "0" "0.18" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[14,] "2.5" "1.1" "0.1" "0.02" "1.46" "0" "0.0022" "0.14" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[15,] "0" "0" "0.06" "0.02" "1.44" "0" "0" "0.21" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[16,] "0" "0.5" "0.141" "0.02" "1.42" "0" "0" "0.13" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[17,] "5" "1.6" "0.118" "0.01" "1.42" "0" "0" "0.11" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[18,] "5.6" "0" "0.094" "0.02" "1.26" "0" "0.0012" "0.13" "0" "0.00016" "0" "0" "0" "0" "0"[19,] "4.4" "0" "0.1" "0.01" "1.06" "0" "0.0021" "0.17" "0" "0.00044" "0" "0" "0" "0" "0"[20,] "4.7" "0.8" "0.163" "0.04" "1.5" "0.002" "0.0041" "0.15" "0" "0.0007" "0" "0" "0" "0" "0"VLPH OIL LAS S2 FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA[1,] "0" "0" "0" "0" "30" "23.83" "5.66" "0.98" "0.054" "0.0035" "2.7" "2.29"[2,] "0" "0" "0" "0" "0" "20.27" "3.66" "0.94" "0.0637" "0.0062" "3" "3.05"[3,] "0" "0" "0" "0" "0" "18.41" "3.27" "0.94" "0.0547" "0.0036" "3.7" "2.66"[4,] "0" "0" "0" "0" "10" "22.69" "4.31" "0.94" "0.0536" "0.0039" "4" "2.32"[5,] "0" "0" "0" "0" "0" "21.63" "2.83" "0.92" "0.0582" "0.002" "2" "3.45"[6,] "0" "0" "0" "0" "0" "20.48" "3.11" "0.99" "0.0637" "0.0035" "4" "2.71"[7,] "0" "0" "0" "0" "60" "21.48" "4.14" "1.27" "0.0828" "0.0131" "2.5" "1.53"[8,] "0.001" "0" "0" "0" "0" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[9,] "0.0005" "0" "0" "0" "52" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[10,] "0.0006" "0" "0" "0" "20" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[11,] "0.0017" "0" "0" "0" "390" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[12,] "0" "0" "0" "0" "40" "18.95" "3.69" "1.3" "0.067" "0.0119" "2.5" "2.32"[13,] "0" "0" "0" "0" "110" "18.66" "2.86" "1.39" "0.1099" "0.0119" "2.1" "2.09"[14,] "0" "0" "0" "0" "160" "20.24" "3.44" "1.32" "0.1335" "0.009" "1.5" "1.53"。

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用'q()'退出R.[原来保存的工作空间已还原]> h=read.csv("F://1.csv",header=true)Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : 找不到对象'true'> h=read.csv("F://1.csv",header=TRUE)> h地区x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 y1 北京7535 2639 1971 1658 3696 84742 87475 106.5 1.3 240462 天津7344 1881 1854 1556 2254 61514 93173 107.5 3.6 200243 河北4211 1542 1502 1047 1204 38658 36584 104.1 3.7 125314 山西3856 1529 1439 906 1506 44236 33628 108.8 3.3 122125 内蒙古5463 2730 1584 1354 1972 46557 63886 109.6 3.7 177176 辽宁5809 2042 1433 1310 1844 41858 56649 107.7 3.6 165947 吉林4635 2045 1594 1448 1643 38407 43415 111.0 3.7 146148 黑龙江4687 1807 1337 1181 1217 36406 35711 104.8 4.2 129849 上海9656 2111 1790 1017 3724 78673 85373 106.0 3.1 2625310 江苏6658 1916 1437 1058 3078 50639 68347 112.6 3.1 1882511 浙江7552 2110 1552 1228 2997 50197 63374 104.5 3.0 2154512 安徽5815 1541 1397 1143 1933 44601 28792 105.3 3.7 1501213 福建7317 1634 1754 773 2105 44525 52763 104.6 3.6 1859314 江西5072 1477 1174 671 1487 38512 28800 106.7 3.0 1277615 山东5201 2197 1572 1005 1656 41904 51768 106.9 3.3 1577816 河南4607 1886 1191 1085 1525 37338 31499 106.8 3.1 1373317 湖北5838 1783 1371 1030 1652 39846 38572 105.6 3.8 1449618 湖南5442 1625 1302 918 1738 38971 33480 105.7 4.2 1460919 广东8258 1521 2100 1048 2954 50278 54095 107.9 2.5 2239620 广西5553 1146 1377 884 1626 36386 27952 107.5 3.4 1424421 海南6556 865 1521 993 1320 39485 32377 107.0 2.0 1445722 重庆6870 2229 1177 1102 1471 44498 38914 107.8 3.3 1657323 四川6074 1651 1284 773 1587 42339 29608 105.9 4.0 1505024 贵州4993 1399 1014 655 1396 41156 19710 105.5 3.3 1258625 云南5468 1760 974 939 1434 37629 22195 108.9 4.0 1388426 西藏5518 1362 845 467 550 51705 22936 109.5 2.6 1118427 陕西5551 1789 1322 1212 2079 43073 38564 109.4 3.2 1533328 甘肃4602 1631 1288 1050 1388 37679 21978 108.6 2.7 1284729 青海4667 1512 1232 906 1097 46483 33181 110.6 3.4 1234630 宁夏4769 1876 1193 1063 1516 47436 36394 105.5 4.2 1406731 新疆5239 2031 1167 1028 1281 44576 33796 114.8 3.4 13892> lm=lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9,data=h)> lmCall:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9,data = h)Coefficients:(Intercept) x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9320.640948 1.316588 1.649859 2.178660 -0.005609 1.684283 0.010320 0.003655 -19.130576 50.515575> summary(lm)Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9,data = h)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-940.13 -195.24 3.42 239.00 476.06Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 3.206e+02 3.952e+03 0.081 0.936097x1 1.317e+00 1.062e-01 12.400 3.97e-11 ***x2 1.650e+00 3.008e-01 5.484 1.93e-05 ***x3 2.179e+00 5.199e-01 4.190 0.000412 ***x4 -5.609e-03 4.766e-01 -0.012 0.990720x5 1.684e+00 2.142e-01 7.864 1.08e-07 ***x6 1.032e-02 1.343e-02 0.769 0.450665x7 3.655e-03 1.070e-02 0.342 0.736006x8 -1.913e+01 3.197e+01 -0.598 0.555983x9 5.052e+01 1.502e+02 0.336 0.739986---Signif. codes: 0 ‘***’0.001 ‘**’0.01 ‘*’0.05 ‘.’0.1 ‘’1Residual standard error: 389.4 on 21 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9923, Adjusted R-squared: 0.9889F-statistic: 298.9 on 9 and 21 DF, p-value: < 2.2e-16> pre=fitted.values(lm)> res=residuals(lm)> sd(res)[1] 325.7967> res=residuals(lm)> dy=step(lm)Start: AIC=377.73y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9Df Sum of Sq RSS AIC- x4 1 21 3184326 375.73- x9 1 17149 3201454 375.90- x7 1 17700 3202005 375.90- x8 1 54295 3238599 376.26- x6 1 89586 3273891 376.59<none> 3184305 377.73- x3 1 2662593 5846898 394.57- x2 1 4561056 7745361 403.29- x5 1 9377500 12561805 418.28- x1 1 23314547 26498852 441.42Step: AIC=375.73y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9Df Sum of Sq RSS AIC- x9 1 17428 3201754 373.90- x7 1 18563 3202889 373.91- x8 1 54437 3238763 374.26- x6 1 91813 3276139 374.61<none> 3184326 375.73- x3 1 2936130 6120456 393.99- x2 1 5467941 8652267 404.72- x5 1 9393345 12577671 416.32- x1 1 25886086 29070412 442.29Step: AIC=373.9y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x7 + x8Df Sum of Sq RSS AIC - x7 1 34634 3236387 372.24 - x6 1 74800 3276554 372.62 - x8 1 82150 3283904 372.69 <none> 3201754 373.90 - x3 1 3055353 6257107 392.67 - x2 1 5725836 8927590 403.69 - x5 1 9382624 12584378 414.33 - x1 1 25868832 29070586 440.29Step: AIC=372.24y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x8Df Sum of Sq RSS AIC - x8 1 70813 3307201 370.91 - x6 1 152777 3389165 371.67 <none> 3236387 372.24 - x3 1 5501284 8737672 401.02 - x2 1 8895049 12131436 411.20 - x5 1 9458098 12694485 412.60 - x1 1 27733098 30969486 440.25Step: AIC=370.91y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6Df Sum of Sq RSS AIC - x6 1 137540 3444741 370.17 <none> 3307201 370.91 - x3 1 5771063 9078264 400.21 - x2 1 8871193 12178394 409.32 - x5 1 9473521 12780722 410.81 - x1 1 28248162 31555363 438.83Step: AIC=370.17y ~ x1 + x2 + x3 + x5Df Sum of Sq RSS AIC <none> 3444741 370.17 - x3 1 5717883 9162624 398.50- x2 1 10249815 13694556 410.95- x5 1 10998313 14443054 412.60- x1 1 33258637 36703378 441.52> summary(dy)Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x5, data = h)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-943.18 -161.05 12.74 250.93 566.25Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -1694.6269 562.9773 -3.010 0.00574 **x1 1.3642 0.0861 15.844 7.11e-15 ***x2 1.7679 0.2010 8.796 2.86e-09 ***x3 2.2894 0.3485 6.569 5.76e-07 ***x5 1.7424 0.1912 9.111 1.42e-09 ***---Signif. codes: 0 ‘***’0.001 ‘**’0.01 ‘*’0.05 ‘.’0.1 ‘’1Residual standard error: 364 on 26 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9916, Adjusted R-squared: 0.9903F-statistic: 769.2 on 4 and 26 DF, p-value: < 2.2e-16>newdata=data.frame(x1=5200,x2=2000,x3=1100,x4=1000,x5=1300,x6=45000,x7=34000,x8=115.0 ,x9=3.8)> predict(dy,newdata,interval="confidence")fit lwr upr1 13718.67 13468.98 13968.36>> h=ts(read.csv("F://3.csv",header=TRUE)) > hTime Series:Start = 1End = 56Frequency = 1X78[1,] -58[2,] 53[3,] -63[4,] 13[5,] -6[6,] -16[7,] -14[8,] 3[9,] -74[10,] 89[11,] -48[12,] -14[13,] 32[14,] 56[15,] -86[16,] -66[17,] 50[18,] 26[19,] 59[20,] -47[21,] -83[22,] 2[23,] -1[24,] 124[25,] -106[26,] 113[27,] -76[28,] -47[29,] -32[30,] 39[31,] -30[32,] 6[33,] -73[34,] 18[35,] 2[36,] -24[37,] 23[38,] -38[39,] 91[40,] -56[41,] -58[42,] 1[43,] 14[44,] -4[45,] 77[46,] -127[47,] 97[48,] 10[49,] -28[50,] -17[51,] 23[52,] -2[53,] 48[54,] -131[55,] 65[56,] -17> plot(h,type="o")> local({pkg <- select.list(sort(.packages(all.available = TRUE)),graphics=TRUE) + if(nchar(pkg)) library(pkg, character.only=TRUE)})Warning message:程辑包‘urca’是用R版本3.4.4 来建造的> adf=ur.df(as.vector(h),type=c("drift"),selectlags=c("AIC"))> summary(adf)################################################ Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test ################################################Test regression driftCall:lm(formula = z.diff ~ g.1 + 1 + g)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-96.191 -23.390 -0.581 18.446 133.241Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -9.4381 7.0489 -1.339 0.187g.1 -1.7837 0.2386 -7.476 9.65e-10 ***g 0.1956 0.1379 1.418 0.162---Signif. codes: 0 ‘***’0.001 ‘**’0.01 ‘*’0.05 ‘.’0.1 ‘’1Residual standard error: 50.89 on 51 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.7589, Adjusted R-squared: 0.7494F-statistic: 80.25 on 2 and 51 DF, p-value: < 2.2e-16Value of test-statistic is: -7.4761 27.9471Critical values for test statistics:1pct 5pct 10pcttau2 -3.51 -2.89 -2.58phi1 6.70 4.71 3.86> acf(h)> pacf(h)> ar=sarima(h,1,0,4,details=F)> ar$fitCall:stats::arima(x = xdata, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, D,Q), period = S), xreg = xmean, include.mean = FALSE, optim.control = list(trace = trc, REPORT = 1, reltol = tol))Coefficients:ar1 ma1 ma2 ma3 ma4 xmean-0.0957 -0.7605 -0.051 -0.2591 0.0706 -5.0886s.e. 0.7318 0.7244 0.637 0.2013 0.1939 0.4252sigma^2 estimated as 1850: log likelihood = -291.97, aic = 597.95$degrees_of_freedom[1] 50$ttableEstimate SE t.value p.valuear1 -0.0957 0.7318 -0.1308 0.8965ma1 -0.7605 0.7244 -1.0498 0.2988ma2 -0.0510 0.6370 -0.0800 0.9365ma3 -0.2591 0.2013 -1.2875 0.2038ma4 0.0706 0.1939 0.3641 0.7173xmean -5.0886 0.4252 -11.9668 0.0000$AIC[1] 8.73734$AICc[1] 8.814721$BIC[1] 7.954342> ma=sarima(h,0,1,1,details=F)> ma$fitCall:stats::arima(x = xdata, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, D, Q), period = S), xreg = constant, optim.control = list(trace = trc, REPORT = 1, reltol = tol))Coefficients:ma1 constant-1.0000 0.1275s.e. 0.0452 0.4833sigma^2 estimated as 3412: log likelihood = -303.77, aic = 613.53$degrees_of_freedom[1] 53$ttableEstimate SE t.value p.valuema1 -1.0000 0.0452 -22.1390 0.000constant 0.1275 0.4833 0.2638 0.793$AIC[1] 9.206399$AICc$BIC[1] 8.278733> arma=sarima(h,1,1,1,details=F)> arma$fitCall:stats::arima(x = xdata, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, D, Q), period = S), xreg = constant, optim.control = list(trace = trc, REPORT = 1, reltol = tol))Coefficients:ar1 ma1 constant-0.4893 -1.0000 0.1052s.e. 0.1161 0.0469 0.2858sigma^2 estimated as 2548: log likelihood = -296.27, aic = 600.53$degrees_of_freedom[1] 52$ttableEstimate SE t.value p.valuear1 -0.4893 0.1161 -4.2127 0.0001ma1 -1.0000 0.0469 -21.3207 0.0000constant 0.1052 0.2858 0.3680 0.7143$AIC[1] 8.950118$AICc[1] 8.999838$BIC[1] 8.058619> res=residuals(ar$fit)> Box.test(res)Box-Pierce testX-squared = 0.0040697, df = 1, p-value = 0.9491> plot(res*res)> res<-residuals(ma$fit)> resTime Series:Start = 1End = 56Frequency = 1[1] -5.812742e-02 7.839872e+01 -4.955419e+01 3.066745e+016.646768e+00 -3.818017e+00 -1.493191e+00 1.448967e+01 -5.993782e+01 1.009045e+02 -3.947443e+01 -3.604570e+00 4.075719e+01 6.073798e+01 -8.076426e+01 -5.630655e+01[17] 5.952211e+01 3.267028e+01 6.289877e+01 -4.376929e+01-7.688972e+01 9.609734e+00 6.123687e+00 1.281064e+02 -1.026027e+02 1.160447e+02 -7.392804e+01 -4.288658e+01 -2.676745e+01 4.382151e+01 -2.561905e+01 1.050204e+01[33] -6.774055e+01 2.380823e+01 7.222574e+00 -1.874297e+012.800543e+01 -3.305934e+01 9.500912e+01 -5.267336e+01 -5.347395e+01 5.982226e+00 1.856342e+01 2.163113e-01 8.018037e+01 -1.234786e+02 1.006553e+02 1.232087e+01[49] -2.566963e+01 -1.438774e+01 2.537689e+01 -6.110995e-044.939921e+01 -1.289854e+02 6.746525e+01 -1.514136e+01> Box.test(res)#Box-Pierce testdata: resX-squared = 13.335, df = 1, p-value = 0.0002606> yc=sarima.for(h,10,1,1,1)> yc$predTime Series:Start = 57End = 66Frequency = 1[1] 5.106162 -5.553160 -0.181147 -2.652867 -1.286844 -1.798532 -1.391503 -1.433980 -1.256525 -1.186677。

r语言代码纠错题

r语言代码纠错题错误修复的R语言代码题在R语言中，我们常常会遇到一些错误，这些错误可能会导致我们的程序无法正常运行。

本文将通过一些常见的R语言错误来展示如何修复这些问题。

1. 语法错误（Syntax Error）语法错误是最常见的错误之一，通常是由于代码中的一些拼写错误、标点符号或者其他语法规则的不一致导致的。

如果你的程序遇到了语法错误，R解释器会给出相应的错误信息，这样就能够快速定位并修复错误。

示例代码：```R#计算圆的面积radius <- 5area <- pi * radius ^ 2print(area)```修复后的代码：#计算圆的面积radius <- 5area <- pi * radius^2 # 这里的乘号和指数符号之间不需要空格print(area)```2. 数据类型错误（Data Type Error）在R语言中，如果我们将不匹配的数据类型进行运算，就会出现数据类型错误。

这时候，我们需要将数据类型转换为合适的类型，以保证操作的正确性。

示例代码：```R# 将字符转为数字str_num <- "10"num <- str_num + 5print(num)```修复后的代码：# 将字符转为数字str_num <- "10"num <- as.numeric(str_num) + 5 # 使用as.numeric()函数将字符转换为数字print(num)```3. 索引错误（Index Error）在R语言中，我们经常使用矩阵或向量进行数据处理。

当我们需要访问其中的元素时，如果超出索引范围，就会出现索引错误。

这时候，我们需要检查索引的值是否正确。

示例代码：```R# 访问向量的第5个元素vector <- c(1, 2, 3, 4)element <- vector[5]print(element)``````R# 访问向量的第5个元素vector <- c(1, 2, 3, 4)element <- vector[4] # 向量的索引从1开始，因此应该访问第4个元素print(element)```4. 包导入错误（Package Import Error）在R语言中，我们常常使用各种各样的包来扩展功能。

r语言的基础语法及常用命令

r语言的基础语法及常用命令R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有丰富的基础语法和常用命令。

本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速入门和理解R语言的使用。

1. 变量和数据类型在R语言中，可以通过使用赋值符号“<-”或“=”来创建变量，并且不需要事先声明变量的类型。

R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、因子型等。

例如，可以使用以下代码创建一个数值型变量x，并赋值为10：```Rx <- 10```2. 数据结构R语言中常用的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。

向量是最基本的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

矩阵是二维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

数组是多维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

数据框是类似于Excel表格的数据结构，可以存储多个不同类型的变量。

列表是一种包含不同类型元素的数据结构。

3. 控制结构R语言中常用的控制结构包括条件语句（if-else语句）和循环语句（for循环、while循环）。

条件语句用于根据条件执行不同的代码块。

例如，以下代码展示了一个简单的if-else语句：```Rx <- 10if (x > 5) {print("x大于5")} else {print("x小于等于5")}```循环语句用于重复执行一段代码块。

例如，以下代码展示了一个简单的for循环：```Rfor (i in 1:5) {print(i)}```4. 函数R语言中的函数是一段具有特定功能的代码块，可以重复使用。

R语言提供了许多内置函数，还可以自定义函数。

例如，以下代码展示了一个自定义函数，用于计算两个数的和：```Rsum <- function(a, b) {return(a + b)}result <- sum(3, 5)print(result) # 输出8```5. 数据读写R语言中可以通过各种方式读取和写入数据。

r语言入门100道题

r语言入门100道题以下是100个R语言入门的问题，供您参考：1. 如何在R中创建一个向量？2. 如何在R中创建一个矩阵？3. 如何在R中创建一个数据框？4. 如何在R中创建一个列表？5. 如何在R中创建一个因子？6. 如何在R中创建一个日期对象？7. 如何在R中读取一个CSV文件？8. 如何在R中写入一个CSV文件？9. 如何在R中读取一个Excel文件？10. 如何在R中写入一个Excel文件？11. 如何在R中读取一个文本文件？12. 如何在R中写入一个文本文件？13. 如何在R中计算一个向量的平均值？14. 如何在R中计算一个向量的标准差？15. 如何在R中计算一个向量的中位数？16. 如何在R中计算一个向量的最大值？17. 如何在R中计算一个向量的最小值？18. 如何在R中计算一个向量的总和？19. 如何在R中计算一个向量的排序列表？20. 如何在R中计算一个矩阵的行数和列数？21. 如何在R中计算一个矩阵的转置矩阵？22. 如何在R中计算一个矩阵的行列式？23. 如何在R中计算一个矩阵的逆矩阵？24. 如何在R中计算一个矩阵的特征值和特征向量？25. 如何在R中计算一个矩阵的行和列的总和？26. 如何在R中计算一个数据框的行数和列数？27. 如何在R中计算一个数据框的列的平均值？28. 如何在R中计算一个数据框的列的标准差？29. 如何在R中计算一个数据框的列的中位数？30. 如何在R中计算一个数据框的列的最大值？31. 如何在R中计算一个数据框的列的最小值？32. 如何在R中计算一个数据框的列的总和？33. 如何在R中从一个向量中选择指定的元素？34. 如何在R中从一个向量中删除指定的元素？35. 如何在R中从一个向量中查找指定的元素？36. 如何在R中从一个向量中替换指定的元素？37. 如何在R中从一个向量中添加元素？38. 如何在R中从一个向量中提取唯一的元素？39. 如何在R中从一个矩阵中选择指定的行和列？40. 如何在R中从一个矩阵中删除指定的行和列？41. 如何在R中从一个矩阵中查找指定的行和列？42. 如何在R中从一个矩阵中替换指定的行和列？43. 如何在R中从一个矩阵中添加行和列？44. 如何在R中从一个数据框中选择指定的行和列？45. 如何在R中从一个数据框中删除指定的行和列？46. 如何在R中从一个数据框中查找指定的行和列？47. 如何在R中从一个数据框中替换指定的行和列？48. 如何在R中从一个数据框中添加行和列？49. 如何在R中对一个向量进行排序？50. 如何在R中对一个矩阵的行和列进行排序？51. 如何在R中对一个数据框的列进行排序？52. 如何在R中对一个数据框的多个列进行排序？53. 如何在R中对一个向量进行分组求和？54. 如何在R中对一个数据框的列进行分组求和？55. 如何在R中对一个向量进行分组统计？56. 如何在R中对一个数据框的列进行分组统计？57. 如何在R中对一个向量进行条件筛选？58. 如何在R中对一个数据框的列进行条件筛选？59. 如何在R中对一个向量进行条件替换？60. 如何在R中对一个数据框的列进行条件替换？61. 如何在R中对一个数据框的列进行合并去重？62. 如何在R中对一个数据框的列进行合并求和？63. 如何在R中对一个数据框的列进行合并求平均值？64. 如何在R中计算一个向量的累计和？65. 如何在R中计算一个向量的累计乘积？66. 如何在R中计算一个向量的累计均值？67. 如何在R中计算一个矩阵的累计和？68. 如何在R中计算一个矩阵的累计乘积？69. 如何在R中计算一个矩阵的累计均值？70. 如何在R中计算一个数据框的累计和？71. 如何在R中计算一个数据框的累计乘积？72. 如何在R中计算一个数据框的累计均值？73. 如何在R中计算两个向量的点积？74. 如何在R中计算两个向量的叉积？75. 如何在R中计算两个向量的欧几里得距离？76. 如何在R中计算两个矩阵的乘积？77. 如何在R中计算两个矩阵的点积？78. 如何在R中计算两个矩阵的叉积？79. 如何在R中将一个向量转换为矩阵？80. 如何在R中将一个向量转换为数据框？81. 如何在R中将一个向量转换为列表？82. 如何在R中将一个向量转换为因子？83. 如何在R中将一个矩阵转换为向量？84. 如何在R中将一个矩阵转换为数据框？85. 如何在R中将一个矩阵转换为列表？86. 如何在R中将一个矩阵转换为因子？87. 如何在R中将一个数据框转换为向量？88. 如何在R中将一个数据框转换为矩阵？89. 如何在R中将一个数据框转换为列表？90. 如何在R中将一个数据框转换为因子？91. 如何在R中将一个列表转换为向量？92. 如何在R中将一个列表转换为矩阵？93. 如何在R中将一个列表转换为数据框？94. 如何在R中将一个列表转换为因子？95. 如何在R中将一个因子转换为向量？96. 如何在R中将一个因子转换为矩阵？97. 如何在R中将一个因子转换为数据框？98. 如何在R中将一个因子转换为列表？99. 如何在R中将一个日期对象转换为字符对象？100. 如何在R中将一个字符对象转换为日期对象？这些问题涵盖了R语言中一些基本操作的方方面面，希望对您入门R语言有所帮助。

经典R的语言统计操作已批注

1.2 方差的区间估计
2
分别讨论总体 X 的均值已知和未知（1）u 已知，用极大似然估计
2 1 2 Xi n i 1 n
来导出的置信区间，用卡方分布推出：
2
n
2
2
2
X i / 2 2 n
2 i 1
n
得到的置信度为 1 的双侧置信区间为：
source("interval_estimate1.R") X<-c(14.6, 15.1,14.9, 14.8, 15.2,15.1) interval_estimate1(X, sigma=0.2)
例：为估计一件物体的质量 u，将其称了 10 次，得到的重量（单位：kg）为： 10.1 10.1 10 9.9 9.8 10.2 10.5 10.3 9.7 9.9
经典统计 R 语言操作
一、点估计.........................................................................................2 矩法.............................................................................................2 极大似然估计 ............................................................................2 二、区间估计 ....................................................................................4 1 一个正态总体 .........................................................................4 1.1 均值 u 的区间估计 .....................................................4 1.2 方差的区间估计 ....................................................6

【原创】R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。

实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。

特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。

通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。

那么什么是特征工程？对于不同的问题，它可能意味着许多事情，但在泰坦尼克号的竞争中，它可能意味着砍伐，并结合我们在Kaggle的优秀人员给予的不同属性来从中榨取更多的价值。

通常，机器学习算法可以更容易地从工程学习算法中消化和制定规则，而不是从其导出的变量。

获得更多机器学习魔力的最初嫌疑人是我们上次从未发送到决策树的三个文本字段。

票号，舱位和名称都是每位乘客独有的; 也许可以提取这些文本字符串的一部分以构建新的预测属性。

让我们从名称字段开始。

如果我们看一下第一位乘客的名字，我们会看到以下内容：> train$Name[1][1] Braund, Mr. Owen Harris891 Levels: Abbing, Mr. Anthony Abbott, Mr. Rossmore Edward ... Zimmerman, Mr. Leo以前我们只通过子集化访问乘客组，现在我们通过使用行号1作为索引来访问个人。

好吧，船上没有其他人有这个名字，这几乎可以肯定，但他们还有什么共享？好吧，我确信船上有很多先生。

也许人物头衔可能会给我们更多的洞察力。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog如果我们滚动数据集，我们会看到更多的标题，包括Miss，Mrs，Master，甚至是Countess！标题“大师”现在有点过时，但在这些日子里，它被保留给未婚男孩。

r语言编程与基础高级绘图课后答案

r语言编程与基础高级绘图课后答案文章目录第1章R语言概述1.选择题（1)多行注释的快捷键是（C）。

A.Ctrl+Shin+NB.Ctrl+NC.Ctrl+Shin+CD.Ctrl+C（2)以下函数不能直接查看plot函数的帮助文档的是（B）。

A. ?plotB.??plotC.help(plot)D.help(plot)（3)以下R包的加载方式正确的是（A）。

A.install.package 函数B.library 函数C…libPaths 函数D.install 函数（4)以下R包中不能调用分类算法的是（D）。

A.nnet包B.e1071包C.tree包D.arules包2.操作题第2章数据对象与数据读写1.选择题（4)下列选项不是逻辑型数据的是（C）。

A.TB.FC.NAD.10（5)下列可以求矩阵的特征值和特征向量的函数是（B）。

A. diagB. eigenC.solveD. det（6)下列选项中可以使得列表转换为向量的是（D）。

A. as.matrixB. as.data.frameC. as.listD. unlist（7)下列用来转换数据框的函数是（B）。

A. as.listB. as.matrixC. as.data.frameD. as.vector（8)下列用键盘导人数据的函数是（B）。

A.read.tableB. read.csvC.editD.readHTMLTable（9)RODBC包中向数据库提交一个查询，并返回结果的函数是（B）。

A.odbcConnectB.sqlFetchC. sqlQueryD. sqlDrop（10)抓取网页上的表格，可使用XML包的是（D）函数。

A.read.csvB. read.tableC.read.xlsxD. read HTMLTable2.操作题（1)创建一个对象，并进行数据类型的转换、判别等操作，步骤如下：①创建一个对象x，内含元素为序列：1，3，5，6，8②判断对象x是否是数值型数据③将对象转换为逻辑数据，记为x1④判断x1是否为逻辑型数据。

R语言常见面试题整理

R语⾔常见⾯试题整理尊敬的读者，这些R语⾔⾯试题是专门设计的，以便您应对在R语⾔相关⾯试中可能会被问到的问题。

根据我的经验，良好的⾯试官⼏乎不打算在你的⾯试中问任何特定的问题，通常都是以如下的问题为开端进⼀步展开后继的问题。

什么是R语⾔编程？R语⾔是⼀种⽤于统计分析和为此⽬的创建图形的编程语⾔。

不是数据类型，它具有⽤于计算的数据对象。

它⽤于数据挖掘，回归分析，概率估计等领域，使⽤其中可⽤的许多软件包。

R语⾔中的不同数据对象是什么？它们是R语⾔中的6个数据对象。

它们是向量，列表，数组，矩阵，数据框和表。

什么使R语⾔中的有效变量名？有效的变量名称由字母，数字和点或下划线字符组成。

变量名以字母或不以数字后跟的点开头。

数组和矩阵之间的主要区别是什么？矩阵总是⼆维的，因为它只有⾏和列。

但是阵列可以具有任何数量的维度，并且每个维度是矩阵。

例如，3x3x2阵列表⽰维度为3x3的2个矩阵。

R语⾔中的哪个数据对象⽤于存储和处理分类数据？R语⾔中的因⼦数据对象⽤于存储和处理R语⾔中的分类数据。

如何在R语⾔中加载和使⽤csv⽂件？可以使⽤R语⾔ead.csv函数加载csv⽂件。

R语⾔在使⽤此函数读取csv⽂件时创建数据框。

如何获取R语⾔中当前⼯作⽬录的名称？命令getwd()给出了R语⾔环境中的当前⼯作⽬录。

什么是R语⾔ Base包？这是在R语⾔环境设置时默认加载的包。

它提供了R语⾔环境中的基本功能，如输⼊/输出，算术计算等。

在逻辑回归中如何使⽤R语⾔？逻辑回归处理测量⼆元响应变量的概率。

在R语⾔中，函数glm()⽤于创建逻辑回归。

如何访问名为M的矩阵的第2列和第4⾏中的元素？表达式M [4,2]给出了第4⾏和第2列的元素。

什么是向量中元素的回收？举个例⼦。

当在操作中涉及不同长度的两个向量时，较短向量的元素被重⽤以完成操作。

这被称为元素循环。

⽰例-v1 <-c（4,1,0,6）和V2 <-c（2,4），则v1 * v2给出（8,4,0,24）。

【原创】R语言深度学习探索德国数据科学就业市场数据分析报告论文(代码数据)

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R语言深度学习探索德国数据科学就业市场数据分析报告
看看就业市场中深度学习/人工智能趋势如何广泛流行。

我从网站上挖掘了可用的职位空缺数量：Monster，Stepstone和Indeed正在搜索术语“数据科学家”。

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为了把这些数字看得很清楚，在2015年12月，我在Indeed上找到65个工作，在Monster找到36个，在Stepstone找到36个。

数据科学市场增长了5至10倍。

在Indeed确定的约600个职位由254家公司宣传，与2015年相比几乎增加了5倍。

为了了解深度学习的重要性，我比较了搜索词与其他数据搜索词的关系。

我们看到，该关键字有400个开放职位。

数据挖掘或机器学习在因子2和因子4.5中更为常见。

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查看广告方法，我们发现在标准数据准备和统计技能的基础上总是有好处的。

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最后，通过查看编程语言和商业智能工具，我们发现Java和Excel仍然非常受欢迎。

r语言作业参考答案

r语言作业参考答案R语言作业参考答案在学习R语言的过程中，作业是不可避免的一部分。

完成作业不仅可以巩固所学的知识，还可以提升对R语言的理解和运用能力。

然而，有时候我们可能会遇到一些难题，不知道如何下手。

本文将为大家提供一些常见R语言作业的参考答案，希望对大家有所帮助。

1. 数据读取和处理在R语言中，读取和处理数据是一个基本的操作。

常见的读取数据的函数有read.csv()和read.table()。

这两个函数可以读取以逗号分隔的csv文件和以制表符分隔的文本文件。

读取数据后，我们可以使用一些函数来处理数据，如subset()、filter()、mutate()等。

例如，如果作业要求读取一个名为data.csv的文件，并筛选出年龄大于30岁的数据，可以使用以下代码：```Rdata <- read.csv("data.csv")filtered_data <- subset(data, age > 30)```2. 数据可视化数据可视化是R语言的一个重要应用领域。

通过可视化数据，我们可以更直观地了解数据的分布和趋势。

在R语言中，常用的数据可视化函数有plot()、hist()、boxplot()、ggplot()等。

例如，如果作业要求绘制一个散点图，展示两个变量之间的关系，可以使用以下代码：```Rplot(data$variable1, data$variable2, main = "Scatter Plot", xlab = "Variable 1", ylab = "Variable 2")```3. 统计分析R语言在统计分析方面有着强大的功能。

通过使用一些统计函数，我们可以对数据进行描述性统计、假设检验、回归分析等。

例如，如果作业要求计算一组数据的均值和标准差，并进行两样本t检验，可以使用以下代码：```Rmean_value <- mean(data)sd_value <- sd(data)t_test <- t.test(data1, data2)```4. 机器学习R语言也是机器学习领域的一种常用工具。

r语言面试题

r语言面试题R语言面试题1. 什么是R语言？R语言是一种用于统计分析、数据可视化和数据挖掘的编程语言。

它是由新西兰奥克兰大学Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年创建的。

2. R语言的特点有哪些？R语言有以下特点：- 开源免费：R语言的代码可以免费使用和共享，因此成为数据科学领域广泛使用的工具之一。

- 多样化的功能包：R语言有大量的功能包，涵盖了各种统计分析、机器学习和数据可视化的方法。

- 强大的数据处理能力：R语言拥有丰富的数据处理能力，可以对数据进行清洗、转换和整合。

- 丰富的可视化库：R语言提供了多个数据可视化库，可以生成高质量的图表和图形。

- 大规模数据处理：R语言可以处理大规模的数据集，并具备并行计算和分布式计算的能力。

3. R语言中如何创建向量？在R语言中，可以使用以下方法创建向量：- 使用c()函数：c(1, 2, 3, 4)可以创建一个包含1、2、3、4的向量。

- 使用冒号运算符：1:10可以创建一个包含1到10的向量。

- 使用seq()函数：seq(1, 10, by = 2)可以创建一个从1到10，步长为2的向量。

4. R语言中如何读取和写入数据文件？R语言中可以使用以下函数读取和写入数据文件：- 读取CSV文件：使用read.csv()函数，如data <- read.csv("file.csv")，将把CSV文件中的数据读取到变量data中。

- 读取Excel文件：可以使用readxl包中的read_excel()函数或openxlsx包中的read.xlsx()函数读取Excel文件。

- 写入CSV文件：使用write.csv()函数，如write.csv(data, "file.csv")，将data中的数据写入到CSV文件中。

- 写入Excel文件：可以使用writexl包中的write_xlsx()函数或openxlsx包中的write.xlsx()函数写入Excel文件。

r语言简答题

1. R语言是什么？
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，它广泛应用于数据挖掘、机器学习、生物信息学等领域。

2. R语言的特点有哪些？
R语言具有以下特点：
- 免费开源；
- 功能强大，支持多种统计分析方法；
- 丰富的数据处理和可视化工具；
- 支持并行计算和分布式计算；
- 社区活跃，有大量的扩展包可供使用。

3. R语言的数据类型有哪些？
R语言的主要数据类型包括：数值型（numeric）、字符型（character）、因子型（factor）、逻辑型（logical）、复数型（complex）等。

4. R语言的基本语法规则有哪些？
R语言的基本语法规则包括：
- 使用#号表示注释；
- 使用双引号或单引号表示字符串；
- 使用$符号访问对象的属性和方法；
- 使用<-符号进行赋值操作；
- 使用cat()函数输出文本，使用print()函数输出变量值；
- 使用ifelse()、switch()等函数进行条件判断；
- 使用for循环、while循环等结构进行循环操作。

r语言经典算法题

r语言经典算法题R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有强大的绘图功能和丰富的统计工具。

在R语言中，经典算法题是学习和掌握各种算法的重要途径。

本文将介绍一些R语言经典算法题及其解法，帮助读者更好地掌握R语言算法。

一、冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过重复地比较相邻的元素并交换它们的位置，将较大的元素逐步推到数组的末尾。

在R语言中，可以使用以下代码实现冒泡排序：```rbubble_sort<-function(vec){n<-length(vec)for(iin1:n-1){for(jin1:n-i){if(vec[j]>vec[j+1]){#交换元素位置temp<-vec[j]vec[j]<-vec[j+1]vec[j+1]<-temp}}}return(vec)}```使用示例：```rvec<-c(5,3,8,4,2)sorted_vec<-bubble_sort(vec)print(sorted_vec)#[1]23458```二、快速排序算法快速排序是一种常用的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，然后对这两部分继续进行快速排序。

在R语言中，可以使用以下代码实现快速排序：```rquick_sort<-function(vec){if(length(vec)<=1){return(vec)}else{pivot<-vec[1]less<-c()greater<-c()for(iin2:length(vec)){if(vec[i]<pivot){less<-c(less,vec[i])}else{greater<-c(greater,vec[i])}}return(c(quick_sort(less),pivot,quick_sort(greater)))}}```使用示例：```rvec<-c(5,3,8,4,2)sorted_vec<-quick_sort(vec)print(sorted_vec)#[1]23458```三、二分查找算法二分查找是一种常用的查找算法，它通过将数组分为左右两部分，每次将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索范围为空。

第二次世界大战中的德军坦克数量问题

第二次世界大战中的德军坦克数量问题在二战时期，军事情报的关键在于获取敌方装备的数量。

当时盟国军队希望能够准确估计德军所使用的坦克的数量。

具体有两种不同的实现方法：第一种是使用传统的情报窃取。

派遣情报人员利用各种渠道获取德军坦克数量情报。

第二种是使用统计学的方法来进行估计。

统计学的方法最后被证实比传统情报收集的方法要精确得多。

在这里，传统情报手段与统计学的估计方法协同合作对德国坦克的数量进行了精确的估计。

统计学的方法不仅用在估计德国坦克的数量上，而且更多的帮助盟军了解了德国工业产量。

其中包括：工厂的数量、工厂重要性的排序、供应链的长度、产量的变化和资源的使用与分布等等。

比方天然橡胶的使用。

传统的盟军情报收集可以估计德国的坦克产量：从1940年6月份到1942年9月份，每月产出1400辆坦克左右。

但是通过统计学方法估计的产量为平均256辆每月。

战争结束后，从捕获的德国产量记录中可以看到每月产量的平均值为255。

下面的表格中提供了统计估计数量与盟军情报和德国产量记录之间的比较关系：具体来讲，在战场上盟军缴获并击毁一部分的德国坦克，他们发现这些德国坦克是经过编号的，而且从大到小所有的编号是连续的。

当然如果 1 是战场上德国坦克的最小编号，所有的坦克进行逐一编号以后，最大的编号就应该是战场是德国坦克数量的总数。

比如说，一次战斗中随机的击毁了四辆坦克。

这四辆坦克的编号分别为：2，6 ，7，14。

我们可以用这4俩坦克的编号来估计起初在战场上德国坦克的总数。

其估计值为-1=16.5。

16.5。

也就是用14×1+14下面我们来看R 是如何进行以下的计算的：#German Tank Problem#N~m(1+1/k)-1#captured tank id {2,6,7,14}m=1414 是观测到的最大的坦克编号。

把它放在M 变量里面。

k=4K 是观测到编号的总数。

因为只有4辆坦克被击毁。

盟军只清楚这4辆坦克编号的状况。

【教程】R语言进行manteltest

重复次数，可调整 mantel.rtest(dist(m1),dist(m2),10000) ->t1
#check results t1 #plot results plot(t1)
#画两个距离之间的散点图 plot(unlist(d1),unlist(d2),xlab='Pairwise Fst', ylab = 'Pairwise Pst', col = rgb(0.5,0.5,0.5,0.8), cex = 1, pch = 19) #如果相关性强的话，可添加拟合线 lmodel <- lm(unlist(d2)~unlist(d1)) abline(lmodel, lwd = 2)
请您及时更换请请请您正在使用的模版将于2周后被下线请您及时更换
【教程】 R语言进行 manteltest
【教程】R语言进行manteltest
在Excel里准备好两个边长相同的正方形的数据矩阵。依次选中后，ctr+c, 再用R语言命令进行读取。如下：
#install package for first time install.packages("ade4")
#load package library(ade4)
#read matrix1 from clipboard read.table(file='clipboard',header = F, as.is=T) -> m1 #check m1 m1 #check m1 dim(m1)
#read matrix2 from clipboard read.table(file='clipboard',header = F, as.is=T) -> m2 m2 dim(m2)

§9.9 德国坦克估计问题

以上的思考方式也可以推广到一般的情况，
问题：盟军发现了k辆坦克，序号分别为i1……ik，最大的序号是m，估计总数N0 。
一个自然的想法是：
缴获坦克全部序列号的平均值应该是坦克总数的一半。
估计坦克总数N0的公式：
N0 =
i1
+ i2
++ k
ik
×2
这里必须有一个假设：缴获的坦克代表了所有坦克的一个随机样本。使用这种方法估计，有可能出现比较荒谬的结果：
截获任意一辆坦克的概率
60 100
200
300
生产坦克数N
最大似然估计的目标是找出概率最大的点对应的N0，
在这个问题中，N越小概率越大，所以得到在最大
化概率点的N0 =60，即图中曲线最左边的起始点。
分析2：考虑均方误差最小化(MSE)。假设总产量N不是刚
好等于60，而是乘以一个大于1的因子a。想象盟军看到了N辆坦克中所有的坦克，均方误差可以按照如下方法计算并最优化，再求最小值。
可以证明，这是一个最小方差无偏估计(MVUE)，即
在所有的无偏估计中，这个估计拥有最小的方差。
如果我们缴获了3量坦克，编号为3，4，17，则我们估计坦克总数为
17 × (1+ 1) −1 ≈ 22 3
如果我们缴获了3量坦克，编号为3，4，17，则我们估计坦克总数为
3 + 4 +17 × 2 =16 3
作为全部坦克数量估计值的样本均值的2倍居然小于样本中的最大值!
最小方差无偏估计
在实际中我们用的估计量为
N0
=m(1 +
1) k
−1
其中m为所观察到的最大序号(即样本最大值)，而k为观

r语言t检验实例程序及答案

R语言t检验实例程序及答案（总2页）-本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可--内页可以根据需求调整合适字体及大小-> (all,bll,alternative=,'greater,')Welch Two Sample t-testdata: all and bllt 二，df 二，p-value =alter native hypothesis: true differe nee in means is greater tha n 0 95 percent confidence interval:Infsample estimates:mean of x mean of y> (all.cll^lternative=”greate广)Welch Two Sample t-testdata: all and ellt = , df = , p-value =alter native hypothesis: true differe nee in means is greater tha n 095 percent confidence interval:Infsample estimates:> (bll’cll,alternative 二” greater JWelch Two Sample t-testdata: bll and ellt 二，df 二，p-value =alter native hypothesis: true differe nee in means is greater tha n 0 95 percent confidence interval:Infsample estimates:mean of x mean of y> (al2,bl2,alternativeigreater”)Welch Two Sample t-testdata: al2 and bl2t = , df = , p-value =alter native hypothesis: true differe nee in means is greater tha n 0 95 percent confidence interval:Infsample estimates:> (al2,cl2?alternative二”greater”)Welch Two Sample t-testdata: al2 and cl2t 二，df 二，p-value =alter native hypothesis: true differe nee in means is greater tha n 0 95 percent confidence interval:Infsample estimates:mean of x mean of y> (bl2,cl2,alter native 二"greater”)Welch Two Sample t-testdata: bl2 and cl2t = , df = , p-value =alter native hypothesis: true differe nee in mea ns is greate rtha n 0 95 percent confidence interval:Infsample estimates:。

r语言解方程

r语言解方程
R 语言可用于解方程，通过使用 R 语言中的某些特定函数，可以
使用 R 语言来解决一些常见的方程问题。

R 语言中包含有许多函数，可以用于解决不同类型的方程问题，
这些函数可以分为两个大类，即代数函数（Algebraic Functions）和
数值函数（Numeric Functions）。

代数函数可以用来解决多项式方程、偏微分方程、线性规划等问题。

而数值函数则可以用来解决非线性方程、常微分方程等问题。

此外，R 语言还提供了可以用于解决某些特殊方程类型的特定函数，
例如 gsl 函数、gpls 函数和 gensolve 函数等。

在使用 R 语言解方程时，首先要明确方程的类型或函数的定义，
然后根据方程的类型或函数的定义，确定对应的函数。

需要注意的是，R 语言的数值函数是根据梯度下降算法进行优化的，因此需要设置收
敛条件和步长，以便能够得到更加准确的解答。

解方程的过程也可以使用符号计算（Symbolic Computing）进行
计算。

R 语言中提供了一些符号计算库，例如 SymPy 库和 GiNaC 库，可以用于对方程进行符号计算，以求解方程的解。

总之，R 语言可以用于解各种方程。

通过使用 R 语言中的某些特
定函数，可以使用 R 语言来解决一些常见的方程问题。

此外，也可以
使用符号计算的方式来求解一些特殊的方程。

但最重要的是，在使用
R 语言解方程时，必须先了解方程的类型，并确定对应的函数，才能
得到准确的结果。

r语言 t函数

r语言 t函数R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的函数和工具来处理和分析数据。

其中，t函数是一个非常常用的函数，它用于转置矩阵或数据框。

在本文中，我们将介绍t函数的使用方法以及一些常见的应用场景。

让我们来了解一下t函数的基本语法。

在R语言中，要使用t函数，只需要在函数名后面加上要转置的矩阵或数据框即可。

例如，要将一个3行2列的矩阵进行转置，可以使用以下代码：```matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 3, ncol = 2)transposed_matrix <- t(matrix)```在这个例子中，我们先创建了一个3行2列的矩阵，然后使用t函数将其转置，并将结果赋值给transposed_matrix变量。

现在，我们来看一下转置后的矩阵是什么样的：```> transposed_matrix[,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2 4 6```可以看到，转置后的矩阵将原来的行变为列，原来的列变为行。

除了转置矩阵，t函数还可以用来转置数据框。

数据框是一种常见的数据结构，它类似于Excel中的表格，每列可以包含不同类型的数据。

使用t函数转置数据框的方法与转置矩阵类似。

下面是一个例子：```data <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c("a", "b", "c"))transposed_data <- t(data)```在这个例子中，我们创建了一个包含两列的数据框，然后使用t函数将其转置。

现在，我们来看一下转置后的数据框是什么样的：```> transposed_data[,1] [,2] [,3]x 1 2 3y "a" "b" "c"```可以看到，转置后的数据框将原来的列变为行，同时保留了每列的数据类型。