R语言实验二
R语言实验报告
一、实验目的1.用 R 生成服从某些具体已知分布的随机变量二、实验内容在 R 中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的前缀+分布函名：d 表示密度函数（density）；p 表示分布函数（生成相应分布的累积概率密度函数）；q 表示分位数函数，能够返回特定分布的分位（quantile）；r 表示随机函数，生成特定分布的随机数（random）。
1、通过均匀分布随机数生成概率分布随机数的方法称为逆变换法。
对于任意随机变量X，其分布函数为F，定义其广义逆为：F-(u)=inf{x;F(x)≥u}若u~u (0,1)，则F-（u）和X 的分布一样Example 1 如果X~Exp（1）（服从参数为 1 的指数分布），F（x）=1-e-x。
若u=1-e-x并且u~u(0,1)，则X=-logU~Exp(1)则可以解出x=-log(1-u)通过随机数生成产生的分布与本身的指数分布结果相一致R 代码如下：nsim = 10^4U = runif(nsim)X = -log(U)Y = rexp(nsim)X11(h=3.5)Xpar(mfrow=c(1,2),mar=c(2,2,2,2))hist(X,freq=F,main="Exp from Uniform",ylab="",xlab="",ncl=150,col="grey",xlim=c(0,8))curve(dexp(x),add=T,col="sienna",lwd=2)hist(Y,freq=F,main="Exp from R",ylab="",xlab="",ncl=150,col="grey",xlim=c(0,8))curve(dexp(x),add=T,col="sienna",lwd=2)2、某些随机变量可由指数分布生成。
R语言实战（第2版）——第2章-2.2数据结构
R语言实战（第2版）——第2章-2.2数据结构#R语言实战#第2章创建数据集#2.2 数据结构#P21 标量：只含一个元素的向量，用于保存常量f <- -3g <- "US"h <- TRUE#P21 向量：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
单个向量中的数据必须拥有相同的模式a <- c(1,2,5,3,6,-2,4) #数值型向量b <- c("one","two","three") #字符型向量c <-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE) #逻辑型向量a <- c("k", "j", "h", "a", "c", "m")a[3] #方括号返回给定元素所处位置的数值a[c(1,3,5)]a[2:6] #冒号用于生成一个数值序列a <- c(2:6)a <- c(2,3,4,5,6) #二者等价#矩阵：二维数组，每个元素有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）#matrix创建矩阵，ncol和nrow指定行和列的维度，dimnames行名、列名，byrow=T按行填充，byrow=F按列填充，默认按列填充#mymatrix <- matrix(vector,nrow=numble_of_rows, ncol = number_of_columns,byrow = logical_value,# dimnames = list(char_vector_rownames,char_vector_colnames))#P22 2-1创建矩阵y <- matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4)cells <- c(1,26,24,68)rnames <- c("R1","R2")cnames <- c("C1","C2")mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(rnames,cnames)) #按行填充mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(rnames,cnames)) #按列填充#使用下标和方括号选择矩阵的行列和元素x <- matrix(1:10,nrow = 2)x[2,]x[,2]x[1,4]x[1,c(4,5)]#数组：当维度超过2时，可以用数组代替矩阵#P23 2-3创建数组#myarray <- array(vector,dimensions,dimnames)#vector包含了数组中的数据，dimensions是数值型向量，给出了各维度下标的最大值，dimnames是可选的，各维度名称标签的列表dim1 <- c("A1","A2")dim2 <- c("B1","B2","B3")dim3 <- c("C1","C2","C3","C4")z <- array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(dim1,dim2,dim3))#使用方括号和下标选择数组中的元素z[1,2,3]#数据框：多种数据模式，包含数值型、字符型、逻辑型#mydata <- data.frame(col1,col2,col3,...)#P24 2-4创建数据框patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status)#P24 2-5选取数据框中的元素,下标和列名等价,美元符$列名patientdata[1:2]patientdata[c("diabates","status")]patientdata$agetable(patientdata$diabates,patientdat a$status) #生成列联表#在每个变量名前都输一边数据框名$太麻烦了，走一些捷径：attach()/detach()/with()summary(mtcars$mpg)plot(mtcars$mpg,mtcars$disp)plot(mtcars$mpg,mtcars$wt)#也可写成attach(mtcars) #将数据框添加到R的搜索路径中summary(mpg)plot(mpg,disp)plot(mpg,wt)detach(mtcars) #将数据框从搜索路径中移除#也可写成with(mtcars,{print(summary(mpg))plot(mpg,disp)plot(mpg,wt)})#with赋值仅在括号内生效，若需创建在括号外生效的变量，是用特殊赋值符号<<- with(mtcars,{nokeepstats <- summary(mpg)keepstats<<-summary(mpg)})nokeepstatskeepstats#实例标识符patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status,rs = patientID) #指定patientID作为打印输出和图形中实例名称所用变量#因子：名义和有序变量在R中称为因子diabates <- c("type1","type2","type1","type1")diabates <- factor(diabates)status <- c("poor","improved","excellent","poor")status <- factor(status,ordered = T) #1=excellent2=improved 3=poorstatus <- factor(status,order=T,levels = c("poor","improved","excellent")) #指定levels覆盖默认顺序sex <- factor(sex,levels = c(1,2),labels = c("male","female")) #数值型变量编码成因子，所有非1非2均被当做缺失值#P28 2-6因子的使用patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")diabates <- factor(diabates)status <- factor(status,ordered = T)patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status)str(patientdata) #显示数据框的信息summary(patientdata) #区别对待不同类型变量#列表：R中最复杂的数据类型，是一些对象的有序集合。
R语言实验
精心整理实验8假设检验（二）一、实验目的：1.掌握若干重要的非参数检验方法（ 2检验——列联表独立性检验，Mcnemar检验——对一个样本两种研究方法是否有差异的检验，符号检验，Wilcoxon 符号秩检验，Wilcoxon秩和检验）；2.掌握另外两个相关检验：Spearman秩相关检验，Kendall秩相关检验。
二、实验内容：练习：要求：①完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下)，并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色（包括后面的思考及小结），②回答思考题，③简要书写实验小结。
④修改本文档名为“本人完整学号姓名1”，其中1表示第1次实验，以后更改为2,3,...。
如文件名为“09张立1”，表示学号为09的张立同学的第1次实验，注意文件名中没有空格及任何其它字符。
最后连同数据文件、源程序文件等（如果有的话，本次实验没有），一起压缩打包发给课代表，压缩包的文件名同上。
截图方法：法1：调整需要截图的窗口至合适的大小，并使该窗口为当前激活窗口（即该窗口在屏幕最前方），按住键盘Alt键（空格键两侧各有一个）不放，再按键盘右上角的截图键（通常印有“印屏幕”或“PrScrn”等字符），即完成截图。
再粘贴到word文档的相应位置即可。
法2：利用QQ输入法的截屏工具。
点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标，选择其中的“截屏”工具。
）1.自行完成教材第五章的例题。
2.（习题5.11）为研究分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率有无影响，对5824例分娩的经产妇进行回顾性调查，结果如下表所示，试进行分析。
5824例经产妇回顾性调查结果HHP=9.552e-10<0.05,拒绝原假设，分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率有影响3.（习题5.12）在高中一年级男生中抽取300名考察其两个属性：B是1500米长跑，C是每天平均锻炼时间，得到4×3列联表，如下表所示。
试对 =0.05，检验B 与C是否独立。
实验二
(1) ，
(2)在同一图形中，画出四幅不同图形：
其中 。
8.随机变量 具有参数 和未知参数 的二项式分布，在一次观测中得到 的观测值为4，请画出 的取值在0到1之间的似然函数及对数似然函数的图形，并根据图形估计 的极大似然估计值。
9.作出 的图形。
10. R的MASS包中crabs数据框记录了200只紫岩蟹的形态学数据，请做散点图回答以下问题(要求：显示图例和标题)：
现代统计分析与R语言实验名：学号：日期：
1、实验目的
1.熟悉R语言常用命令；
2.熟悉R语言的常用数据对象；
3.掌握R语言编程；
4.了解R语言的面向对象程序属性。
二、实验要求
写出在命令和运行结果,如果输出结果较长，可以列出部分或者重要的结果；
参考资料：Modern Applied statistics with S;统计建模与R软件。
三、实验内容
1.读取exp2-1.txt文本中数据存入矩阵IR中，其维数与原数据文件相同。
2.读取bankloan.xls中数据存入数据框mybank中。
3.将R的MASS包中数据框whiteside输出到whiteside.txt和whiteside.csv中。
4.Fibonacci数组的元素满足Fibonacci规则： ， ；且 。现要求该数组中第一个大于10000的元素。
5.在R中定义分段函数 ，计算f(-7), f(1),f(5), f(9)
6.球场上，一足球运动员开出角球，初速度是v(m/s)，初速度与水平面的夹角是 ，不计空气阻力，球飞行过程中没有触碰到任何人员，球始终在与球场垂直的同一平面内飞行，以发球点作为原点：(1)请编写一个函数计算t秒后球的位置，重力加速度作为函数参数默认为9.8m/s;(2)当该球员开出角球的初速度为20m/s，角度为53度时，请画出该球的飞行轨迹。
R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化数据分享
R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化数据分享原文链接：/?p=25921假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。
这三个组成部分是：•记录食物日记（是/否）•增加活动（是/否）•家访（是/否）调查员计划调查所有，实验条件的组合。
实验条件为•要执行因子设计，您需要为多个因子（变量）中的每一个选择固定数量的水平，然后以所有可能的组合运行实验。
•这些因素可以是定量的或定性的。
•定量变量的两个水平可以是两个不同的温度或两个不同的浓度。
•定性因素可能是两种类型的催化剂或某些实体的存在和不存在。
符号：- 因子数 (3) - 每个因子的水平数 (2) - 设计中有多少实验条件 ()因子实验可以涉及具有不同水平数量的因子。
测试：考虑一个设计。
•有多少因子？•每个因子有多少个水平？•多少实验条件？答案：(a) 有 2+2+1 = 5 个因数。
(b) 两个因素有4个水平，2个因素有3个水平，1个因素有2个水平。
(c) 有 288 个实验条件。
向下滑动查看答案▼方差分析和因子设计之间的区别在 ANOVA 中，目标是比较各个实验条件。
让我们考虑一下上面的食物日记研究。
我们可以通过比较食物日记设置为 NO（条件 1-4）的所有条件的平均值和食物日记设置为YES（条件5-8）的所有条件的平均值来估计食物日记的效果。
这也被称为食物日记的主效应，形容词主要是提醒这个平均值超过了其他因素的水平。
食物日记的主效应是：体育锻炼的主效应是：家访的主效应是：使用了所有实验对象，但重新排列以进行每次比较。
受试者被回收以测量不同的效应。
这是析因实验更有效的原因之一。
执行因子设计要执行因子设计：•为每个因子选择固定数量的水平。
•以所有可能的组合运行实验。
我们将讨论每个因子只有两个水平的设计。
因素可以是定量的或定性的。
两个水平的定量变量可以是两个不同的温度或浓度。
定量变量的两个级别可以是两种不同类型的催化剂或某些实体的存在/不存在。
武汉理工大学R语言实验报告
第二部分：实验过程记录（可加页）（包括实验原始数据记录，实验现象
记录，实验过程发现的问题等）
原始数据（E：/fire.txt）：
xy
3.4 26.2
1.8 17.8
4.6 31.3
2.3 23.1
3.1 27.5
5.5 36
0.7 14.1
3 22.3
2.6 19.6
4.3 31.3
2.1 24
1.1 17.3
6.1 43.2
4.8 36.4
3.8 26.1
打开 R 软件后依次按一下程序输入函数命令进行回归分析
1.数据准备
fire <- read.table('E:/fire.txt', head = T)
#读取数据
2.回归分析
plot(fire$y ~ fire$x)
#散点图：
fire.reg <- lm(fire$y ~ fire$x, data = fire)
summary(fire.reg)
#回归分析表：
#回归拟合
anova(fire.reg)
#方差分析表
abline(fire.reg, col = 2, lty = 2)
#拟合直线
3.残差分析 fire.res <- residuals(fire.reg) #残差 fire.sre <- rstandard(fire.reg) #学生化残差 plot(fire.sre) abline(h = 0) text(11, fire.sre[11], label = 11, adj = (-0.3), col = 2) #标注点
2. 一旦我们将时间序列读入 R，下一步通常是用这些数据绘制时间序列图，我 们可以使用 R 中的 plot.ts()函数。
R语言实验指导书二
R语言实验指导书
二
R语言实验指导书（二）
10月27日
实验三创立和使用R语言数据集
一、实验目的：
1.了解R语言中的数据结构。
2.熟练掌握她们的创立方法，和函数中一些参数的使用。
3.对创立的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。
二、实验内容：
1.向量的创立及因子的创立和查看
有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1 以及她们各自所在地的州名。
州名为：tas, sa, qld, nsw, nsw, nt, wa, wa, qld, vic, nsw, vic, qld, qld, sa, tas, sa, nt, wa, vic。
1)将这些州名以字符串的形式保存在state当中。
2)创立一个为这个向量创立一个因子statef。
3)使用levels函数查看因子的水平。
2.矩阵与数组。
i.创立一个4*5的数组如图，创立一个索引矩阵如图，用
这个索引矩阵访问数组，观察结果。
3.将之前的state，数组，矩阵合在一起创立一个长度为3的
列表。
4.创立一个数据框如图。
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。
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实验2 R基础（二）
一、实验目的：
1.掌握数字与向量的运算；
2.掌握对象及其模式与属性；
3.掌握因子变量；
4.掌握多维数组和矩阵的使用。
二、实验内容：
1.完成教材例题；
2.完成以下练习。
练习：
要求：①完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下)，并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色（包括后面的思考及小结），②回答思考题，③简要书写实验小结。
④修改本文档名为“本人完整学号姓名1”，其中1表示第1次实验，以后更改为2,3,...。
如文件名为“1305543109张立1”，表示学号为1305543109的张立同学的第1次实验，注意文件名中没有空格及任何其它字符。
最后连同数据文件、源程序文件等（如果有的话），一起压缩打包发给课代表，压缩包的文件名同上。
截图方法：
法1：调整需要截图的窗口至合适的大小，并使该窗口为当前激活窗口（即该窗口在屏幕最前方），按住键盘Alt键（空格键两侧各有一个）不放，再按键盘右上角的截图键（通常印有“印屏幕”或“Pr Scrn”等字符），即完成截图。
再粘贴到word文档的相应位置即可。
法2：利用QQ输入法的截屏工具。
点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标，选择其中的“截屏”工具。
）
1.自行完成教材P58页
2.2-2.5节中的例题。
2.（习题2.1）建立一个R文件，在文件中输入变量x = (1，2，3)T，y = (4，5，6)T，
并作以下运算
(1)计算z = 2x + y + e，其中e = (1，1，1)T；
(2)计算x与y的内积；
(3)计算x与y的外积。
解：源代码：
（1）x<-c(1,2,3)
y<-c(4,5,6)
e<-c(1,1,1)
z=2*x+y+e
z1=crossprod(x,y) #z1为x与y的内积或者x%*%y
z2=tcrossprod(x,y) #z2为x与y的外积或者x%o%y
z;z1;z2
(2) x<-c(1,2,3)
y<-c(4,5,6)
e<-c(1,1,1)
z=2*x+y+e
z1= x%*%y
z2=x%o%y
z;z1;z2
运行截图：
3.（习题2.2）将1，2，…，20构成两个4×5阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，
矩阵B是按行输入，并作如下运算
(1)C = A + B；(相对应的数相加)
(2) D = AB T；
(3)E = (e ij )4×5，其中e ij = a ij·b ij；（相对应的数相乘)
(4)F是由A的前3行和前3列构成的矩阵；
(5)G是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列。
解：源代码：
A<-matrix(1:20,c(4,5));A # A<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=F);A/ A<-matrix(1:20,nrow=4);A # A<-matrix(1:20,ncol=5);A # A<-matrix(1:20,ncol=5,byrow=F);A
B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=TRUE);B
C=A+B;C
D<-A%*%t(B);D
E=A*B;E
F<-A[1:3,1:3];F
G<-B[,-3];G
运行截图：
D:第一个数175=1*1+5*2+9*3+13*4+17*5
400=1*6+5*7+9*8+13*9+17*10
类似……..
4.（习题2.3）构造一个向量x，向量是由5个1，3个2，4个3和2个4构成，注
意用到rep()函数。
解：源代码：
x<-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2)); x
x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x
运行截图：
思考：（以下题目请先进行笔算后，再在R中运算核对）
1.c(1,4)*c(2,3)的输出结果是什么？
[1] 2 12
2.matrix(1:2,ncol=2,nrow=2)的输出结果是什么？（重复）
[,1] [,2]
[1,] 1 1
[2,] 2 2
3.vec<- c(2,4,6,8,10); vec[2]; vec[-2]的输出结果是什么？（找到相对应下标的数，负
数表示去掉）
[1] 4
[1] 2 6 8 10
4.测量得到了5位男士的体重和身高的数据如下：
体重(kg)：60, 75, 65, 68, 70
身高(cm)：170, 180, 165, 172, 178
分别存储在向量weight和height中。
若想得到那些身高超过170cm的男士的体重
数据，请写出相应的R代码。
weight<-c(60, 75, 65, 68, 70)
height<-c(170, 180, 165, 172, 178)
weight[height>170]
运行截图：
5.下面这一命令的输出结果是什么？
Mat<-matrix(1:12,nrow=4,byrow=TRUE); Mat[3,];Mat[2,2:3]
[1] 7 8 9
[1] 5 6
6.apply()函数与tapply()函数有什么区别？
apply()是针对数组其一维（或若干维）进行某种运算；
tapply()是针对向量中的数据进行分组处理，而非对整体数据进行处理。
三、实验小结（必写，但字数不限）
首先需熟悉数字、向量、因子变量和多维数组和矩阵相对应的运算函数，理解和熟记相对应的函数，一道题中的源代码可能某部分有多种写法，选择简单适合的源代码，学会举一反三，最后要掌握相似函数的区别。