R语言第九周作业

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R语言期末考试复习题及参考答案

R语言 --复习资料一、填空题1、玫瑰图的绘制,主要是先绘制一个直方图,接着将((____))坐标转化为((____) )参考答案：直角※极二、单项选择题1、以下哪列代码是将直方图转化为玫瑰图的关键( )A. AB. BC. CD. D参考答案： B三、解答题1、 3.例题：水泥厂用自动包装机包装水泥，每袋额定重量是50kg ，某日开工后随机抽查了9 袋，称得重量如下：49.6,49.3,50.1,50.0,49.2,49.9,49.8,51.0,50.2设每袋重量服从正态分布，问包装机工作是否正常（α =0.05 ）？参考答案：x <- c(49.6,49.3,50.1,50.0,49.2,49.9,49.8,51.0,50.2)α <- 0.05solution <- t.test(x,mu=50,alternative="two.sided",conf.level = 1-α)solutionif(solution$p.value>α ){print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}p-value> α，接受 H0认为包装机工作正常。

四、练习题1、 1.使用 t.text 函数完成下面的例题用 10 只家兔试验某批注射液对体温的影响，测定每只兔子注射前后的体温，如下注射前： (37.8,38.2,38.0,37.6,37.9,38.1,38.2,37.5,38.5,37.9) 注射后： (37.9,39.0,38.9,38.4,37.9,39.0,39.5,38.6,38.8,39.0) 已知家兔体温服从正态分布，问注射前后体温有无显著差异？（α=0.01 ）（配对）参考答案：x <- c(37.8,38.2,38.0,37.6,37.9,38.1,38.2,37.5,38.5,37.9)y <- c(37.9,39.0,38.9,38.4,37.9,39.0,39.5,38.6,38.8,39.0)α <- 0.01solution <- t.test(x,y,mu = 0,alternative="two.sided",paired = TRUE,var.equal = FALSE,conf.level=1-α)if(solution$p.value>α){ print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}输出结果：拒绝H0 ，接受 H1 （即：注射前后体温差异显著）2、 2.使用 t.text 函数完成下面的例题有甲、乙两台机床加工相同的产品，假定两台机床加工的产品均服从正态分布，且总体方差相等，从这两台机床加工的产品中随机地抽取若干件，测得产品直径 (mm) 为甲：(20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9);乙： (19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2)试比较甲乙两台机床加工的产品直径有无显著应差异？.（α=0.05 ）参考答案：x <- c(20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9)y <- c(19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2)α <- 0.05solution <- t.test(x,y,mu = 0,alternative="two.sided",paired =FALSE,var.equal = FALSE,conf.level=1-α)if(solution$p.value>α){ print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}输入结果：接受H0( 即：甲乙两台机床加工的产品直径无显著性差异)”3、 3.根据经验，在人的身高相等的情况下，血压的收缩 Y 与体重 X1（千克）和年龄 X2（岁数）有关，现收集了 13 个男子的数据，试建立 Y 关于 X1、X2 的线性回归方程。

R语言练习题【精选文档】

统计软件实验1每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1 y =23log )10sin(4)43.0(2+⋅+-e πy 〈- sin(10＊pi)＊exp(—0。

3+4^2）+log(23)/log(4）2 x = sin(223/3）， y = x^2,z = y ＊10 ；求x+2y —5zx <— sin(223/3）；y <- x^2；x+2＊y —5*z3 建立起始值=3,增量值=5.5，终止值=44的一维数组xx <- seq(3。

47,by=5.5)4 建立等差一维数组x:首项为0,末项为π,项数为15x <- seq （0，pi,length=15）5 将100，200，200,200,400，600，600，600，800 输入R 中，保存到numeric 变量中numeric <— c （100,200，200，200，400,600,600，600,800)6 将numeric 转换为factor 存入变量factor.numeric ，并用class （)确认。

factor.numeric 〈- as.factor （numeric)7 查看factor 。

numeric 的内容factor.numeric8 创建一个2到50的向量,形式为 2, 4， 6, 8, ..., 48, 50并名为为vector1 vector1 〈- seq （from=2,to=50，by=2）9 选取vector1中的第20个元素vector1［20]10 选取vector1中的第10，15，20个元素vector1［c(10，15，20)］11 选取vector1中的第10到20个元素vector ［10：20]12 选取vector1中值大于40的元素vector1[vector1>40]13创建向量1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 rep(1：5,5)14使用rep （)创建向量0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4rep （0：4，rep(5,5）)15 用函数rep(）构造一个向量x ，它由3个3，4个2，5个1构成x=c(rep （3,3),rep(2,4)，rep （1，5））统计软件实验2每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1计算行列式的值323426781 A=A=det(matrix（c(3,4,7，2，2，8，3,6,1)，nrow=3)）2 矩阵323426781A⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,矩阵111222333B⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦;求出A x B及A与B中对应元素之间的乘积A=matrix（c（3，4,7,2，2,8,3，6,1），nrow=3);B=matrix(rep（1：3,3）,nrow=3)；A%＊%B；A＊B3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C=A+B，D=AB A=matrix（1：16,nrow=4）;B=matrix（1:16，nrow=4,byrow=T)；C=A+B;D=A％*％B4先复制附录数据至文本文档,然后读取数据至文件datadata 〈—read.table(”D：/t.data.txt”,header = T）5 比值的计算weight和height的平方的比值存入bmi变量bmi 〈— weight/height^2；detach(data)6 创建对象x，其值为1：10，使用write函数将其写入文件x。

R语言作业-教学课件

作业一、写出下列问题R代码1、正态分布N(1,4)，求P(1<X<6)。

> pnorm(6,mean=1,sd=2)-pnorm(1,mean=1,sd=2)前缀p―分布函数[1] 0.49379032、对向量x，写出其元素都等于0的条件。

> if(all(x==0))3、写出包含12个月份名称的向量。

> [1:12][1] "January" "February" "March" "April" "May" "June"[7] "July" "August" "September" "October" "November" "December"法二：老师讲的paste(1:12,’月’,sep=’’)4、显示x第31到40号元素。

> x[31:40]5、把x第21，25，39号元素赋值为0。

>x[c(21,25,39)]=01.x[21]=x[25]=x[39]=06、显示x中除了第10号和第30号的元素之外的子集。

> x[c(-10,-30)]7、列出x中个位数等于3的元素。

> x[x%%10==3]8列出x中个位数等于3的元素的下标位置。

> which(x%%10==3)9给x的每一个元素加上名字，为x1到x100。

> names(x)=paste('x',1:100,sep='')(4-9题的x为用命令rnorm()命令产生100个均值为10，方差为3的正态分布随机数)>rnorm(n=100,mean=10,sd=sqrt(3))二、区间估计假设检验1、从一个正态总体中抽取一个随机样本，n = 25，其均值为50，标准差为8。

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。

“生物统计学”课程作业(R语言)及参考答案

“生物统计学”课程作业（R语言）第一次作业：请各位同学用如下格式提交作业：题目一：题目：2006年四川省5个县奶牛的增长率（与2005年相比）如下，绘制成长条图。

双流县名山县宣汉县青川县泸定县增长率（%）22.6 13.8 18.2 31.3 9.5解：代码：x<-c （22. 6,13.8,18. 2, 31.3, 9. 5）barplot （x, col=rainbow（5）, y Iab=‘增长率%' , xIab二’县名'.main='2005^2006四川省5个县奶牛的增长率Lnames.arg=c（双流县‘名山县‘宣汉县‘青川县‘，’泸定县’））2005~2006四川省5个县奶牛的增长率图片：题目二：题目：广9周龄大型肉鸭杂交组合GW 和GY 的料肉比如下表所示,绘制成线图。

周龄1 2 3 4 5 6 7 89 GW 1.42 1.56 1.66 1.84 2.13 2.48 2.83 3.113.48 GY 1.47 1.71 1.80 1.97 2.31 2.91 3.02 3.293.57 解: 代码：x<-1 :9y<-c (1.42, 1.56,1.66,1.84, 2. 13, 2. 48, 2. 83, 3. 11,3. 48) plot (y~x, type=" I", coI="red", y lab =,料肉比,,xIab='周龄 ',ma i n 二T9周龄大型肉鸭杂交组合GW 和GY 的料肉比,)z<-c (1.47,1.71,1.80,1.97, 2. 31,2.91,3. 02, 3. 29, 3. 57) Iines(z~x, type="I", col="blue")legend(1,3. 0, 'GW-red')legend(1,3. 25, 'GY-blue')图片：题目三：附加题set. seed （学号后8位）data <- rnorm （100, 10. 5, 1.0）data 为某场猪一月龄体重记录1 .求数据data 的平均数、标准差和变异系数1~9周龄大型肉鸭杂交组合GWftlGY 的料肉比2 4 6 8平均数：10.62118标准差：1.076999变异系数：0.10140112.选择合适的统计图，展示数据data的总体分布情况作图软件：R统计图：（请将做好的统计图粘贴到此处）菜场猪一月龄体王记豪0 20 40 60 80 100100头培标号代码：(若使用R,或SAS,请将代码粘贴到此处，若使用的软件不需代码则可忽略此部分)set.seed(20020125)data<-rnorm(100,10.5,1.0)dataplot(data,type="p'',ylab=,^<',xlab='100 头猪标号［main上某场猪一月龄体重记录')结果解释：(100字以内解释该统计图中看到的结果)由统计图可知，该场猪一月龄体重主要介于8-14kg之间，但在该区间内，猪的体重数据分布较分散，相对来说数据较为集中的区域为10-这100头猪中，体重最轻的大约为8.0g, 体重最重的大约为13.3g。

R语言课堂测试参考答案

R语言课堂测试1.制作一个1维10元素数组，分别取其5,3~5,(1,3,5,7)元素。

a<-c(1:10)a[5]a[3:5]a[1,3,5,7]2.制作一个2维5x6元素矩阵分别取其3行、4列元素取其(1,3)行元素，取其(1,3)行、(2,5)列元素。

x<-matrix(1:30,5,6)xx[3,]x[,4]x[c(1,3),c(2,5)]3.输入一个10元素的向量求其平均值、最大值、最小值及在第几分量得到最大、最小值、和对其进行排序输出大->小，小->大y<-c(1:10)ymean(y)max(y)min(y)which.max(y)which.min(y)sum(y)sort(y,decreasing=F)sort(y,decreasing=T)4.使用scan方式读入5x6矩阵取其(1,3,4)列。

x<-matrix(data<-scan(),5,6)x[,c(1,3,4)]5.分别用R中函数求|-10|，，组合的值。

abs(-10)log10(10)choose(4,3)6.对给定的向量(10,15,22,23,45)，求其范围，求和，中位数，均值，方差，标准差。

x<-c(10,15,22,23,45)xrange(x)sum(x)median(x)mean(x)var(x)sd(x)7.读入一个csv文件，输出，并提取其维度。

a<-read.csv(“c:/users/win7/Desktop/r.csv”,header=F)adim(a)8.创建一个2维3×4矩阵M，并将其拉直得到向量L，将M列名命名为col1,col2,col3,col4M<-matrix(1:12,3,4)ML<-as.vector(M)Lcolnames(M)<-c("col1","col2","col3","col4")M9.向量x1由(100,200)组成，向量x2由数字1至6组成，求向量x1+x2的值；矩阵A由matrix(1:6,2,3,byrow=T)创建，求A+x2；A+2x1<-c(100,200)x2<-c(1:6)10.求矩阵a<-matrix(1:9,nrow=3)与矩阵b<-matrix(1:9,nrow=3)相乘a%*%b的值，对矩阵a转置，以及对a求对角运算。

R语言_第九章

第九章
面向对象的编程
R语言是面向对象的语言，支持“封装”、“多态”、“继承” 封装：把独立但相关的数据项目打包为一个类的实例多态：相同的函数使用不同类的对象时可以调用不同的操作；具有多态性的函数，成为泛型函数，如plot()和print() 继承：允许把一个给定的类的性质自动赋予为其下属的更特殊化的类
k<-list(name="Kate",salary=68000,union=F,hrsthismonth=2) > class(k)<-c("hrlyemployee","employee") >k Kate salary 68000 union member FALSE
S4类
定义类：用setClass()函数创建对象：用new()函数
S3和S4的区别就在于安全性和方便性，前者更便捷，随时可以添加组件；后者更安全。目前S3是主流
对象管理
ls()列出所有对象；rm()删除对象；save()保存，将对象写入硬盘 exists()查看对象是否存在 ls() [1] "a" "aba" [5] "b" "c" …… > rm(a,b,c) > ls() [1] "aba" "abaf" [5] "d" "f" …… > rm(list=ls()) > ls() character(0)
"abaf" "abam" "Correlation" "d"
"abam" "Correlation" "files" "findud"

R语言作业

R语言作业1-5章第二章1.x1=c(1.00,0.80,0.26,0.67,0.34,0.80,1.00,0.33,0.59,0.34,0.26,0.33,1.00,0.37,0.21 ,0.67,0.59,0.37,1.00,0.35,0.34,0.34,0.21,0.35,1.00);x1A=matrix(x1,nrow=5,ncol=5);Asolve(A)A.e=eigen(A);A.eA.e$vectors%*%diag(A.e$values)%*%t(A.e$vectors)矩阵A：1.00 0.80 0.26 0.67 0.340.80 1.00 0.33 0.59 0.340.26 0.33 1.00 0.37 0.210.67 0.59 0.37 1.00 0.350.34 0.34 0.21 0.35 1.00矩阵A的逆矩阵[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 3.3881372 -2.1222233 0.23706087 -1.0684729 -0.10622799 [2,] -2.1222233 2.9421167 -0.33593309 -0.1330915 -0.16163579 [3,] 0.2370609 -0.3359331 1.20698521 -0.3763728 -0.08811984 [4,] -1.0684729 -0.1330915 -0.37637284 2.0091273 -0.21562437 [5,] -0.1062280 -0.1616358 -0.08811984 -0.2156244 1.18504738特征值[1] 2.7922569 0.8263366 0.7790638 0.4205873 0.1817554特征向量：[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] -0.5255426 0.3402197 -0.1665086 0.15937771 0.74493565 [2,] -0.5186716 0.2343491 -0.1777739 0.50822995 -0.62141694 [3,] -0.3131429 -0.9030775 -0.2287038 0.14942789 0.10843643 [4,] -0.4966433 0.0386900 -0.1185744 -0.83115510 -0.21672526 [5,] -0.3317705 -0.1108387 0.9350433 0.05615655 0.01354831 2.2e2.2=read.table("clipboard",header=T);e2.2attach(e2.2)mean(X)sd(X)median(X)f=hist(X,breaks=c(1000,1300,1600,1900,2200,2500,2800,3100))f$countf$count/length(X)cumsum(f$count/length(X))qqnorm(X)qqline(X)detach(e2.2)平均工资1897.2工资方差455.9808工资中位数1872.5各组频率0.12 0.14 0.26 0.22 0.14 0.08 0.04累计频率0.12 0.26 0.52 0.74 0.88 0.96 1.00近似服从正态分布-2-101210001500200025003000Normal Q-Q PlotTheoretical QuantilesS a m p l e Q u a nt i l e sHistogram of XXF r e q u e n c y100015002000250030000246810122.3按列统计：e2.3=read.table("clipboard",header=T)e2.3summary(e2.3) attach(e2.3)barplot(table(Smoke)) plot(Study,Smoke) table(Smoke,Study) tab=table(Smoke,Study) prop.table(tab,1) prop.table(tab,2) prop.table(tab)prop=function(x) x/sum(x) apply(tab,2,prop) t(apply(tab,1,prop))Study Smoke <5h >10h 5-10h N 0.0 0.2 0.2 Y 0.3 0.1 0.2 Study Smoke <5h >10h 5-10h N 0.0000000 0.5000000 0.5000000Y 0.5000000 0.1666667 0.3333333Study<5h >10h 5-10h N 0 0.6666667 0.5 Y 1 0.3333333 0.5xy<5h>10h5-10hNY 0.00.20.40.60.81.0编号是否抽烟 Smoke 每天学习时间 StudyMin. : 1.00 否:4 N:4 5-10小时 :4 5h :3 1st Qu.: 3.25 是:6 Y:6 超过10小时:3 10h :3 Median : 5.50 少于5小时 :3 5-10h:4 Mean : 5.50 3rd Qu.: 7.75 Max. :10.00第三章 3.2> barplot(apply(e3.2,1,mean))> boxplot(e3.2)e3.2=read.table("clipboard",header=T)e3.2summary(e3.2)barplot(apply(e3.2,1,mean)) boxplot(e3.2) stars(e3.2,full=T)stars(e3.2,full=T,draw.segments=T) library(aplpack)faces(e3.2,ncol.plot=7) library(mvstats) plot.andrews(e3.2)广州市珠海市江门市肇庆市汕尾市清远市潮州市50010001500> summary(e3.2)x1 x2 x3 x4Min. : 2.41 Min. : 0.68 Min. : 2.17 Min. : 0.011st Qu.: 26.21 1st Qu.: 7.56 1st Qu.: 25.05 1st Qu.: 0.64Median : 70.06 Median : 16.90 Median : 65.64 Median : 1.94Mean : 407.06 Mean :104.75 Mean : 390.92 Mean : 28.91 3rd Qu.: 465.07 3rd Qu.: 77.25 3rd Qu.: 447.08 3rd Qu.: 31.75Max. :3266.52 Max. :940.86 Max. :3120.18 Max. :350.60> stars(e3.2,full=T)x1x2x3x405001000150020002500300广州市韶关市深圳市珠海市汕头市佛山市江门市湛江市茂名市肇庆市惠州市梅州市汕尾市河源市阳江市清远市东莞市中山市潮州市揭阳市云浮市> stars(e3.2,full=T,draw.segments=T)> plot.andrews(e3.2)广州市韶关市珠海市汕头市佛山市江门市湛江市茂名市肇庆市惠州市梅州市汕尾市河源市阳江市清远市东莞市中山市潮州市揭阳市云浮市-3-2-10123-10000100020003000400050006000广州市韶关市深圳市珠海市汕头市佛山市江门市湛江市茂名市肇庆市惠州市梅州市汕尾市河源市阳江市清远市东莞市中山市潮州市揭阳市云浮市第四章4.1回归方程为Y=-0.6667+1.2667x残差平方和101.4667残差为3.000000 3.333333 -5.200000 1.600000 -6.266667 3.5333334.2Call:lm(formula = y ~ x1 + x2) Coefficients:(Intercept) x1 x2 5.319e-17 8.152e-01 -2.123e-02 x=c(10,5,7,19,11,8)y=c(15,9,3,25,7,13)xyplot(x,y)lxy<-function(x,y){n=length(x);sum(x *y)-sum(x)*sum(y)/n}lxy(x,x)lxy(x,y)b1=lxy(x,y)/lxy(x,x)b0=mean(y)-b1*mean(x)c(b1=b1,b0=b0)fm=lm(y~x)fmy1=b0+b1*xy1e=y-y1ee2=sum(e^2)e2x1=c(10,5,7,19,11,8)x2=c(2,3,3,6,7,9)y=c(15,9,3,25,7,13)y=(y-mean(y))/sd(y)x1=(x1-mean(x1))/sd(x1) x2=(x2-mean(x2))/sd(x2) fm=lm(y~x1+x2)fm相关系数为 0.9489428 残差的方差为0.2048199 回归方程为Y=0.1181+0.0036x R2= 0.9489428方差分析 Analysis of Variance Table Response: y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x 1 16.6816 16.6816 72.396 2.795e-05 *** Residuals 8 1.8434 0.2304 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1X 等于1000时预测y= 3.703262x=c(825,215,1070,550,480,920,1350,325,670,1215) y=c(3.5,1,4,2,1,3,4.5,1.5,3,5) plot(x,y) cor(x,y) lxy<-function(x,y){n=length(x);sum(x*y)-sum(x)*sum(y)/n} lxy(x,x) lxy(x,y) b=lxy(x,y)/lxy(x,x) a=mean(y)-b*mean(x) y1=a+b*x e=y-y1 (sd(e))^2fm=lm(y~x) fm (R2=summary(fm)$r.sq) (R=sqrt(R2)) anova(fm) y0=a+b*1000 y02004006008001000120012345xye4.4=read.table("clipboard",header=T);e4.4cor(e4.4)fm=lm(x3~x1+x2,data=e4.4)fmsummary(fm)R=sqrt(summary(fm)$r.squared);Rcor(e4.4)x1 x2 x3x1 1.0000000 0.3198116 0.5796714x2 0.3198116 1.0000000 0.4816453x3 0.5796714 0.4816453 1.0000000Call:lm(formula = x3 ~ x1 + x2, data = e4.4)Coefficients:(Intercept) x1 x2-22.7450 0.1511 1.2166Call:lm(formula = x3 ~ x1 + x2, data = e4.4)Residuals:1 2 3 4 5 6 78-1.1335 -3.9430 -0.6517 15.6699 -0.5939 2.7178 -16.2745 4.2089 Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -22.7450 30.6939 -0.741 0.492x1 0.1511 0.1132 1.335 0.239x2 1.2166 1.3094 0.929 0.395Residual standard error: 10.52 on 5 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4338, Adjusted R-squared: 0.2073F-statistic: 1.915 on 2 and 5 DF, p-value: 0.2412复相关系数R=0.6586解释变量与依赖变量之间线性关系不明显。

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语言时间序列作业

2016年第二学期时间序列分析及应用R 语言课后作业第三章趋势3.4(a) data(hours);plot(hours,ylab='Monthly Hours',type='o') 画出时间序列图(b) data(hours);plot(hours,ylab='Monthly Hours',type='l')type='o' 表示每个数据点都叠加在曲线上；type='b' 表示在曲线上叠加数据点，但是该数据点附近是断开的；type='l' 表示只显示各数据点之间的连接线段；type='p' 只想显示数据点。

points(y=hours,x=time(hours),pch=as.vector(season(hours)))3.10(a)TimeM o n t h l y H o u r s1983198419851986198739.039.540.040.541.041.5TimeM o n t h l y H o u r s1983198419851986198739.039.540.040.541.041.5TimeM o n t h l y H o u r s1983198419851986198739.039.540.040.541.041.5J A SO N D J FM A M J J AS O N DJ F M AM J J A S O N DJ F MA M JJA S ON DJ FM AMJ JA S ONDJ F M AM Jdata(hours);hours.lm=lm(hours~time(hours)+I(time(hours)^2));summary(hours.lm) 用最小二乘法拟合二次趋势，结果显示如下： Call:lm(formula = hours ~ time(hours) + I(time(hours)^2))Residuals:Min 1Q Median 3Q Max -1.00603 -0.25431 -0.02267 0.22884 0.98358Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -5.122e+05 1.155e+05 -4.433 4.28e-05 *** time(hours) 5.159e+02 1.164e+02 4.431 4.31e-05 *** I(time(hours)^2) -1.299e-01 2.933e-02 -4.428 4.35e-05 *** ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.423 on 57 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.5921, Adjusted R-squared: 0.5778 F-statistic: 41.37 on 2 and 57 DF, p-value: 7.97e-12(b)plot(y=rstudent(hours.lm),x=as.vector(time(hours)),type='l',ylab='Standardized Residuals')points(y=rstudent(hours.lm),x=as.vector(time(hours)),pch=as.vector(season(hour s)))标准残差的时间序列，应用月度绘图标志。

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语言习题——精选推荐

R语⾔习题⼀组学⽣参加了数学、科学与英语考试。

为了给所有得学⽣确定⼀个单⼀得成绩衡量指标,需要将这些科⽬得成绩组合起来。

另外,还想将前20%得学⽣评定为A,接下来20%得学⽣评定为B,以此类推。

最后,希望按字母顺序对学⽣排序。

Excel中得数据表StuId StuName Math Science English1 J ohn Davis 502 95 252 A ngela Williams 465 67 123 B ull Jones 621 78 224 C heryl Cushing 575 66 185 R euven Ytzrhak 454 96 156 J oel Knox 634 89 307 M ary Rayburn 576 78 378 G reg England 421 56 129 B rad Tmac 599 68 2210 T racy Mcgrady 666 100 381:输⼊数据——R语⾔导⼊xlsx>install、packages("xlsx")>library(xlsx)>workbook<"D:/R /StuScore、xlsx">StuScore>StuScore2:数据预处理——将变量进⾏标准化> options(digits=2)#限定为2位⼩数> afterscale> afterscaleMath Science English[1,] 0、58 1、040 0、20[2,] 1、02 0、815 1、17[3,] 0、82 0、086 0、12[4,] 0、28 0、881 0、54[5,] 1、15 1、106 0、86[6,] 0、98 0、643 0、73[7,] 0、29 0、086 1、47[8,] 1、54 1、544 1、17[9,] 0、56 0、749 0、12[10,] 1、35 1、372 1、57attr(,"scaled:center")Math Science English551 79 23attr(,"scaled:scale")Math Science English84、7 15、1 9、53:通过函数mean来计算各⾏得均值以及获得综合得分,并使⽤cbind将其添加到花名册中> #3在afterscale中计算标准差均值,并将其添加到StuScore> score> StuScore> StuScoreStuId StuName Math Science English score1 1 John Davis 502 95 25 0、222 2 Angela Williams 465 67 12 1、003 3 Bull Jones 621 78 22 0、214 4 Cheryl Cushing 575 66 18 0、385 5 Reuven Ytzrhak 454 96 15 0、306 6 Joel Knox 634 89 30 0、787 7 Mary Rayburn 576 78 37 0、568 8 Greg England 421 56 12 1、429 9 Brad Tmac 599 68 22 0、1010 10 Tracy Mcgrady 666 100 38 1、434:函数quantile给出学⽣综合得分得百分位数quantile(x,probs):求分位数,其中x为待求分位数得数值型向量,probs为⼀个由[0,1]之间得概率值组成得数值向量> afterquantile> afterquantile80% 60% 40% 20%0、60 0、21 0、18 0、505:使⽤逻辑运算符,把score转为等级(离散型)> StuScore$grade[score>=afterquantile[1]]<"A"> StuScore$grade[score=afterquantile[2]]<"B"> StuScore$grade[score=afterquantile[3]]<"C"> StuScore$grade[score=afterquantile[4]]<"D"> StuScore$grade[score> StuScoreStuId StuName Math Science English score grade1 1 John Davis 502 95 25 0、22 B2 2 Angela Williams 465 67 12 1、00 E3 3 Bull Jones 621 78 22 0、21 B4 4 Cheryl Cushing 575 66 18 0、38 E5 5 Reuven Ytzrhak 454 96 15 0、30 E6 6 Joel Knox 634 89 30 0、78 B7 7 Mary Rayburn 576 78 37 0、56 B8 8 Greg England 421 56 12 1、42 E9 9 Brad Tmac 599 68 22 0、10 E10 10 Tracy Mcgrady 666 100 38 1、43 B6:使⽤strsplit以空格为界把学⽣姓名拆分为姓⽒与名字> StuScore$StuName> is、character(StuScore$StuName)[1] TRUE> name> name[[1]][1] "John" "Davis"[[2]][1] "Angela" "Williams"[[3]][1] "Bull" "Jones"[[4]][1] "Cheryl" "Cushing"[[5]][1] "Reuven" "Ytzrhak"[[6]][1] "Joel" "Knox"[[7]][1] "Mary" "Rayburn"[[8]][1] "Greg" "England"[[9]][1] "Brad" "Tmac"[[10]][1] "Tracy" "Mcgrady"7:把name分成Firstname与LastName,加⼊到StuScore中> FirstName> LastName> StuScore> StuScoreFirstName LastName LastName StuName Math Science English score grade1 John Davis Davis John Davis 502 95 25 0、22 B2 Angela Williams Williams Angela Williams 465 67 12 1、00 E3 Bull Jones Jones Bull Jones 621 78 22 0、21 B4 Cheryl Cushing Cushing Cheryl Cushing 575 66 18 0、38 E5 Reuven Ytzrhak Ytzrhak Reuven Ytzrhak 454 96 15 0、30 E6 Joel Knox Knox Joel Knox 634 89 30 0、78 B7 Mary Rayburn Rayburn Mary Rayburn 576 78 37 0、56 B8 Greg England England Greg England 421 56 12 1、42 E9 Brad Tmac Tmac Brad Tmac 599 68 22 0、10 E10 Tracy Mcgrady Mcgrady Tracy Mcgrady 666 100 38 1、43 B 8:order排序> StuScore[order(LastName,FirstName),]FirstName LastName LastName StuName Math Science English score grade4 Cheryl Cushing Cushing Cheryl Cushing 575 66 18 0、38 E1 John Davis Davis John Davis 502 95 25 0、22 B8 Greg England England Greg England 421 56 12 1、42 E3 Bull Jones Jones Bull Jones 621 78 22 0、21 B6 Joel Knox Knox Joel Knox 634 89 30 0、78 B 10 Tracy Mcgrady Mcgrady Tracy Mcgrady 666 100 38 1、43 B7 Mary Rayburn Rayburn Mary Rayburn 576 78 37 0、56 B9 Brad Tmac Tmac Brad Tmac 599 68 22 0、10 E 2 Angela Williams Williams Angela Williams 465 67 12 1、00 E 5 Reuven Ytzrhak Ytzrhak Reuven Ytzrhak 454 96 15 0、30 E 9:为StuScore绘制分组条形图install、packages("vcd")library(vcd)fill_colorsfor(i in 1:length(StuScore$Science)){if(StuScore$Science[i]==100){fill_colors}else if(StuScore$Science[i]<100&&StuScore$Science[i]>=80){fill_colors}else if(StuScore$Science[i]<80&&StuScore$Science[i]>=60){fill_colors}else{fill_colors}}barplot(StuScore$Science, #条形图main="Science Score",xlab="Name",ylab="ScienceScore",col=fill_colors,names、arg=(paste(substr(FirstName,1,1),"、",LastName)), #设定横坐标名称border=NA, #条形框不设置边界线font、main=4,font、lab=3,beside=TRUE)legend(x=8、8,y=100, #左上⾓点得坐标cex=、8, #缩放⽐例inset=5,c("Excellent","Good","Ordinary","Bad"),pch=c(15,16,17,19), #图例中得符号col=c("red","yellow","blue","green"),bg="#821122", #背景⾊xpd=TRUE, #可以在绘图区之外显⽰text、font=8,text、width=、8,text、col=c("red","yellow","blue","green")weightsq、heightratiot、test(ratio,mu=22、5) #t检验11:将三种不同菌型得伤寒病毒a,b,c分别接种于100,9,11只⼩⽩⿏上,观察其存活天数,问三种菌型下⼩⽩⿏得平均存活天数就是否有显著差异。

r语言期末考试题及答案

r语言期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. R语言中，用于生成随机数的函数是：A. randB. sampleC. runifD. random答案：C2. 在R语言中，以下哪个函数用于计算向量的均值？A. meanB. medianC. sumD. length答案：A3. 如果要将一个向量反转，应该使用哪个函数？A. revB. sortC. orderD. rank答案：A4. R语言中，用于创建数据框的函数是：A. data.frameB. matrixC. listD. vector答案：A5. 下列哪个选项不是R语言中的向量类型？A. 数值型B. 字符型C. 逻辑型D. 矩阵型答案：D6. 在R语言中，用于创建因子的函数是：A. factorB. as.factorC. is.factorD. factorize答案：A7. R语言中，用于创建矩阵的函数是：A. matrixB. arrayC. data.frameD. list答案：A8. 下列哪个函数用于计算相关系数？A. corB. covC. meanD. median答案：A9. R语言中，用于绘制散点图的函数是：A. plotB. histC. barplotD. boxplot答案：A10. 在R语言中，用于读取CSV文件的函数是：A. read.csvB. read.tableC. read.dataD. read答案：A二、填空题（每题3分，共30分）1. 在R语言中，创建一个包含元素1, 2, 3的向量可以使用表达式________。

答案：c(1, 2, 3)2. 如果要将一个向量中的所有元素乘以2，可以使用表达式________。

答案：向量名 * 23. 在R语言中，用于提取数据框中某一列的语法是________。

答案：数据框名$列名4. R语言中，用于计算两个向量元素对应差的平方和的函数是________。

关于学生成绩单的r语言大作业

学生成绩单的R语言大作业1. 背景介绍学生成绩单是学生学习成绩的一张详细记录表，包括学生的个人信息、各门课程的成绩、绩点等内容。

在大学教学中，学生成绩单是学校评定学生学业成绩的一种重要依据。

为了更好地分析和管理学生成绩信息，帮助老师和学生更好地了解学生成绩情况，开展R语言大作业对学生成绩单进行分析和可视化是一项有意义的任务。

2. 任务目标通过R语言对学生成绩单进行分析和可视化，可以实现以下目标：- 对学生成绩进行统计分析，包括平均成绩、最高分、最低分等；- 制作成绩分布图，直观地了解学生的成绩分布情况；- 基于学生成绩的历史数据，预测学生未来的学习成绩；- 基于学生成绩和其他因素的相关性分析，探讨影响学生成绩的因素。

3. 实施步骤实施该R语言大作业可以分为以下步骤：- 数据导入与清洗：将学生成绩单的数据导入R语言环境，进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等；- 数据统计分析：基于清洗后的数据，进行平均分、最高分、最低分等统计分析；- 数据可视化：利用R语言的数据可视化功能，制作成绩分布图、成绩趋势图等；- 成绩预测模型建立：基于学生成绩的历史数据，建立成绩预测模型，预测学生未来的学习成绩；- 相关性分析：对学生成绩和其他因素（如家庭背景、学习时间等）进行相关性分析，探讨影响学生成绩的因素。

4. 实施效果通过以上步骤的实施，可以获得如下效果：- 获得对学生成绩的全面了解，包括统计分析、可视化展示等；- 建立成绩预测模型，为学生的学业规划提供参考；- 探讨影响学生成绩的因素，为学校和老师提供决策参考。

5. 实施困难与解决方案在实施该R语言大作业的过程中，可能会遇到以下困难：- 数据清洗困难：学生成绩单数据量大，可能存在缺失值、异常值等，需要花费大量时间和精力进行数据清洗。

解决方案是利用R语言的数据处理函数，自动处理缺失值、异常值等；- 成绩预测模型建立困难：建立成绩预测模型需要一定的统计学知识和R语言编程能力。

r语言九九乘法表流程控制案例

r语言九九乘法表流程控制案例下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 分析问题九九乘法表是一个经典的数学问题，需要输出从 1 到 9 的乘法表。

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实验九数据可视化（绘图一）
实验目的：
1.熟悉R中绘图工作的环境
2.熟悉R中的绘图函数plot的使用
3.熟悉plot图形的相关参数设置
实验要求：完成每个实验内容的同时，在每题后面附上程序代码。

要求独立完成。

实验内容：
1.绘制参数lambda分别为1,2,3,4的指数分布密度函数图像于同一个坐标系下，设置不同的颜色线条，并设置图例。

x<-seq(0,5,0.1)
y<-dexp(x,rate=1)
plot(x,y,type="l",col=1)
y<-dexp(x,rate=2)
lines(x,y,col=2)
y<-dexp(x,rate=3)
lines(x,y,col=3)
y<-dexp(x,rate=4)
lines(x,y,col=4)
legend(4,1,c("rate=1","rate=2","rate=3","rate=4"),lty=c(1,1,1,1),col=c(1,2,3,4))
2.对score.csv数据，绘制语文成绩和数学成绩散点图，不同性别的点用不同的形状和颜色，并设置图例。

score<-read.csv("score.csv",header=T)
with(score,plot(chinese,math,type="p",col=as.integer(sex),pch=as.integer(sex))) legend(90,90,c("f","m"),pch=c(1,2),col=c(1,2))
3. 对score.csv数据，绘制语文成绩和英语成绩散点图，不同班级的点用不同的形状和颜色，并设置图例。

score<-read.csv("score.csv",header=T)
with(score,plot(chinese,english,col=as.integer(class),pch=as.integer(class))) legend(90,90,c("class 1","class 2"),pch=c(1,2),col=c(1,2))。