R参考
英文参考文献r表示
英文参考文献r表示参考文献中“r”字母的用途在英文学术引用中，“r”字母用于标记特定类型的参考来源，即已发表的信件或评论。
以下是“r”字母在参考文献中的具体用法：作者姓名后：当引用已发表在期刊、杂志或其他学术出版物上的信件或评论时，作者姓名后会标注“r”。
例如：> Smith, J. r. (2023). Letter to the editor: The importance of peer review. Nature, 598(7882), 561-562.标题后：对于没有署名的信件或评论，标题后也会标注“r”。
例如：> r. (2022). Open letter to the scientific community: The need for transparency in research. Science, 376(6596), 1220-1221.参考文献中的其他类型除了“r”字母表示信件或评论之外，参考文献中还有其他字母用于标记不同类型的参考来源：a：期刊论文b：书籍c：会议论文d：学位论文或论文e：电子资源p：专利s：软件v：视频APA 引用格式中的“r”在 APA 引用格式中，对于已发表的信件或评论，引用格式如下：对于有署名的信件或评论：> 作者姓名，缩写。
(出版年份)。
r。
信件标题。
期刊名称，卷号(期号)，页码。
对于没有署名的信件或评论：> r。
(出版年份)。
信件标题。
期刊名称，卷号(期号)，页码。
使用“r”字母的示例示例 1：署名信件> Zhang, X. r. (2021). Letter to the editor: The roleof technology in improving healthcare outcomes. Journal of the American Medical Association, 325(1), 27-28.示例 2：无署名信件> r. (2023). Open letter to the government: Addressingthe housing crisis. The New York Times, January 12, 2023, p. A19.示例 3：已发表的评论> Jones, S. r. (2022). Commentary: The future ofartificial intelligence in education. Educational Researcher, 51(4), 183-185.。
R语言常用函数参考
R语言常用函数参考基本一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积）outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
统计建模与R软件课后参考答案(可编辑修改word版)
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13>z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32>z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) >C<-A+B;C(2) > D<-A%*%B;D(3) > E<-A*B;E(4) > F<-A[1:3,1:3](5) > G<-B[,-3]2.3>x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4>H<-matrix(nrow=5,ncol=5)>for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5>studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6>write.table(studentdata,file='student.txt')>write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')else{ repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
基于r语言的数据挖掘实验参考文献
基于r语言的数据挖掘实验参考文献
以下是一些基于R语言的数据挖掘实验相关的参考文献：
"R语言数据分析与挖掘实战", 作者：范明, 孟晓明, 人民邮电出版社, 2014年。
"R语言数据可视化之美", 作者：任坤, 张文涛, 电子工业出版社, 2017年。
"R语言在数据分析和建模中的应用", 作者：汤银才, 中国统计出版社, 2017年。
"R语言机器学习实战", 作者：刘思雨, 电子工业出版社, 2018年。
"R语言数据挖掘基础教程", 作者：李洪成, 人民邮电出版社, 2019年。
以上书籍均涵盖了基于R语言的数据挖掘实验的相关知识和实践方法，对于进行相关实验具有很高的参考价值。
如需更多文献，建议到学术资源网站查找。
参考文献里面的[M][R][C][J]这些东西各自代表什么意思呢有人知道吗
![参考文献里面的[M][R][C][J]这些东西各自代表什么意思呢有人知道吗](https://img.taocdn.com/s3/m/16b50fda28ea81c758f57844.png)
M——专著（含古籍中的史、志论著）
C——论文集
N——报纸文章
J——期刊文章
D——学位论文
R——研究报告
S——标准
P——专利
A——专著、论文集中的析出文献
Z——其他未说明的文献类型
电子文献类型以双字母作为标识：
DB——数据库
CP——计算机程序
EB——电子公告
非纸张型载体电子文献，在参考文献标识中同时标明其载体类型：
DB/OL——联机网上的数据库
DB/MT——磁带数据库
M/CD——光盘图书
CP/DK——磁盘软件
J/OL——网上期刊
EB/OL——网上电子公告
一、参考文献著录格式
1、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码
2、专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码
根据gb346983文献型与文献a书著书文集中的析出文献其他未明的文献子文献型以双字母作数据cp书算机程序eb书子公告子文献在参考文献书书机网上的数据dbmt数据mcdjol网上期刊ebol网上子公告一参考文献期刊作者
思呢有人知道吗
作者在前，书名中间，年份在后。
9、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期
二、文献类型及其标识
1、根据GB3469规定，各类常用文献标识如下：
①期刊〔J〕
②专著〔M〕
③论文集〔C〕
④学位论文〔D〕
⑤专利〔P〕
⑥标准〔S〕
⑦报纸〔N〕
⑧技术报告〔R〕
3、论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码
一种有效解决离轴数字全息相图倾斜畸变的数字r参考平面方法
一种有效解决离轴数字全息相图倾斜畸变的数字r参考平面方法李芳;王明清;郑明;卢苇;于庆南;贾燕;吴坚【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2018(067)009【摘要】离轴数字全息中使用倾斜的平面参考波以消除成像中的零级衍射和共轭像是一种简捷和常用的方法,然而该方法遇到的一个困扰是,由于倾斜参考波引入了附加的载波频率并很难通过实验测量准确地获得附加的载波频率值或倾角,因此会导致重建的相图出现一定的倾斜畸变而无法完全修正.本文提出了一种数字参考平面算法以解决这一问题.该算法利用重建相图的平坦区域选点构建一个能准确表征相图倾斜的数字参考平面,并建立该平面参量与参考波载波频率的数学关系和作为随后相图畸变修正迭代计算的判据.该算法简单有效,不仅能实现对倾斜相位畸变的准确修正,而且能准确地获得倾斜平面参考波的附加载波频率.由于在相位解包裹重建中结合了抑噪处理,因此该方法在环境和系统噪声的影响下仍然有效,实验结果验证了理论设计的有效性.【总页数】10页(P119-128)【作者】李芳;王明清;郑明;卢苇;于庆南;贾燕;吴坚【作者单位】北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191;北京航空航天大学物理科学与核能工程学院, 北京 100191【正文语种】中文【相关文献】1.数字全息中参考光波面畸变对再现像的影响及消除 [J], 程欣;薛冬梅;国承山2.一种离轴数字全息显微相位自动补偿方法 [J], 马树军;刘炜华;周鹏飞3.基于参考物镜的数字全息显微相位畸变自动补偿 [J], 马树军;周鹏飞;刘炜华4.基于参考透镜法的数字全息显微相位畸变校正技术 [J], 曾雅楠;雷海;刘源;胡晓东;朱芮;苏康艳5.一种消除数字离轴全息零级像的实验方法 [J], 吕且妮;葛宝臻;张以谟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
r参考卡片
x
y x . -1 , x NA , x )
(TRUE), =n!/[(n − k)!k!] 0, 1 , (NA)( x
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(NA).
统计建模与R软件课后参考答案
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13> z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32> z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C(2)> D<-A%*%B;D(3)> E<-A*B;E(4)> F<-A[1:3,1:3](5)> G<-B[,-3]> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4> H<-matrix(nrow=5,ncol=5)> for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一')+ ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6> write.table(studentdata,file='student.txt')> write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
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R参考主要来源李东风编著《统计软件教程——SAS系统与S语言》source("path")可运行外部文本文件，如果路径中有反斜杠（\），必须写成2个（\\）。
sink("path")可将以后的输出转到一个外部文本文件。
sink()恢复输出到屏幕。
?后面跟要查询的函数可以显示帮助信息，查询特殊符号要用引号括起来，例如?"=="。
help.start()可以启动HTML版的帮助信息。
q()可退出R。
S是区分大小写的。
S变量名的规则是由字母、数字、句点（小数点）组成，第一个字符必须是字母或句点，长度没有限制，区分大小写。
（能使用句点，而一般不能使用下划线）数值型常量可以是123, 123.45, 1.2345e30等，复数常量可以是2.5-2.1i等，逻辑常量有TRUE、FALSE，字符型常量可以是"Weight"等。
<- 赋值。
#开始到行末为注释。
向量（vector）基本数据类型数值（numeric）逻辑值（logical） TRUE、FALSE字符值（character）复数（complex）注：逻辑值可以强制转换为整数值，TRUE->1，FALSE->0。
向量的产生c()，把若干数值或字符串组合为一个向量。
例：c(10,6,4)、c(1:3,10:13)、c(x1,x2)。
注：可以在定义向量时给元素加上名字，例如：c(Li=33, Zhang=28, Liu=19)。
产生有规律的向量numeric(n)产生填充n个0的向量。
-4:n产生一个-4到n的整数列，5:2产生一个反向的5到2的整数列。
seq()产生一般的等差数列。
例：seq(-2,3)、seq(from=-2, to=3)、seq(from=0, to=2, by=0.7)、seq(from=10, length=5)。
注：seq(along=向量)产生该向量的下标序列，例如seq(c(1,4,6)) ==> c(1,2,3)。
rep(a,n)重复第一个自变量a若干次（n次）。
例：rep(c(11,22),3) ==> c(11,22,11,22,11,22)、rep(c(11,22),c(3,2)) ==> c(11,11,11,22,22)向量的运算基本数值运算+、-、*、/、^（乘方）、%/%（整数除法）、%%（求余数），对应元素运算。
注：两长度不同的向量做运算时，长度短的向量循环使用。
sqrt()、log()、exp()、sin()、cos()、tan()对向量每个元素分别计算平方、自然对数、自然指数、正弦、余弦、正切。
min()、max()、sum()、mean()、var()、sd()对向量计算最小值、最大值、和、平均值、方差、标准差。
range()返回包含2个值的向量，第1个是最小值，第2个是最大值。
注：var()自变量若为矩阵，返回样本协方差阵。
sort()返回从小到大排序的结果向量。
order()返回从小到大排列元素的下标的向量。
注：x[order(x)]等效于sort(x)。
注：任何数与缺失值运算，结果仍为缺失值。
逻辑运算比较运算符：<、<=、>、>=、==、!=逻辑运算符：&（与）、|（或）、！（非）is.na()判断每个元素是否缺失（结果为等长向量）。
all()判断一个逻辑向量是否每个元素均为TRUEany()判断一个逻辑向量是否存在一个元素为TRUE字符串相关函数paste()把自变量连成一个字符串，中间用空格分开。
注：paste()自变量可以是向量，这时是对应元素连接，短的向量重复使用。
注：paste()自变量中数值会自动转换为字符串表示。
例：paste(c("x","y"),"=",1:4) ==> c("x = 1","y = 2","x = 3","y = 4")。
注：paste()可指定sep参数，用来指定分隔用的字符串，例如sep=""。
注：paste()可指定collapse参数，则将一个字符串向量的各个分量连接起来，用collapse指定的值分隔。
复数相关函数complex()生成复数向量。
例如：若给定实部向量a、虚部向量b，可生成复向量complex(re=a, im=b)；若给定模向量c，辐角向量d，可生成复向量complex(mod=c,arg=d)。
均为对应元素生成一个复数，短向量重复使用。
Re()、Im()、Mod()、Arg()、Conj()计算每个元素的实部、虚部、模、辐角、共轭。
注：基本数学函数也支持复数运算，例如sqrt(-2+0i)，自变量是复数时才进行复数运算。
向量的下标访问向量某元素可以用x[i]。
访问向量的一部分的4种方法，格式x[v]，v称为下标向量：1. v取1~length(x)的正整数值（取值允许重复），则按顺序抽取以v为下标的元素组成新的向量返回。
2. v取-length(x)~-1的负整数值，则返回扣除了以这些为下标的元素的剩下的向量。
3. v为逻辑向量。
若等长，则抽取v为TRUE的对应元素；若v短，则v重复使用；若v 长，则在源向量后面以NA补足。
例如：x[sin(x)>0]可取出x中所有能使sin(x)>0的元素。
4. v为字符值型向量，若向量已定义好元素的名字，则取出对应名字的元素，没有与v对应的名字则在该处返回NA。
向量的元素的名字可以在定义向量时给元素加上名字，例如：c(Li=33, Zhang=28, Liu=19)。
也可以后来再加：names(age1) <- c("Li", "Zhang", "Liu")改变向量一部分的值取出一部分直接可以赋值。
赋值的长度必须相同，除了可以赋值为一个统一值。
注：x[] <- 0可以把x全赋值为0而长度不变，而x <- 0则使x变为标量0。
矩阵（matrix）矩阵的产生matrix()用来生成矩阵。
matrix(data=NA, nrow=1, ncol=1, byrow=FALSE, dianames=NULL)。
data 为数据向量，nrow、ncol为行数、列数，byrow是按行排列元素还是按列排列元素（后者为默认）。
cbind()把其自变量横向拼成一个大矩阵，自变量是矩阵或列向量，高度应相等，若短则循环不足。
rbind()把其自变量纵向拼成一个大矩阵，自变量是矩阵或行向量，宽度应相等，若短则循环不足。
注：cbind()、rbind()的结果总是矩阵类型，所以可以用它们把向量表示成n*1矩阵或1*n矩阵。
取子矩阵或向量为了访问矩阵A的第i行，可以用A[i,]；为了访问矩阵A的第j列，可以用A[,j]。
注：上面得到的是S向量，S向量类型是不分行向量、列向量的。
A[c(i1,i2,…,is),c(j1,j2,…,jt)]可以提取第i1,i2,…,is行和第j1,j2,…,jt列交叉而成的子矩阵。
注：如果只提取了一行或一列，自动退化为向量。
定义了行名、列名后，则可以用名字（字符串）代替下标，如：A["b","X5"]。
rownames()可以定义行名，如：rownames(A) <- c("a","b","c")。
colnames()可以定义列名，如：colnames(A) <- paste("X", 1:4, seq="")。
矩阵运算+、-、*、/、^等均为对应元素运算。
%*%为矩阵乘法。
注：x%*%A%*%x表示二次型x'Ax；x%*%x表示内积x'x;要表示xx'可以用cbind(x)%*%x或x%*%rbind(x)。
t(X)返回矩阵X的逆矩阵。
crossprod(x)计算内积x'x。
crossprod(X,Y)表示一般的交叉乘积（内积）X'Y，即X每一列与Y每一列的内积组成的矩阵。
注意：即使结果应为一个标量，crossprod()仍会返回一个1*1矩阵，一般应用c()把结果转换成标量（长度为1的向量）。
solve(A,b)可以解线性方程组Ax=b。
solve(A)求方阵A的逆矩阵。
svd()计算奇异值分解。
qr()计算QR分解eigen()计算特征向量和特征值。
diag()函数：diag(vector)返回以自变量（向量）为主对角线元素的对角矩阵；diag(matrix)返回由矩阵的主对角线元素组成的向量；diag(k)（k为标量）返回k阶单位阵。
apply()对矩阵每行（或每列）进行某种计算。
apply(x, margin, fun, …)。
x为一个矩阵；margin=1表示对每行计算，margin=2表示对每列计算；fun是用来计算的函数。
数组（array）注：矩阵有两个下标，数组可以有多个下标数组有一个特征属性——dim属性（维数向量），元素取正整数值，长度为数组维数，每个元素指定该维下标的上界，下标的下界总是1。
注：任何一个S对象都有两个固有属性：mode（类型）、length（长度）。
访问x的某属性abc时，可以用abc(x)，赋值可以用abc(x) <- 新值。
注：S对象可以分为atomic（单纯的）和recursive（复合的）两种。
前者所以元素都是同一种基本类型，元素不再是对象，例如向量；后者的元素可以是不同类型，每个元素是一个对象，例如列表(list)。
数组的定义一组值（向量）定义了dim属性后就可看作数组。
例如：z <- 1:24 [Enter] dim(z) <- c(2,3,4)。
注：可以把向量定义成一维数组，例如dim(z) <- 24，一维数组不等同于向量。
注：数组的元素的排列次序也是按列排列存放，即第一个下标变化最快。
array()可以直接定义数组。
array(x, dim=length(x), dimnames=NULL)。
x应为一向量。
注：matrix()定义矩阵后也会含有dim属性，而c()定义向量则没有（dim(x)=NULL）。
注：可以用class(x)查看x的类型，包括numeric、matrix、array、factor等访问数组的子集与矩阵类似，z[1:2, 2:3, 2:3]返回一个维数为c(2,2,2)的三维数组，z[1:2, 1:3, 4]返回一个2*3的矩阵，z[1:2, 2, 4]返回一个向量。