R语言实验
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
解：提出假设：
H0：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率无影响
H1：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率有影响
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(358,2492,229,2745)
>dim(x)<-c(2,2)
>chisq.test(x)
Pearson'sChi-squaredtestwithYates'continuitycorrection
data:x
X-squared=37.414,df=1,p-value=9.552e-10
结论：
P=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。
300名高中学生体育锻炼的考察结果
解：提出假设：
H0：B与C独立。
H1：B与C不独立。
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(45,46,28,11,12,20,23,12,10,28,30,35)
>dim(x)<-c(4,3)
>chisq.test(x)
Pearson'sChi-squaredtest
data:x
X-squared=40.401,df=6,p-value=3.799e-07
结论：
P=3.799e-07<0.05,拒绝原假设，B与C不独立，有关系。
4.（习题
5.13）为比较两种工艺对产品的质量是否有影响，对其产品进行抽样检查，
其结果如下表所示。试进行分析。
两种工艺下产品质量的抽查结果
解：提出假设：
H1：两种工艺对产品的质量有影响
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(3,6,4,4)
>dim(x)<-c(2,2)
>fisher.test(x)
Fisher'sExactTestforCountData
data:x
p-value=0.6372
alternativehypothesis:trueoddsratioisnotequalto1
95percentconfidenceinterval:
sampleestimates:
oddsratio
0.521271
结论：
P=0.6372>0.05，接受原假设，两种工艺对产品的质量没影响
5.（习题5.14）应用核素法和对比法检测147例冠心病患者心脏收缩运动的符合情
况，其结果如下表所示。试分析这两种方法测定结果是否相同。
两法检查室壁收缩运动的符合情况
解：提出假设：
H1：这两种方法测定结果相同
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(58,1,8,2,42,9,3,7,17)
>dim(x)<-c(3,3)
>mcnemar.test(x)
McNemar'sChi-squaredtest
data:x
McNemar'schi-squared=2.8561,df=3,p-value=0.4144
结论：
P=0.4144>0.05，因此，不能认为这两种方法测定结果不相同
6.（习题5.15）在某养鱼塘中，根据过去经验，鱼的长度的中位数为14.6cm，现
对鱼塘中鱼的长度进行一次估测，随机地从鱼塘中取出10条鱼长度如下：
13.3213.0614.0211.8613.5813.7713.5114.4214.4415.43
将它们作为一个样本进行检验。试分析，该鱼塘中鱼的长度是在中位数之上，还是在中位数之下。
（1）用符号检验分析；
（2）用Wilcoxon符号秩检验分析。
解：
（1）用符号检验分析
提出假设：
H0：M>=14.6
H1：M<14.6
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>binom.test(sum(x>14.6),length(x),al="l")
Exactbinomialtest
data:sum(x>14.6)andlength(x)
numberofsuccesses=1,numberoftrials=10,p-value=0.01074 alternativehypothesis:trueprobabilityofsuccessislessthan0.5
95percentconfidenceinterval:
0.00000000.3941633
sampleestimates:
probabilityofsuccess
0.1
（2）用Wilcoxon符号秩检验分析
提出假设：
H0：M>=14.6
H1：M<14.6
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
x<-c(13.32,13.06,14.02,11.86,13.58,13.77,13.51,14.42,14.44,15.43) >wilcox.test(x,mu=14.6,al="l",exact=F) Wilcoxonsignedranktestwithcontinuitycorrection
data:x
V=4.5,p-value=0.01087
alternativehypothesis:truelocationislessthan14.6
结论：
两种方法的P都是小于0.05，拒绝原假设，中位数小于14.6
7.（习题5.16）用两种不同的测定方法，测定同一种中草药的有效成分，共重复
20次，得到实验结果如下表所示。
两种不同的测定方法得到的结果
（1）试用符号检验法来测定有无显着性差异；
（2）试用Wilcoxon符号秩检验法检验两测定有无显着差异；
（3）试用Wilcoxon秩和检验法检验两测定有无显着差异；
（4）对数据作正态性和方差齐性检验，该数据是否能作t检验，如果能，请作t 检验；
（5）分析各种的检验方法，试说明哪种检验法效果最好。
解：
（1）符号检验法
提出假设：
H0：两测定无显着差异
H1：两测定有显着差异
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(48.0,33.0,37.5,48.0,42.5,40.0,42.0,36.0,11.3,22.0,36.0,27.3,14.
2,32.1,52.0,38.0,17.3,20.0,21.0,46.1)
>y<-c(37.0,41.0,23.4,17.0,31.5,40.0,31.0,36.0,5.7,11.5,21.0,6.1,26.5,
21.3,44.5,28.0,22.6,20.0,11.0,22.3)
>binom.test(sum(x>y),length(x))
data:sum(x>y)andlength(x)
numberofsuccesses=14,numberoftrials=20,p-value=0.1153 alternativehypothesis:trueprobabilityofsuccessisnotequalto0.5
95percentconfidenceinterval:
0.45721080.8810684
sampleestimates:
probabilityofsuccess
0.7
结论：
P=0.1153>0.05,接受原假设，两测定无显着差异
（2）Wilcoxon符号秩检验法
提出假设：
H0：两测定无显着差异
H1：两测定有显着差异
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(48.0,33.0,37.5,48.0,42.5,40.0,42.0,36.0,11.3,22.0,36.0,27.3,14. 2,32.1,52.0,38.0,17.3,20.0,21.0,46.1)
>y<-c(37.0,41.0,23.4,17.0,31.5,40.0,31.0,36.0,5.7,11.5,21.0,6.1,26.5, 21.3,44.5,28.0,22.6,20.0,11.0,22.3)
>wilcox.test(x,y,paired=T,exact=F) Wilcoxonsignedranktestwithcontinuitycorrection
data:xandy
V=136,p-value=0.005191
结论：
P=0.005191<0.05,拒绝原假设，两测定有显着差异
（3）Wilcoxon秩和检验法
提出假设：
H0：两测定无显着差异
H1：两测定有显着差异
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(48.0,33.0,37.5,48.0,42.5,40.0,42.0,36.0,11.3,22.0,36.0,27.3,14. 2,32.1,52.0,38.0,17.3,20.0,21.0,46.1)
>y<-c(37.0,41.0,23.4,17.0,31.5,40.0,31.0,36.0,5.7,11.5,21.0,6.1,26.5, 21.3,44.5,28.0,22.6,20.0,11.0,22.3)
>wilcox.test(x,y,exact=F) Wilcoxonranksumtestwithcontinuitycorrection
data:xandy
W=274.5,p-value=0.04524
alternativehypothesis:truelocationshiftisnotequalto0
结论：
P=0.04524<0.05,拒绝原假设，两测定有显着差异
（4）两独立样本t检验，要求判断独立性、正态性和方差齐性
①正态性检验
提出假设：
H0：两组数据服从正态分布
H1：两组数据不服从正态分布
>y<-c(37.0,41.0,23.4,17.0,31.5,40.0,31.0,36.0,5.7,11.5,21.0,6.1,26.5, 21.3,44.5,28.0,22.6,20.0,11.0,22.3)
>ks.test(x,pnorm,mean(x),sd(x))
One-sampleKolmogorov-Smirnovtest
data:x
D=0.14067,p-value=0.8235
alternativehypothesis:two-sided
Warningmessage:
Inks.test(x,pnorm,mean(x),sd(x)):
Kolmogorov-Smirnov检验里不应该有连结
>ks.test(y,pnorm,mean(y),sd(y))
One-sampleKolmogorov-Smirnovtest
data:y
D=0.10142,p-value=0.973
alternativehypothesis:two-sided
结论：
两组数据P值都大于0.05，接受原假设，两组数据服从正态分布
②方差齐性检验
提出假设：
H0：两组数据方差相同
H1：两组数据方差不相同
>y<-c(37.0,41.0,23.4,17.0,31.5,40.0,31.0,36.0,5.7,11.5,21.0,6.1,26.5, 21.3,44.5,28.0,22.6,20.0,11.0,22.3)
>var.test(x,y)
Ftesttocomparetwovariances
data:xandy
F=1.1406,numdf=19,denomdf=19,p-value=0.7772
alternativehypothesis:trueratioofvariancesisnotequalto1
95percentconfidenceinterval:
0.45147882.8817689
sampleestimates:
ratioofvariances
1.140639
结论：
P=0.7772>0.05,接受原假设，两组数据方差相同
③能否作t检验？如果能，请按照前面各题的格式、内容写出作t检验的过程综上，能作t检验
提出假设：
H0：两测定无显着差异
H1：两测定有显着差异
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(48.0,33.0,37.5,48.0,42.5,40.0,42.0,36.0,11.3,22.0,36.0,27.3,14.
>t.test(x,y,var.equal=T)
TwoSamplet-test
data:xandy
t=2.2428,df=38,p-value=0.03082
alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto0
95percentconfidenceinterval:
0.812552915.8774471
sampleestimates:
meanofxmeanofy
33.21524.870
结论：
P=0.03082<0.05,拒绝原假设，两测定有显着差异
（5）分析各种的检验方法，试说明哪种检验法效果最好。
结论：
综上所述，Wilcoxon秩和检验法的差异性检出能力最强，符号检验的差异性检出最弱。
8.（习题5.17）调查某大学学生每周学习时间与得分的平均等级之间的关系，现抽
查10个学生的资料如下：
其中等级10表示最好，1表示最差。试用秩相关检验（Spearman检验和Kendall 检验）分别分析学习等级与学习成绩有无关系。
解：（1）用Spearman秩检验方法
提出假设：
H0：学习等级与学习成绩无关系
H1：学习等级与学习成绩有关系
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(24,17,20,41,52,23,46,18,15,29)
>y<-c(8,1,4,7,9,5,10,3,2,6)
>cor.test(x,y,method="spearman",exact=F)
Spearman'srankcorrelationrho
data:xandy
S=10,p-value=5.484e-05
alternativehypothesis:truerhoisnotequalto0 sampleestimates:
rho
0.9393939
结论：
P=5.484e-05<0.05，拒绝原假设，学习等级与学习成绩有关系（2）用Kendall秩检验方法
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-c(24,17,20,41,52,23,46,18,15,29)
>y<-c(8,1,4,7,9,5,10,3,2,6)
>cor.test(x,y,method="kendall",exact=F)
Kendall'srankcorrelationtau
z=3.3094,p-value=0.000935
alternativehypothesis:truetauisnotequalto0
sampleestimates:
tau
0.8222222
结论：
P=0.000935<0.05，拒绝原假设，学习等级与学习成绩有关系
9.（习题5.18）为比较一种新疗法对某种疾病的治疗效果，将40名患者随机地分
为两组，每组20人，一组采用新疗法，另一组用原标准疗法。经过一段时间的治疗后，对每个患者的疗效作仔细的评估，并划分为差、较差、一般、较好和好5个等级。两组处于不同等级的患者人数下表所示。试分析，由此结果能否认为新方法的疗效显着地优于原疗法。（ =0.05）
不同方法治疗后的结果
解：提出假设：
H0：新方法的疗效不显着地优于原疗法
H1：新方法的疗效显着地优于原疗法
源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图）
>x<-rep(1:5,c(0,1,9,7,3))
>y<-rep(1:5,c(2,2,11,4,1))
>wilcox.test(x,y,exact=F)
Wilcoxonranksumtestwithcontinuitycorrection
W=266,p-value=0.05509
alternativehypothesis:truelocationshiftisnotequalto0
结论：
P=0.05509>0.05,接受原假设，即认为新方法的疗效不显着地优于原疗法
思考：
1. 2检验针对的哪一类型的数据？A.连续型变量；B.无序分类变量；C.有序分类
变量
B.无序分类变量
2.符号检验、Wilcoxon符号秩检验和Wilcoxon秩和检验针对的哪一类型的数
据？A.连续型变量；B.无序分类变量；C.有序分类变量
C.有序分类变量
3.顺序统计量与秩统计量是一样的吗？在R语言中分别利用什么函数可以求
得？秩统计计量是按顺序排列还是按降序排列？
不一样。
顺序统计量是将样本观测值从小到大排顺序。在R中，可以由sort()函数求
出一个顺序统计量。
而秩统计量是在非参数检验中广泛运用的统计量，它的一个重要的特性是分
布无关性。其样本不必取自同一总体。在R中，可以由rank()函数求出一个
秩统计量。秩统计计量是按顺序排列的。
4.非参数检验中在检验一个样本是否来自某个总体，或者检验两个总体是否有
显着性差异时，为什么不能用均值这个统计量，而是用中位数这个统计量？
由于不再涉及到分布类型，因此不能使用均值这一与总体分布有关的参数加
以检验。所以，改用另一个同样描述集中趋势的统计量中位数M来代替均值U。
因为符号检验利用了观测值跟原假设的中心位置之差的符号来进行检验，但是它只计算符号的个数，而不考虑每个符号差中所包含的绝对值的大小，而符号秩检验还利用了绝对值的大小，考虑了绝对值距中心位置的远近，自然比仅仅利用符号更有效。
6.符号检验和Wilcoxon符号秩检验都可以用于单个样本的检验，来判断一个样
本是否来自某个总体；也可以用于两配对（成对）样本的检验，来判断两个相关总体是否存在显着性差异。Wilcoxon秩和检验主要是用于哪类问题的检验？
两个配对样本的检验、两个独立样本的检验。
7.参数检验中的均值检验，两配对样本t检验可以转化为单样本t检验，即检
验两个样本的差值序列的均值是否为0。非参数检验中的中位数检验，两个配对样本的检验，也可以转化为单样本的检验，即检验两个样本的差值序列的_正号个数与负号个数是否为相等_。
8.相关性检验有哪3种方法？其中哪2种是非参数检验方法？
相关性检验：Spearman相关检验，Kendall相关检验，Pearson相关检验非参数检验方法：Spearman相关检验，Kendall相关检验
三、实验小结（必写，但字数不限）
这次实验主要是掌握非参数检验和相关检验，我主要问题是思考题，并不是很清楚各种检验针对的是哪种类型的数据，有些概念理解的不是很好。
R语言实验
实验4 R绘图（一） 一、实验目的： 1.掌握描述性统计分析中常用的统计量； 2.掌握R语言绘制直方图、密度估计曲线、经验分布图和QQ图的方法； 3.掌握R语言绘制茎叶图、箱线图的方法； 4.掌握W检验方法和K-S检验方法完成数据的正态分布检验。 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“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P107页开始的节中的例题。 2.以前在做实验1的练习时，我们画过直方图。当时的题目是这样的： 利用hist()函数画直方图。 > X<-c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39) > hist(X) 这次实验先重新运行以上命令后，接着运行以下命令： > windows() #R作图会覆盖前一幅图，此命令是新开一个画图窗口 > hist(X, freq=F) 把两个图分别截下复制到下面，进行比较，你发现有什么不同？ 答：纵坐标不同，一个是频数（Frequency），一个是密度(Density) 如果想把这两幅图画在同一个画图窗口中，可以输入以下命令： > par(mfrow=c(1,2)) #在一个窗口里放多张图，这里是1行2列共2个图 > hist(X) > hist(X,freq=F)
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 H H P=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。
R语言实验
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“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，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“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。 剖腹产 胎儿电子监测仪 合计使用未使用 是358 229 587 否2492 2745 5237 合计2850 2974 5824 解：提出假设： H0：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率无影响 H1：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率有影响 源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图） > x<-c(358,2492,229,2745) > dim(x)<-c(2,2)
R语言实验指导书(二)
R语言实验指导书（二） 2016年10月27日
实验三创建和使用R语言数据集 一、实验目的： 1.了解R语言中的数据结构。 2.熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。 3.对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。 二、实验内容： 1.向量的创建及因子的创建和查看 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 以及他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)创建一个为这个向量创建一个因子statef。 3)使用levels函数查看因子的水平。 2.矩阵与数组。
i.创建一个4*5的数组如图，创建一个索引矩阵如图，用这个索引矩 阵访问数组，观察结果。 3.将之前的state，数组，矩阵合在一起创建一个长度为3的列表。
4.创建一个数据框如图。 5.将这个数据框按照mpg列进行排序。 6.访问数据框中drat列值为3.90的数据。
三、实验要求 要求学生熟练掌握向量、矩阵、数据框、列表、因子的创建和使用。
实验四数据的导入导出 一、实验目的 1.熟练掌握从一些包中读取数据。 2.熟练掌握csv文件的导入。 3.创建一个数据框，并导出为csv格式。 二、实验内容 1.创建一个csv文件（内容自定），并用readtable函数导入该文件。 2.查看R语言自带的数据集airquality（纽约1973年5-9月每日空气质 量）。 3.列出airquality的前十列，并将这前十列保存到air中。 4.查看airquality中列的对象类型。 5.查看airquality数据集中各成分的名称 6.将air这个数据框导出为csv格式文件。（write.table (x, file ="", sep ="", https://www.360docs.net/doc/7b6152609.html,s =TRUE, https://www.360docs.net/doc/7b6152609.html,s =TRUE, quote =TRUE)） 三、实验要求 要求学生掌握从包中读取数据，导入csv文件的数据，并学会将文件导出。
R语言实验6
实验6 参数估计 一、实验目的： 1. 掌握矩法估计与极大似然估计的求法； 2. 学会利用R 软件完成一个和两个正态总体的区间估计； 3. 学会利用R 软件完成非正态总体的区间估计； 4. 学会利用R 软件进行单侧置信区间估计。 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“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，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“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P163页开始的4.1.3-4.3节中的例题。 2. （习题4.1）设总体的分布密度函数为 ?? ?<<+=, , 10)1();(其他x x x f α αα X 1，X 2，…，X n 为其样本，求参数α 的矩估计量1?α 和极大似然估计量2?α。现测得样本观测值为 0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7 求参数 α 的估计值。 解：先求参数α 的矩估计量1?α 。由于只有一个参数，因此只需要考虑E(X )=X 。 而由E(X )的定义有：E(X )= 2 1 |21)1()(1021 ++= ++=+?=?++∞ ∞ -? ?ααααααα x dx x x dx x f x 因此 X =++21αα，解得211 ?1--=X α。 以下请根据上式完成R 程序，计算出参数α 的矩估计量1?α 的值。
R语言实验二
R语言实验二
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：
R语言实验二
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)
R语言实验一
实验1 R基础（一） 一、实验目的： 1.熟悉实验报告书的书写要求； 2.熟悉R的界面及基本操作。 二、实验内容： 1.熟悉R官方网站及下载安装方法； 2.熟悉R的界面及菜单功能； 3.掌握R的简单操作； 4.利用R 软件进行一些简单的数学运算。 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，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“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.访问R的官方网站，了解网站基本框架和内容：https://www.360docs.net/doc/7b6152609.html,/。 2.在镜像网站CRAN下载最新版R安装程序。选择离自己最近的国内的镜像网站， 点击进入其中一个镜像网站后，下载最新版的Windows下的安装程序。
3. 安装R 程序（如果实验电脑已经安装，则可跳过此步骤）。双击R-3.2.3-win.exe （目 前最新版）开始安装。一直点击下一步，各选项默认。 4. 在R 中进行简单的计算。 实验基本原理与方法： (1) R 的基本界面是一个交互式命令窗口，命令提示符是一个大于号“>”，命令的结 果马上显示在命令下面。 (2) R 命令主要有两种形式：表达式或赋值运算（用“<-”表示）。在命令提示符后键 入一个表达式表示计算此表达式并显示结果。赋值运算把赋值号右边的值计算出来赋给左边的变量。<- 表示赋值，c( )用来构建向量（一维数组），用来将多个值存储在一个变量（向量）中，X<-c( )即表示将一组数据赋给变量 X 。 (3) R 语言区分大小写，即 X 与 x 不同。 (4) 一行中允许有多个命令，多个命令由(;)分隔；基本命令由({和})合并成复合表达式。 (5) 注释以“#”开始，到行末结束；命令未结束，R 给出提示符(+)。 (6) 可以用向上光标键来找回以前运行的命令再次运行或修改后再运行。 完成以下基本计算（将输入和输出一起截图） (1) -9的3次方乘以 5再除以 6；（^,*,/） (2) 3 的算术平方根； （sqrt()） (3) 10 的自然对数；(log()) (4) 以 10 为底的3+2π 的对数；（log10()，pi ） (5) 以自然对数为底的3.2 的指数；（exp()） (6) 三角函数cos 2π的值；（cos()） (7) 连乘计算：①47P ，即7*6*5*4 ；（prod(7:4)） ②3!； ③7*6*5*4/3! ； (8) 组合数计算：① 26C ； ② 1/26C 。（利用上一题） 运行结果截图：
统计学R语言实验
实验5 R绘图（二） 一、实验目的： 1.熟练掌握描述性统计分析中常用的统计量； 2.掌握R语言的高水平作图命令； 3.掌握R语言的低水平作图命令； 4.掌握多元数据的三个数据特征：均值向量、协方差矩阵、相关系数矩阵。 二、实验容： 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1”，其中1表示第1次实验，以后更改为2,3,...。如文件名为“1305543109立1”，表示学号为1305543109的立同学的第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“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P130页开始的3.3-3.4节中的例题。 2.（习题 3.5）小白鼠在接种了3种不同菌型的伤寒杆菌后的存活天数如下表所示， 试绘出数据的箱线图（采用两种方法，一种是plot语句，另一种是boxplot语句）来判断小白鼠被注射3种菌型后的平均存活天数有无显著性差异？ 白鼠试验数据 菌型存活天数 1 2 4 3 2 4 7 7 2 2 5 4 2 5 6 8 5 10 7 12 12 6 6 3 7 11 6 6 7 9 5 5 10 6 3 10 因此，这里考虑用箱线图中的中位数来进行比较。 解：源代码： y<-c(2,4,3,2,4,7,7,2,2,5,4, 5,6,8,5,10,7,12,12,6,6, 7,11,6,6,7,9,5,5,10,6,3,10) f<-factor(c(rep(1,11),rep(2,10),rep(3,12))) plot(f,y)
R语言实验三
实验3 R基础（三） 一、实验目的： 1.掌握列表、数据框的相关运算； 2.掌握R对数据文件的读写操作； 3.掌握R的简单编程。 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P84页开始的 2.6-2.9节中的例题。 2.教材在讲解列表（List）时，所举例子的参数是有名参数。这里我们练习创建一个 列表，其参数是无名参数，并回答以下问题。 (1)运行以下命令创建列表，注意每个元素的默认名称； L <- list(12,c(34,56),matrix(1:12,nrow=4),1:15,list(10,11)) (2)L[[2]][2]的输出结果是什么？请先自己写出结果，再运行验证； [1] 56 (3)用1:10替换L的第四个元素，请写出命令，并运行验证； > L[[4]]<-c(1:10) (4)将L的第五个元素中的11替换为20，请写出命令，并运行验证。 > L[[5]][2]<- 20 运行结果截图
R语言实验
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 解：提出假设： H0：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率无影响 H1：分娩过程中使用胎儿电子监测仪对剖腹产率有影响 源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图） >x<-c(358,2492,229,2745) >dim(x)<-c(2,2) >chisq.test(x) Pearson'sChi-squaredtestwithYates'continuitycorrection data:x X-squared=37.414,df=1,p-value=9.552e-10 结论： P=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。 300名高中学生体育锻炼的考察结果
R语言实验一之R基础
18GDPU 课程管理统计学学院专业信息管理与信息系统姓名学号日期2020.03.05 实验项目实验一 实验1 R基础（一） 一、实验目的： 1.熟悉实验报告书的书写要求； 2.熟悉R的界面及基本操作。 二、实验内容： 1.熟悉R官方网站及下载安装方法； 2.熟悉R的界面及菜单功能； 3.掌握R的简单操作； 4.利用R 软件进行一些简单的数学运算。 练习： 要求：①完成练习，将所有自己输入文字的颜色设为红色（包括后面的思考及实验小结），将运行结果的截图粘贴到题目相应位置；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无关字符。完成后发给课代表，课代表汇总全班同学作业后压缩打包发给我。 两种简单方便的截图方法： 法1：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。） 法2：在“开始”菜单中的搜索栏中输入“截图”，打开Windows系统自带的“截图工具”。 1.访问R的官方网站，了解网站基本框架和内容： https://www.360docs.net/doc/7b6152609.html,/。
2.在镜像网站CRAN下载最新版R安装程序。选择离自己最近的国内的镜像网站， 点击进入其中一个镜像网站后，下载最新版的Windows下的安装程序。 3.安装R程序（如果实验电脑已经安装，则可跳过此步骤）。双击 R-3.6.2-win.exe（目前最新版）开始安装。一直点击下一步，各选项默认。 4.在R中进行简单的计算。 实验基本原理与方法： (1)R 的基本界面是一个交互式命令窗口，命令提示符是一个大于号 “>”，命令的结果马上显示在命令下面。 (2)R 命令主要有两种形式：表达式或赋值运算（用“<-”表示）。在 命令提示符后键入一个表达式表示计算此表达式并显示结果。赋值运算把赋值号右边的值计算出来赋给左边的变量。<- 表示赋值，c( )用来构建向量（一维数组），用来将多个值存储在一个变量（向量）中，X<-c( )即表示将一组数据赋给变量X。 (3)R 语言区分大小写，即X 与x 不同。 (4)一行中允许有多个命令，多个命令由(;)分隔；基本命令由({和})合并 成复合表达式。 (5)注释以“#”开始，到行末结束；命令未结束，R 给出提示符(+)。
R语言实验报告—习题详解
R语言实验报告 习题详解 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩：
目录 一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 1.1问题叙述 (1) 1.2问题求解 (1) 1.2.1创建按列、行输入的4×5矩阵； (1) 1.2.2编写程序求解 (2) 1.3结果展示 (3) 2.1问题叙述 (3) 2.2问题求解 (4) 2.2.1创建StudentData数据框 (4) 2.2.2运行程序求解 (4) 2.3结果展示 (4) 3.1问题叙述 (5) 3.2问题求解 (5) 3.2.1运用hist函数绘制直方图； (5) 3.2.2运用lines函数绘制密度估计曲线； (5) 3.2.3运用plot函数绘制经验分布图； (6) 3.2.4运用qqnorm函数绘制QQ图 (6) 3.3结果展示 (6) 4.1问题叙述 (8) 4.2问题求解 (8) 4.2.1创建x、y数据框 (8) 4.2.2运用t.test函数求解 (9) 4.3结果展示 (9) 5.1问题叙述 (9) 5.2问题求解 (10) 5.2.1创建x、y数据框 (10) 5.2.2运用t.test函数求解 (10) 5.3结果展示 (10) 6.1问题叙述 (10) 6.2问题求解 (11) 6.2.1创建x数据框 (11) 6.2.2运用pnorm函数求解 (11) 6.3结果展示 (11) 三、实验总结 (11)
一、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 二、实验内容 1.1问题叙述 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，并做如下运算. C=A+B; D=A*B; F是由A的前3行和前3列构成的矩阵; G是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列. 1.2问题求解 1.2.1创建按列、行输入的4×5矩阵；
R语言上机实验
一、数据可视化 1.对于iris数据，用每类花（iris$Speciees）的样本数作为高度，制作条形图。 2.用每类花的Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的平均值分别制作条形图，四图同显。
3.分别制作Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的直方图（用密度值做代表，设置prob=T）,添加拟合的密度曲线，四图同显。 二、中国地图： （Note：首先从网上下载GIS数据，解压到GIS_data目录。 https://www.360docs.net/doc/7b6152609.html,/wp-content/uploads/2009/07/chinaprovinceborderdata _tar_gz.zip） setwd('F:/GIS_data') ### 设置工作目录 install.packages('maptools'); library(maptools) china<- readShapePoly('bou2_4p.shp') ### 获得各省的边界信息 plot(china)
>> names(map_data) [1] "AREA" "PERIMETER" "BOU2_4M_" "BOU2_4M_ID" "ADCODE93" [6] "ADCODE99" "NAME" 可以看出map_data中有7列，对应的字段名如上面显示。 >> map_data$AREA #925个区域单元的面积 >> map_data$PERIMETER #925个区域单元的周长
>> map_data$BOU2_4M_ #没有重复的数字，2~926，可作为区域单元ID >> map_data$BOU2_4M_ID #有重复数字，特定情况下可作为区域单元ID >> map_data$ADCODE93 #93版ADCODE地理编码 >> map_data$ADCODE93 #99版ADCODE地理编码 >> map_data$NAME #各区域单元所隶属的省级行政单元的名称 >> unique(map_data$NAME) #查看各区域的名称是什么文本 [1] 黑龙江省内蒙古自治区新疆维吾尔自治区吉林省 [5] 辽宁省甘肃省河北省北京市 [9] 山西省天津市陕西省宁夏回族自治区[13] 青海省山东省西藏自治区河南省 [17] 江苏省安徽省四川省湖北省 [21] 重庆市上海市浙江省湖南省 [25] 江西省云南省贵州省福建省 [29] 广西壮族自治区台湾省广东省香港特别行政区
R语言实验报告
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)。 R中的各种概率统计分布 汉文名称英文名称R対应的乳字附加参数 B分布beta beta shapely shape2, nep 二项式分布binomial binom size, prob 柯阿分布Cauchy cauchy location, scale 忖方分布匚hi-squared chisq elf# nep 指数分布exponential exp rate F分布F f dfl f dfl, nep Gamma(￥)分布gamma gamma shape, scale 几何分布geometric geom prob 超几何分布hypergeometric hyper m, n, k 对数币态分布log-normml Inorm meanlog, sdlog Logistic 分布logistic logis Io匚ation, scale 血二项式分布negative binomial rib inom size, prob 正态分布normal norm mean, sd 泊松分布Poisson pois lambda Wilcoxon signed rank signrank n t分布Student's t t df# nep |均匀分布 uniform unif min f max 韦伯分布Weibull weibull shape, scale 怯和分布 Wilcoxon wilcox m# n 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)，贝U F-(u)和X 的分布一样
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 = 10^4 U = runif(nsim) X = -log(U) Y = rexp(nsim) X11(h=3.5)X par(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。若X i~ Exp(1) 独立同分布的随机变量，那么从X i出 发可以得到以下三个标准分布 Example 2 生成自由度为 6 的χ2分布。
R语言 实验七
实验7 假设检验（一） 一、实验目的： 1.掌握重要的参数检验方法（单个总体的均值检验，两个总体的均值检验，成对样本 的均值的检验，两个总体方差的检验，二项分布总体的检验）； 2.掌握若干重要的非参数检验方法（Pearson拟合优度?2检验，Kolmogorov-Smirnov 单样本和双样本检验）。 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“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，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“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.自行完成教材第五章的例题。 2.（习题5.1）正常男子血小板计数均值为225 × 109/L,今测得20名男性油漆作业 工人的血小板计数值（单位：109/L） 220 188 162 230 145 160 238 188 247 113 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无差异？ 解：提出假设： H ：油漆工人的血小板计数与正常成年男子无差异 ：油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异 H 1 源代码及运行结果：（复制到此处，不需要截图） >x<-c(220 ,188, 162, 230, 145, 160, 238, 188, 247, 113,126, 245, 164, 231, 256, 183, 190, 158, 224, 175) >t.test(x,mu=225) 结论： One Sample t-test data: x t = -3.4783, df = 19, p-value = 0.002516
r语言实验报告总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除 r语言实验报告总结 篇一：R语言实验心得模板 实验心得 姓名：杨辉 学号：132085124 接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。但学起来才知道，不是那么一回事。看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得： （1）R语言中向量和矩阵的是不同的。一般人会认为向量就是一维(:r语言实验报告总结)的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回nuLL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵； （2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。具体而言，
若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作 的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALse,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALse]; (3)因子和数值的转化。这是个有趣的问题。假如 c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。 篇二：R语言判别分析实验报告 R语言判别分析实验报告 班级：应数1201 学号：12404108姓名：麦琼辉 时间：20XX年11月28号 1实验目的及要求 1)了解判别分析的目的和意义； 2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
R语言实验报告4
实验目的 根据教科书上数据，作图，以及实现关于分布的假设检验，要求选择的数据除了服从正态分布外，还应选择一些其它类型的数据 实验内容 （一）根据教科书上数据，作图 基本图形：直方图、条形图、点图和箱线图（参考书本例题mtcars）、 饼图和扇形图（书本例题：国别数据） attach(mtcars) opar <- par(no.readonly=TRUE) par(mfrow=c(3,1)) hist(wt) hist(mpg) hist(disp) par(opar) detach(mtcars) attach(mtcars) layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE)) hist(wt) hist(mpg) hist(disp) detach(mtcars)
attach(mtcars) plot(wt, mpg) abline(lm(mpg~wt)) title("Regression of MPG on Weight") detach(mtcars) pdf("mygraph.pdf") attach(mtcars) plot(wt, mpg) abline(lm(mpg~wt)) title("Regression of MPG on Weight") detach(mtcars) attach(mtcars) opar <- par(no.readonly=TRUE) par(mfrow=c(2,2)) plot(wt,mpg, main="Scatterplot of wt vs. mpg") plot(wt,disp, main="Scatterplot of wt vs. disp") hist(wt, main="Histogram of wt") boxplot(wt, main="Boxplot of wt") par(opar)
R语言实验一
实验1 R基础(一) 一、实验目的: 1.熟悉实验报告书的书写要求; 2.熟悉R的界面及基本操作。 二、实验内容: 1.熟悉R官方网站及下载安装方法; 2.熟悉R的界面及菜单功能; 3.掌握R的简单操作; 4.利用R 软件进行一些简单的数学运算。 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“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.访问R的官方网站,了解网站基本框架与内容:project、org/。 2.在镜像网站CRAN下载最新版R安装程序。选择离自己最近的国内的镜像网站, 点击进入其中一个镜像网站后,下载最新版的Windows下的安装程序。 3.安装R程序(如果实验电脑已经安装,则可跳过此步骤)。双击R-3、2、3-win、exe(目 前最新版)开始安装。一直点击下一步,各选项默认。 4.在R中进行简单的计算。 实验基本原理与方法: (1)R 的基本界面就是一个交互式命令窗口,命令提示符就是一个大于号“>”,命令的