R语言自主练习题(共19页).docx

《R语言自主练习题(共19页).docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《R语言自主练习题(共19页).docx（19页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选优质文档-倾情为你奉上 1， 某工厂生产一批滚珠，其直径服从正态分布N（，2），现从某天的产品中随机抽出六件，测得直径为：15.1,14.8,15.2,14.9,14.6,15.1,。若2 =0.06，求的置信区间。（置信度为0.95） 解： x-c(15.1,14.8,15.2,14.9,14.6,15.1) sigema-sqrt(0.06) alpha-0.05 xbar-mean(x) n-length(x) t1-xbar-qnorm(1-alpha/2)*sigema/sqrt(n) t2-xbar+qnorm(1-alpha/2)*sigema/sqrt(n) list(t1

2、,t2), 2，某某自动包装机包装洗衣粉，其重量N（，2），其中，未知。今随机抽取十二袋测得其重量，经计算得样本均值为xbar=1000.25，修正样本标准差s*=2.6329，试求总体标准差的置信水平为0.95的置信区间。解： alpha-0.05 Xbar-1000.25 Sdx-2.6329 T1-sqrt(11)*Sdx/sqrt(qchisq(1-alpha/2,11) T2-sqrt(11)*Sdx/sqrt(qchisq(alpha/2,11) list(T1,T2)使用t.text函数进行方差未知的均值假设检验t检验 t.test():调用格式：(数统P138，例6-3)x -

3、 c(11.6,11.5,11.3,11.2,11.4,11.7,11.5,11.6,11.4,11.3) - 0.05solution - t.test(x,mu=11.4,alternative=two.sided,conf.level = 1-)#x是一个服从正态分布的总体，mu是均值#alternative是指备择假设，“two.sided”(缺省)指双侧(H1:0),less表示单边检验(H1:1)#conf.level指置信度即1-solutionif(solution$p.value) print(接受H0)else print(拒绝H0，接受H1)#如果p-value，则可以认

4、为接受H0，否则拒绝H0，接受H1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（=0.05）？x - c(49.6,49.3,50.1,50.0,49.2,49.9,49.8,51.0,50.2) - 0.05solution ) print(接受H0)else print(拒绝H0，接受H1)p-value，接受H0认为包装机工作正常。 例题：一公司称某种类型的电池平均寿命是21.5小时，有一个实验检测了该

5、公司所制造的6套电池，得如下的寿命小时数： 19,18,22,20,16,25 这些结果是否表明这种类型的电池与该公司宣称的寿命不同？（=0.05）x - c(19,18,22,20,16,25 ) - 0.05solution ) print(接受H0)else print(拒绝H0，接受H1)p-value，接受H0认为这种类型的电池与该公司宣称的寿命相同例题：据长期的经验和资料分析，某砖瓦厂所生产的砖的“抗断强度”X服从正态分布，方差2=1.21 ，今从该厂所生产的一批砖中，随便抽取6块，测得抗断度如下：32.56, 29.66, 31,64， 30.00, 31.87, 31.03现在

6、问：这一批砖的平均抗断强度可否认为是32.50？install.packages(BSDA)library(BSDA)x-c(32.56,29.66,31.64,30.00,31.87,31.03) - 0.05solution ) print(接受H0)else print(拒绝H0，接受H1)例2：片剂车间生产的一种药片，片重服从N（，0.0004），今抽取8片，测得每片的重量如下：0.59,0.57,0.63,0.62,0.60,0.58,0.64,0.62。问：如果药片的标准重为0.5，那么这批药片是否合格？（0.05）install.packages(BSDA)library(BSD

7、A)x-c(0.59,0.57,0.63,0.62,0.60,0.58,0.64,0.62) - 0.05solution ) print(接受H0)else print(拒绝H0，接受H1)一、 练习题（题目、数据、代码、结果及解释）1. 使用t.text函数完成下面的例题（P144例6-10）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

8、温服从正态分布，问注射前后体温有无显著差异？（=0.01）（配对）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？.（=0.05）1. 答案代码x - c(37.8,38.2,38.0,37.6,37.9,38.1,38.2,37.5,38.5,

9、37.9)y - c(37.9,39.0,38.9,38.4,37.9,39.0,39.5,38.6,38.8,39.0) - 0.01solution ) 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答案代码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) - 0.05solution ) 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

10、工的产品直径无显著性差异)”1：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。第一步、录入数据，建立多元线性数据模型X1-c(76.0,91.5,85.5,82.5,79.0,80.5,74.5,79.0,85.0,76.5,82.0,95.0,92.5)X2-c(50,20,20,30,30,50,60,50,40,55,40,40,20)Y-c(120,141,124,126,117,125,123,125,132,123,132,155,147)blood-data.frame(X1

11、,X2,Y)lm.sol|t|)(Intercept)-62.99976-3.7040.*X12.1852.53e-07*X20.8100.*-Signif.codes:0*0.001*0.01*0.05.0.11Residualstandarderror:2.854on10degreesoffreedomMultipleR-squared:0.9461,AdjustedR-squared:0.9354F-statistic:87.84on2and10DF,p-value:4.531e-07在我们的输入中，关键是lm.sol-lm(YX1+X2+1,data=blood)的调用，这里可以看到，

12、lm使用了参数Y1+X1+X2,即表示我们使用的是模型y=d+cx2+bx+e从计算结果可以得到，回归系数与回归方程检验都是显著的，因此，回归方程为：Y=-62.96+2.13X1+0.40X22: 一元线性回归：x-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23)y-c(42.0, 43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0)lm.sol|t|)(Intercept) 28.493 1.580 18.04 5.88

13、e-09 *x 130.835 9.683 13.51 9.50e-08 *y=-28.49+130.84x1、 删除异常点，重新拟定模型，数据如下（提示：residuals()函数绘图观察）x - c(194.5,194.3,197.9,198.4,199.4,199.9,200.9,201.1, 201.4,201.3,203.6,204.6,209.5,208.6,210.7,211.9,212.2)y - c(131.79,131.79,135.02,135.55,136.46,136.83,137.82,138.00, 138.06,138.05,140.04,142.44,145.

14、47,144.34,146.30,147.54,147.80)答案x - c(194.5,194.3,197.9,198.4,199.4,199.9,200.9,201.1, 201.4,201.3,203.6,204.6,209.5,208.6,210.7,211.9,212.2)y - c(131.79,131.79,135.02,135.55,136.46,136.83,137.82,138.00, 138.06,138.05,140.04,142.44,145.47,144.34,146.30,147.54,147.80)plot(x,y) #查看x和y之间的关系lm.sol=lm(x

15、y) #拟合模型summary(lm.sol)lm.res - residuals(lm.sol) #残差plot(lm.res) #奇异点，可以看到第12位有明显问题lm.up- lm(xy,subset = -12) summary(lm.up)一、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（ ）坐标答案：直角、极 二、 以下哪列代码是将直方图转化为玫瑰图的关键（ ）A、 theme(axis.text.y = element_blank() B、 coord_polar() + theme_bw()C、 theme(axis.ticks = element_blank(

16、)D、 theme(panel.border = element_blank()答案：B前言R语言定义：R是用于统计分析、绘图的和操作环境。R是属于系统的一个自由、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。今天由我们组为大家讲解一下R语言的绘图方面。 发展历史：R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的。最初S语言的实现版本主要是。S-PLUS是一个，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert G

17、entleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由R开发核心团队负责开发。 R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说:R，是S-PLUS的一个克隆。但是请不要忘了:R是免费的。(R is free）R语言源代码托管在github，具体地址可以看参考资料。R语言的下载可以通过cran的镜像来查找，具体地址可以看参考资料。R语言有域名为.c

18、n的下载地址，其中一个由Datagurn，另一个由中国科学技术大学提供的。R语言Windows版，其中由两个下载地点是Datagurn和USTC提供的。具体地址可以看参考资料。目录崔迎-颜色成金-坐标轴 于志藩-图例周义-玫瑰图 郑湘丽-三维图 R语言：颜色绘图是R语言的主要功能之一，而颜色是传递信息的重要图形要素。将从区别 使用条件 函数定义 颜色调法 例题来向大家说明一、 R预设调色板这一系列函数有5个，即：rainbowheat.colorsterrain.colorstopo.colorscm.colors定义 rainbow(n, s = 1, v = 1, start = 0, e

19、nd = max(1, n - 1)/n, alpha = 1)heat.colors(n, alpha = 1)terrain.colors(n, alpha = 1)topo.colors(n, alpha = 1)cm.colors(n, alpha = 1)使用条件nthe number of colors ( 1) to be in the palette.颜色数量s, vthe saturation and value to be used to complete the HSV color descriptions.描述颜色的变量，在所有的情况下，H(Hue) 代表色相，S(Sa

20、turation) 代表饱和度。v明度startthe (corrected) hue in 0,1 at which the rainbow begins.endthe (corrected) hue in 0,1 at which the rainbow ends.alphathe alpha transparency, a number in 0,1, see argument alpha in .透明度数值均在0或1在R环境里面输入问号（?）和上面任一函数名就可以获得这5个函数的用法说明。这些函数最少需要一个参数，n，表示要得到颜色的数量。n在系统允许范围内没有限制。下面用彩虹色调色板

21、函数rainbow产生的颜色绘一个色盘： setwd(D:/); n=1000 png(rainbow.disc.png, bg = transparent) par(mar = c(0,0,0,0) pie(rep(1,times=n),labels=,col=rainbow(n),border=rainbow(n) dev.off()运行后回在D盘根目录下得到一个rainbow.disc.png文件，图形如下：之后再这个文件下进行的。改变n值，改变颜色的个数例题 给出函数barplot(rep(1,times=n),col= ,border= ,axes=FALSE, main=); bo

22、x()rainbowheat.colorsterrain.colors地带topo.colorscm.colors毕竟颜色一般应用在画图。来得到下图 n sub(tr,k,c(Whatever, is , worth , doing ,is , worth , doing , well ) #将各元素第一个t或r替换为k 1 Whakever is wokth doing is wokth doing well 2）gsub(tr,k,c(Whatever, is , worth , doing ,is , worth , doing , well ) #将所有t或r替换为k 1 Whakev

23、ek is wokkh doing is wokkh doing well1.将A到F的小写形式、大写形式、和字母表中的顺序(16),用-依次连接在一起。x - c(a,b,c,d,e,f)y - c(A,B,C,D,E,F)z=1:6paste(x,y,z,sep=-)1 a-A-1 b-B-2 c-C-3 d-D-4 e-E-5 f-F-6一、提取出 中所有包含相连三位数的子字符串代码substring(,1:8,3:9)结果1 123 234 345 456 567 678 789 二、依次提取所有小于1500的四位数中，偶数的百、十、个位数，奇数的十、个位数字代码x=1000:1499

24、substring(x,2:3,4)结果1 000 01 002 03 004 05 006 07 008 09 010 11 012 13 014 15 016 17 018 20 19 020 21 022 23 024 25 026 27 028 29 030 31 032 33 034 35 036 37 39 038 39 040 41 042 43 044 45 046 47 048 49 050 51 052 53 054 55 056 58 57 058 59 060 61 062 63 064 65 066 67 068 69 070 71 072 73 074 75 77

25、076 77 078 79 080 81 082 83 084 85 086 87 088 89 090 91 092 93 094 96 95 096 97 098 99 100 01 102 03 104 05 106 07 108 09 110 11 112 13 115 114 15 116 17 118 19 120 21 122 23 124 25 126 27 128 29 130 31 132134 33 134 35 136 37 138 39 140 41 142 43 144 45 146 47 148 49 150 51 153 152 53 154 55 156 57

26、 158 59 160 61 162 63 164 65 166 67 168 69 170172 71 172 73 174 75 176 77 178 79 180 81 182 83 184 85 186 87 188 89 191 190 91 192 93 194 95 196 97 198 99 200 01 202 03 204 05 206 07 208210 09 210 11 212 13 214 15 216 17 218 19 220 21 222 23 224 25 226 27 229 228 29 230 31 232 33 234 35 236 37 238 3

27、9 240 41 242 43 244 45 246248 47 248 49 250 51 252 53 254 55 256 57 258 59 260 61 262 63 264 65 267 266 67 268 69 270 71 272 73 274 75 276 77 278 79 280 81 282 83 284286 85 286 87 288 89 290 91 292 93 294 95 296 97 298 99 300 01 302 03 305 304 05 306 07 308 09 310 11 312 13 314 15 316 17 318 19 320

28、21 322324 23 324 25 326 27 328 29 330 31 332 33 334 35 336 37 338 39 340 41 343 342 43 344 45 346 47 348 49 350 51 352 53 354 55 356 57 358 59 360362 61 362 63 364 65 366 67 368 69 370 71 372 73 374 75 376 77 378 79 381 380 81 382 83 384 85 386 87 388 89 390 91 392 93 394 95 396 97 398400 99 400 01

29、402 03 404 05 406 07 408 09 410 11 412 13 414 15 416 17 419 418 19 420 21 422 23 424 25 426 27 428 29 430 31 432 33 434 35 436438 37 438 39 440 41 442 43 444 45 446 47 448 49 450 51 452 53 454 55 457 456 57 458 59 460 61 462 63 464 65 466 67 468 69 470 71 472 73 474476 75 476 77 478 79 480 81 482 83

30、 484 85 486 87 488 89 490 91 492 93 495 494 95 496 97 498 99第一题：俩向量V1跟V2合并在一起v1-c(1,2,3)v2-c(4,5,6)c(v1,v2)1123456第二题：在向量V中在第3个向量后面加入10v A b x a b Sm Sm ev-eigen（Sm）；ev练习题答案：1、 利用四种不同配方的材料A1、A2、A3、A4生产出来的元件，测得使用的寿命如表7.1所示。问：四种不同配方下元件的使用寿命有无显著差异 材料 使用寿命A1A2A3A41600 1610 1650 1680 1700 1700 17801500 1

31、640 1400 1700 1750 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 18001510 1520 1530 1570 1640 1600答案：lamp-data.frame(X=c(1600,1610,1650,1680,1700,1700,1780,1500,1640,1400,1700,1750,1640,1550,1600,1620,1640,1600,1740,1800,1510,1520,1530,1570,1640,1600),A=factor(c(rep(1,7),rep(2,5),reo(3,8),rep(4,6)lamp.aovF)A 3 49212 16404 2.1659 0.1208Residuals 22 7574从P值（0.12080.05）可以看出，没有充分理由说明Ho不正确，也就是说，接受Ho.说明四种材料生产出来的元件的平均寿命无显著差异。Growth数据集为例，随机分配60只豚鼠，分别采用两种