浅谈R语言
R语言的特性及其在数学建模中的应用探究
R语言的特性及其在数学建模中的应用探究R语言是一种用于统计分析和图形化的编程语言，经过多年的发展，它已经成为了数据科学领域中最受欢迎的工具之一。
R语言具有许多特性，例如强大的数据处理能力、丰富的绘图功能、丰富的统计分析工具和大量的扩展包等，使得它在数学建模领域中得到了广泛的应用。
本文将从R语言的特性和在数学建模中的应用方面进行探究，希望能够为读者提供一些有价值的信息和思路。
一、R语言的特性1.开源性：R语言是一个开源的编程语言，用户可以自由获取并使用它，还可以对其源代码进行修改和定制。
这意味着用户可以免费获取高质量的统计分析和数据可视化工具，并且可以根据自己的需求对其进行定制和拓展。
2.丰富的扩展包：R语言拥有一个强大的生态系统，有数以千计的扩展包可供用户使用。
这些扩展包包括了各种统计分析、数据处理、机器学习、图形绘制等领域的工具，能够帮助用户快速构建自己所需要的分析环境。
3.数据处理能力：R语言具有丰富的数据处理功能，可以对各种类型的数据进行快速、灵活的处理。
它支持各种数据结构和数据类型，能够进行数据读取、数据清洗、数据转换等操作，帮助用户高效地进行数据准备工作。
4.出色的图形化能力：R语言提供了丰富的图形绘制工具，用户可以轻松地生成各种类型的图表和统计图形。
这些图形包括散点图、折线图、直方图、饼图等，能够直观地展现数据的分布和规律。
5.统计分析工具：R语言内置了大量的统计分析工具，用户可以利用这些工具进行各种类型的统计分析，例如线性回归、方差分析、聚类分析、时间序列分析等。
R语言还提供了丰富的统计函数和模型，使得用户能够灵活地进行各种类型的统计建模工作。
二、R语言在数学建模中的应用1.数据预处理：在数学建模中，数据的预处理工作非常重要，它直接影响建模的效果和准确性。
R语言具有丰富的数据处理能力，可以帮助用户进行数据清洗、异常值处理、特征选择等操作，为建模工作提供可靠的数据基础。
3.模型评估与优化：R语言提供了丰富的模型评估和优化工具，用户可以利用这些工具对建立的模型进行评估和优化。
R语言介绍
R语言环境
R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：
◆ 有效的数据存储和处理功能，
◆ 一套完整的数组(特别是矩阵)计算操作符，
◆ 拥有完整体系的数据分析工具，
◆ 为数据分析和显示提供的强大图形功能，
◆ 一套(源自S语言)完善、简单、有效的编程语言(包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能)。
R的交互使用
R程序在等待输入命令时会给出提示符，默认的提示符是>, 与UNIX的shell提示符是相同的。不过如果你愿意的话，我们可以轻松的更改R的提示符。在这里我们先假定UNIX的shell提示符是$。在UNIX下使用R可以按照下面的推荐步骤来做：
1.创建一个独立的子目录来存储解决这个问题所用的数据文件,将目录命名为work.这个目录将作为你当前任务的工作目录.
$ cd work
$ R
2.使用R，在任务结束时用 q() 来中止。
在Windows下使用R的步骤与上面基本相同。创建一个文件夹作为工作目录，并将其设定R快捷方式的在"起始位置"中。然后双击图标启动R。
Байду номын сангаас
相关的软件和文档
R可以被当作S语言(由Rick Becker,John Chambers和AllanWilks在Bell实验室开发)的实现工具，或者S-Plus系统的基本形态。S语言的发展变化可以参考John Chambers与其他人合作的四本书。对R来说,基本的参考书是The New S Language: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics(Richard A. Becker, John M. Chambers and Allan R. Wilks)。 对于1991年发布的S (S version 3)可以参考Statistical Models in S (edited by John M. Chambers and Trevor J. Hastie)。
为什么使用R语言
为什么使用R语言R语言是一种用于统计分析和图形展示的开源编程语言，它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化功能。
R语言在数据科学领域广泛应用，主要有以下几个原因：1.开源免费：R语言是一种开源的编程语言，可以免费获得和使用。
这使得R语言成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一，大大降低了数据科学的门槛，让更多的人能够参与并贡献代码。
同时，开源社区也使得R语言能够不断更新和进步，积累了丰富的功能库和包。
2.强大的统计分析能力：R语言内置了大量的统计分析方法和函数，可以进行各种常见的统计分析和建模，如回归分析、方差分析、聚类分析等。
R语言还支持高级统计技术，如机器学习和深度学习。
R语言中的统计分析函数通常具有较高的精确度和可靠性，并且很容易进行结果解释和可视化。
3.丰富的数据可视化功能：R语言具有丰富多样的图形展示功能，可以绘制各种类型的统计图表，包括散点图、条形图、折线图、箱线图等。
这些图形展示可以帮助用户直观地理解和解释数据，发现数据中的规律和趋势。
同时，R语言还支持自定义图形操作，用户可以根据自己的需求进行图形的定制和调整。
4. 数据整合和处理能力强：R语言拥有丰富的数据处理函数和操作符，可以对数据进行清洗、整合和转换。
R语言可以读取和写入多种格式的数据，如CSV、Excel、数据库等。
对于大规模数据处理，R语言还可以通过并行计算进行加速，提高计算效率。
R语言还支持数据库操作，可以直接连接数据库进行数据读写和查询分析。
5.可扩展性和灵活性强：R语言具有良好的可扩展性和灵活性，用户可以通过自定义函数和扩展包实现特定的分析或算法。
R语言的扩展包数量众多，用户可以根据自己的需求选择和使用。
同时，R语言的语法简洁易学，对于不熟悉编程的用户来说也比较友好，降低了学习和使用的难度。
6.多领域应用：R语言在各个学科领域都有广泛的应用，如数据科学、生物医学、金融、社会科学等。
许多学术研究和实际应用中的统计分析和数据可视化都使用R语言来完成。
浅谈R语言在统计学中的应用_叶文春
只要知道了各种分布在 Ｒ 中的名称， 计算概率、 分位数、临界值等问题就会十分容易。这部分详细内 容 可 见 Ｒ 的 使 用 手 册 Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｒ 下 的 ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ 部分。
中共贵州省委党校学报 ２００８．４（ 总 １１６ 期）
思想理论双月刊 １２３
浅谈 Ｒ 语言在统计学中的应用
●叶文春
（ 华东师范大学 上海 ２０００６２）
摘 要： 统计方法在各行各业中发挥着越来越重要的作用， 学习和掌握一个统计分析软件十分有必要。Ｒ 语言作为一个优秀的免费统计软件已得到越来越多人的关注。本文从一些实例展示 Ｒ 语言在统计教学中的 应用， 并希望以此激发读者学习和使用 Ｒ 语言的兴趣。
＞ ｈｉｓｔ（ｘ， ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ＝Ｔ， ｍａｉｎ＝‘标准正态分布模
拟实验’） ＃ 画出样本频率直方图
标准正态分布模拟实验
这表明样本落入拒绝域中， 因此在
水平下
认为该厂废水中有毒物质的含量超标。
在 Ｒ 中， 解决上面问题只需要下面两条命令：
＞ ｘ＜－ ｃ（３．１， ３．２ ，３．３， ２．９， ３．５ ，３．４， ２．５， ４．３ ，２．９ ，
是菜单式的。用户必须在提示符“＞”后输入命令， 然 后按回车键来运行。
使用 Ｒ 的帮助系统， 对于学习 Ｒ 非常重要。在 菜单栏中“帮助”命令下， 点击“手册（ ｐｄｆ 文件） ”， 可 看到 Ｒ 的使用手册； 点击“Ｒ 主页”或“ＣＲＡＮ 主页”， 则进入相应的 Ｒ 的官方网页。常用的帮助命令有“？ 函数名称”或“ｈｅｌｐ（函数名称）”， 这两者等价。例如： 输 入 ？ ｐｌｏｔ 或 ｈｅｌｐ（ｐｌｏｔ）后 ， 按 回 车 键 则 显 示 画 图 命 令 ｐｌｏｔ 的具体用法。另外， 输入命令 ｈｅｌｐ．ｓｔａｒｔ（）可启动 Ｒ 的 Ｗｅｂ 帮助； 而用 ａｐｒｏｐｏｓ（ “名称”） 命令可以查找与 此名称相关的函数， 例如 ａｐｒｏｐｏｓ（“ｐｏｗｅｒ”）可获得 带 “ｐｏｗｅｒ”的所有函数。
r语言学习心得
R语言学习心得1. 引言R语言是一门流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。
作为一名数据科学家，学习R语言对于我来说是非常重要的。
在学习R语言的过程中，我逐渐体会到了它的强大和灵活性，下面我将分享一些我对R语言的学习心得。
2. 开始学习R语言的准备工作在学习R语言之前，我首先需要了解一些基本的编程概念和统计学知识。
了解编程概念可以帮助我更好地理解R语言的语法和数据结构，而掌握统计学知识可以让我更好地运用R语言进行数据分析。
3. R语言的基本语法和数据结构R语言的语法和其他编程语言相比略有不同，需要一些时间来适应。
但是一旦掌握了基本的语法，使用R语言进行数据分析就会变得非常高效和方便。
R语言中最常用的数据结构包括向量（vector）、矩阵（matrix）、数据框（data frame）和列表（list）。
这些数据结构在R语言中的灵活应用使得数据处理变得简单而直观。
4. 利用R语言进行数据分析R语言拥有丰富的数据分析和统计建模函数，可以帮助我完成各种数据分析任务。
无论是数据清洗、数据可视化还是建立模型，R语言都提供了相应的函数和包供我使用。
在R语言中，我可以使用ggplot2包进行数据可视化，使用dplyr包进行数据处理和转换，使用caret包进行机器学习模型的建立和评估。
这些包的强大功能极大地提高了我的数据分析效率。
5. R语言社区和资源的重要性R语言拥有庞大而活跃的社区，这个社区提供了丰富的资源和支持。
无论是遇到问题还是需要学习新的技术，我都可以通过查阅官方文档、参与社区讨论或者阅读别人的代码来解决。
在R语言的学习过程中，我从社区获得了很多帮助和启发。
6. 结语通过学习和使用R语言，我深深感受到了它的强大和灵活性。
R语言不仅是一门用于数据分析的编程语言，更是一种思维方式和工具。
我相信在不断的学习和实践中，我会不断提高我的R语言技能，并将其应用于更多的数据分析和建模任务中。
最后，我鼓励更多的人学习和掌握R语言，它将成为你解决数据分析问题的得力助手。
R语言数据分析全面解析
R语言数据分析全面解析数据分析是当今数字时代中的一项重要技能，它在各个行业中都扮演着至关重要的角色。
而R语言作为一种强大的数据分析工具，被越来越多的人所关注和使用。
本文将对R语言数据分析进行全面解析，从安装到基本语法，再到常用库和实际案例，以帮助读者更全面地了解和运用R语言进行数据分析。
第一部分：R语言概述首先，我们来了解一下R语言的基本概念和特点。
R语言是一种自由、功能强大且可扩展的统计计算和绘图软件，它是由新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼在1995年所创建的。
R语言的特点包括：开源免费、跨平台、易于学习、丰富的数据分析功能等。
它通过命令行进行操作，也可以通过图形界面进行交互操作。
第二部分：安装R语言在正式开始学习R语言之前，我们首先要完成R语言的安装。
R语言的官方网站提供了Windows、macOS和Linux等多个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载并安装对应的版本。
安装完成后，打开R语言的命令行界面，就可以开始使用了。
第三部分：R语言基础语法R语言的基础语法相对简单，但是熟练掌握它对于进行数据分析至关重要。
首先，我们来了解一下R语言的数据类型，如数值型、字符型、逻辑型等。
然后，学习基本的运算符和控制语句，如算术运算符、关系运算符、函数的定义与调用等。
此外，还需要了解R语言的数据结构，如向量、矩阵、数组、数据框等。
第四部分：常用R包介绍R语言的强大之处在于它丰富的扩展包，通过安装和加载相应的包，可以实现更多高级的数据分析功能。
在这一部分，我们将介绍一些常用的R包。
例如，ggplot2包可以帮助用户实现精美的数据可视化，dplyr包提供了强大的数据处理函数，caret包则是用于机器学习和模型训练的利器。
第五部分：实际案例分析最后，我们通过一个实际案例来展示R语言在数据分析中的应用。
例如，我们可以选择一个销售数据集，通过加载所需的R包和编写相应的代码，对数据进行清洗、探索性分析和建模。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
R语言数据分析全面解析
R语言数据分析全面解析R语言是目前广泛应用于数据分析领域的强大工具。
它不仅具有丰富的功能和灵活性，还能为用户提供便捷的统计分析和数据可视化操作。
本文将从基本概念介绍、数据处理、统计分析和数据可视化四个方面，全面解析R语言在数据分析中的应用。
一、基本概念介绍R语言是一种自由、开源的编程语言和环境，专门用于统计计算和数据可视化。
它的优势在于强大的数据处理能力和丰富的统计函数库。
使用R语言，我们可以对数据进行清洗、整合和转换操作，从而为后续的统计分析做好准备。
二、数据处理在数据分析过程中，数据处理是重要的一步。
R语言提供了丰富的数据处理函数和技术，方便用户对数据进行清洗和整理。
例如，我们可以使用R语言的读取数据函数，将各种格式的数据导入到R环境中，并进行合并、拆分和重组等操作。
此外，R语言还提供了各种数据转换和缺失值处理方法，帮助我们消除异常值和无效数据，保证数据的准确性和完整性。
三、统计分析R语言作为一种统计计算工具，拥有强大的统计分析能力。
在R语言中，我们可以使用各种统计函数和技术，进行频数分析、描述统计、假设检验等多方面的统计分析。
通过这些分析，我们可以从数据中提取有价值的信息，例如数据的平均值、方差、相关性等，从而为后续的决策提供支持。
四、数据可视化数据可视化是数据分析中不可或缺的环节。
R语言提供了多种数据可视化函数和技术，可以帮助我们将分析结果以直观、易懂的方式展示出来。
比如，我们可以使用R语言的绘图函数，绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图等，展示数据的分布和趋势。
同时，R语言还支持高级的数据可视化技术，如热力图、雷达图等，使分析结果更加生动和有说服力。
总结R语言作为一种强大的数据分析工具，在各个领域都得到了广泛的应用。
通过对数据的处理、统计分析和数据可视化，可以帮助我们从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。
当然，R语言还有很多其他的功能和应用，如机器学习、文本挖掘等，这些超出了我们本文的范围。
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浅谈R语言摘要经过一个学期的R语言学习，不仅仅使我对R语言熟练掌握，也对我对统计这门课在实际应用中有了新的认识。
在这篇文章中，主要阐述对搜集的数据进行分析。
首先给出了数据来源——葡萄酒的评价，然后我们通过数据分别进行了基本函数处理、假设检验、方差分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和回归分析，基本包括R语言所学内容。
其中，在假设检验中，我们给出所有正态分布检验方法；在聚类分析中，给出了葡萄酒数据的分类；在最后的回归分析中，我们利用了step回归、主成分分析，使结果更合理。
关键词：基本函数，假设检验，聚类分析，主成分分析，因子分析，回归分析目录一数据来源-------------------------------------------------- 3二基本函数-------------------------------------------------- 3 2.1 数据读取与处理-------------------------------------------- 3三假设检验-------------------------------------------------- 83.1 正态分布检验---------------------------------------------- 8 3.2 均值检验------------------------------------------------- 11四方差分析与聚类分析--------------------------------------- 124.1 方差分析------------------------------------------------- 12 4.2 聚类分析------------------------------------------------- 12五主成分分析和因子分析 ------------------------------------- 145.1 主成分分析----------------------------------------------- 14 5.2 因子分析------------------------------------------------- 15六回归分析------------------------------------------------- 15七参考文献------------------------------------------------- 17一数据来源本数据是来自2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题——葡萄酒的评价，实际来源如下所述。
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。
下面我们将运用上面数据，对本学期的R语言学习进行实现和总结。
二基本函数在本节中，主要是将利用学过的R语言基本函数对上述数据进行处理，这些基本函数包括数据存储与数据读取、编写基础函数、基本作图（散点图，茎叶图，箱型图等）。
另外，在本节最后我们通过星图评判了27中红葡萄酒的好坏。
2.1 数据读取与处理问题1：数据1是红葡萄酒和白葡萄酒的各项指标，在原始数据中每项指标都测量过三次（白藜芦醇指标除外），我们将对其进行平均，并生成新的数据文档。
分析：手工输入很麻烦，运用R语言中的读取命令会有事半功倍的效果。
运行结果见下表1。
红葡萄酒指标：白葡萄酒指标：问题2：自己编写一个函数，求数据1中白藜芦醇指标的均值、标准差、偏度与峰度。
分析：向量()n x x x x X ,,,,321=的偏度公式为：2/3231))(())((X E X E X E X E --=β向量()n x x x x X ,,,,321=的峰度公式为：2242))(())((X E X E X E X E --=β问题3：对表2白葡萄酒指标数据，按下列要求作图。
用直方图呈现白葡萄酒各指标的分布并添加核密度曲线；做出变量单宁的茎叶图和所有指标的框须图；作出个指标间的散点图。
分析：根据要求，运行结果如下：图1白葡萄酒各指标的分布和核密度曲线变量单宁的茎叶图：框须图：图2白葡萄酒各指标的框须图图3各指标之间的散点图V1V2V3V4V50246V10.5 1.5 2.53.50.020.080.141.53.04.50.51.52.53.5V2V302460.020.080.14V41.53.04.52460.00.40.8 1.20.00.40.81.2V5问题4：根据27种红葡萄酒的指标，画出星图，评判葡萄酒的优劣。
分析：运行结果图4红葡萄酒星图。
图4红葡萄酒星图根据上面星图我们看出，第3、9种中红葡萄酒指标均衡，要优于其他葡萄酒。
三假设检验在本节中，我们将主要介绍假设检验。
当然，在假设检验中包括好多检验，例如：方差齐性检验、分布检验、参数检验等，在此不作详细介绍，可见参考文献[1][2]，在此介绍包括两个检验——正态分布检验和均值检验。
3.1 正态分布检验问题：对附件1中数据（葡萄酒品尝评分表）操作，判断第一组评分员的评分结果是否服从正态分布。
分析：首先将原始数据（附件1）处理，得到第一组评分员评分结果（代码见附件）见下表3。
评分结果QQ 图：图5评分结果QQ 图-2-10128.08.59.09.510.0Normal Q-Q PlotTheoretical QuantilesS a m p l e Q u a n t i l e s评分结果直方图：图6评分结果直方图评分结果分布图：图7评分结果分布图Histogram of rrrrD e n s i t y7.58.08.59.09.510.00.00.20.40.67.58.08.59.09.510.00.00.20.40.60.81.0ecdf(rr)xF n (x )检验P利用检验P总评：通过上述QQ图、直方图、分布函数图，可以看出第一组评分结果基本服从正态分布；从正态W检验和Kolmogorov-Smirnov方法检验也可看出P值大于0.05，正态分布显著。
3.2 均值检验问题：检验两组评委对葡萄酒评分差异是否显著。
分析：对第二组的评分结果做如上处理，得到下表4，并检验之服从正态分布。
原假设：=，检验结果如下：检验P值为0.1557>0.05,故接受原假设，=。
12四方差分析与聚类分析4.1 方差分析问题：分析第一组成员评判酒样品25结果有无差异。
分析：将附件一中数据平均后，并整理选取前7列成下表：4.2 聚类分析问题：利用表1和表2的数据将红葡萄酒分为五类。
分析：对红、白葡萄酒指标数据进行聚类分析。
运行结果如下：图8红葡萄酒聚类图经过上图可以看出红葡萄酒分为：一类：1、8二类：11、18、20、7、12 三类：13、19、4、16、6、15、10、27、25、26 四类：17、14、22、21、5、24 五类：2、23、3、9图9白葡萄酒分类图1811182071213194166151027252617142221524223392004006008001000hclust (*, "complete")d H e i g h t152012541062317221826221928193711251316141824272468H e i g h t经过上图可以看出白葡萄酒分为：一类：15、20、12、5、4、10二类：6、23、17、2、21、8、26、22、19、28、1、9三类：3、7四类：11、25、13、16、14、18五类：24六类：27五主成分分析和因子分析在本节中，我们将对附件一进行操作。
在附件一中已经从10个指标进行方面评分，通过主成分分析和因子分析将给出降维，并解释各指标意义。
5.1 主成分分析处理数据附件一第一组红葡萄酒评分结果，得到以下表5.2 因子分析观评分。
六回归分析问题：对上表6红葡萄酒评分结果进行回归分析分析：要得到综合指标和其他指标的关系，对其所有指标进行回归得一下结著），那么我们可以考虑利用上一章主成分分析结果进行降维，在进行回归分析。
9876543210.050X 0.173X 0.117X 0.147X 0.064X 0.101X 0.117X 0.025X 0.016X 615.3+++++++++=Y七 参考文献[1]汤银才.R 语言与统计分析.北京：高等教育出版社.2008.11[2]薛毅,陈丽萍.统计建模与R 软件.北京：清华大学出版社.2007.04八附录注意：该附录包含所有代码，所需数据见附件######################问题1############################## ###数据的存储预处理sj<-read.table("sj2.txt") #读入数据ln<-length(sj[1,]) #列数hn<-length(sj[,1]) #行数a<-matrix(0,hn,3)b<-matrix(0,hn,5) #a,b为初始化矩阵for(i in 1:(ln/3)){a<-cbind(sj[,i*3-2],sj[,i*3-1],sj[,i*3]) #每三列合成新矩阵b[,i]<-apply(a,1,mean) #对三次测量进行平均}bwrite.csv(b,file="sj2.csv")######################问题2############################## ###白藜芦醇指标的均值、标准差、偏度与峰度。
x<-read.table("clipboard")y<-read.table("clipboard")l<-function(xx){x<-t(t(xx))m<-mean(x)s<-sd(x)v<-var(x)b1<-(mean(x^3))/((mean(x^2))^(3/2)) #样本的偏度b2<-((mean(x^4))/((mean(x^2))^2))-3 #样本的峰度me<-median(x) #中位数q<-quantile(x) #四分位数函数list(mean=m,Std=s,var=v,piandu=b1,fengdu=b2,median<-me,fws<-q) }l(x)l(y)######################问题3############################## ###白葡萄酒各指标的分布并添加核密度曲线sj<-read.table("sj2.txt")par(mfrow=c(2,2))x<-sj[,1]hist(x,freq=F,main="单宁",ylim=c(0,1))lines(density(x),col="blue") #画核密度曲线x<-sj[,2]hist(x,freq=F,main="总酚",ylim=c(0,1.6))lines(density(x),col="blue") #画核密度曲线x<-sj[,3]hist(x,freq=F,main="酒总黄酮")lines(density(x),col="blue") #画核密度曲线x<-sj[,4]hist(x,freq=F,main="DPPH半抑制体积")lines(density(x),col="blue") #画核密度曲线x<-sj[,1]stem(x) #茎叶图boxplot(sj)#框须图plot(sj)#散点图######################问题4############################## sj1<-read.table("sj1.txt")stars(sj1) #星图######################假设检验############################ ###正态分布检验sj3<-read.table("sj3.txt")sj4<-read.table("sj4.txt")hn3<-length(sj3[,1])hn4<-length(sj4[,1])a<-matrix(0,hn3/10,2)for(i in 1:(hn3/10)){a[i,]<-as.matrix(sj3[i*10,]) #取出红葡萄酒评分结果}b<-matrix(0,hn4/10,2)for(i in 1:(hn4/10)){b[i,]<-as.matrix(sj4[i*10,]) #取出白葡萄酒评分结果}write.csv(a,file="sj3.csv")write.csv(b,file="sj4.csv")ab<-rbind(a,b)rr<-as.vector(ab[,1])###QQ图qqnorm(rr)qqline(rr,col="blue")###直方图hist(rr,freq=F)lines(density(rr),col="blue")curve(dnorm(x,mean(rr),sd(rr)),col="red",add=T,lwd=2)###分布函数plot(ecdf(rr),do.p=F)curve(pnorm(x,mean(rr),sd(rr)),col="red",add=T,lwd=2)###正态W检验（计算p值大于0.05）shapiro.test(rr)###Kolmogorov-Smirnov方法（计算P值大于0.05）ks.test(rr,"pnorm",mean(rr),sd(rr))###均值检验t.test(rr,rr2,var.equal=T)######################方差分析############################ sj7<-scan("sj7.txt")#附件一第一组样品25红葡萄酒的评分A=gl(10,10)aov1<-aov(sj7~A)summary(aov1)######################聚类分析############################ sj1<-read.table("sj1.txt")d<-dist(sj1,method="euclidean")hc1<-hclust(d,"complete")plclust(hc1,hang=-1)re1<-rect.hclust(hc1,k=5)sj2<-read.table("sj2.txt")d<-dist(sj2,method="euclidean")hc1<-hclust(d,"complete")plclust(hc1,hang=-1)re1<-rect.hclust(hc1,k=6)######################主成分分析############################ sj3<-read.table("sj3.txt")a<-matrix(0,10,27)n=1for(i in 1:27){for(j in 1:10){a[j,i]<-as.vector(sj3[n,1])#将附件一处理成10*27的表格n=n+1}}sj8<-read.table("sj8.txt")#表6红葡萄酒评分结果pr<-princomp(sj8,cor=T)summary(pr,loading=T)factanal(factors=4,sj8)#因子分析######################回归分析############################ sj8<-read.table("sj8.txt")#表6红葡萄酒评分结果attach(sj8)sol<-lm(V10~V1+V2+V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9)summary(sol)sol1<-step(sol)summary(sol1)###主成分分析降维pr<-princomp(~V1+V2+V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9,cor=T) summary(pr,loadings=T)load<-loadings(pr)pre<-predict(pr)sol2<-lm(V10~pre[,1]+pre[,2])summary(sol2)beta<-coef(sol2)A<-loadx.bar<-pr$centerx.sd<-pr$scalecoef<-(beta[2]*A[,1]+beta[3]*A[,2])/x.sdbeta0<-beta[1]-sum(x.bar*coef)。