统计学-R语言-4.1

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了统计学-R语言-4.1。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


前言

安装完R软件之后就可以对其进行代码的编写了。


编写R函数

如果对数据分析有些特殊需要,已有的R包或函数不能满足,可以在R中编写自己的函数。函数的定义格式如下所示:

functionname<-function(a1, a2,...)expression

该式中, functionname是函数名称; function指明该对象为函数类型;a1,a2,为函数中涉及的参数; expression是函数的具体内容。

比如,要自己编写函数计算50个学生考试分数的平均数、中位数、极差和标准差,代码如下所示。(使用example1_1)。

load("C:/example/ch1/example1_1.RData")  # 装载数据
x<-example1_1[,4]            # 为x赋值为example1_1的第4列
myfun<-function(x){           # 编写函数如下
n<-length(x)
mean<-sum(x)/n
median<-median(x)
r<-max(x)-min(x)
s<-sd(x) 
df<-data.frame(样本量=n,平均数=mean,中位数=median,极差=r,标准差=s)
return(df)
}
myfun(x)    # 返回函数结果 

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言

图形的控制和布局

par函数

参数介绍如下表:
统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言
不同数字代表的R的绘图线型(Ity)和线宽(lwd):

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言
不同数字代表的R的绘图符号(pch):

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言

par函数中的参数 mfrow(或mfcol)可以将绘图区域分割成R×C的矩阵,从而可以在一个绘图区域中绘制多个图,但参数向量c(nr,nc)是将绘图区域的行和列等分。

layout函数

有时需要将绘图区划分成不同大小的区域以满足不同图形的要求,这时可以使用layout函数来布局。函数的格式及参数的意义如下表所示:
统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言

layout(matrix(c(1,2,3,3),nrow=2,ncol=2),widths=c(2,1)) # 布局绘图环境
par(mai=c(0.6,0.6,0.1,0.1),cex=0.7)       # 设定图形边距、文字和绘图符号大小
x<-rnorm(5000)              # 生成5000个标准正态分布随机数
y<-rchisq(5000,10)          # 生成5000个卡方分布随机数
hist(x,prob=TRUE,col="lightblue",xlab="x",ylab="Density",ylim=c(0,0.4),main="")                   # 绘制x的直方图
hist(y,freq=FALSE,col="pink",xlab="y",ylab="Density",main="")    # 绘制y的直方图
boxplot(x,col="red",lwd=1)                  # 绘制x的箱线图

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言

layout(matrix(c(1,2,3,3),nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE),heights=c(2,1)) # 布局绘图环境
par(mai=c(0.6,0.6,0.1,0.1),cex=0.7)    # 设定图形边距、文字和绘图符号大小
x<-rnorm(1000)            # 生成1000个标准正态分布随机数
y<-rchisq(1000,10)        # 生成1000个卡方分布随机数
hist(x,prob=TRUE,col="lightblue",xlab="x",ylab="Density",ylim=c(0,0.4),main="")     # 绘制x的直方图
plot(x,y,xlab="x",ylab="y")   # 绘制x和y的散点图
boxplot(y,col="red",lwd=1,horizontal=TRUE,varwidth=TRUE)   # 绘制x的箱线图

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言


练习

1、layout()函数通用格式?
统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言

2、如果绘图的布局如下所示,请写出正确的代码进行实现。

par(oma = c(2,2,2,2))
layout(matrix(c(1, 2, 1, 3), 2), widths = c(1, 3), heights = c(1, 2))
layout.show(3)

统计学-R语言-4.1,统计学-R语言,r语言,开发语言文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792193.html

到了这里,关于统计学-R语言-4.1的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 统计学-R语言-6.2

    本篇将继续介绍上篇所剩下的内容。 设两个总体的均值分别为1和2,从两个总体中分别抽取样本量为n1和n2的两个随机样本,其样本均值分别为 和 。估计两个总体均值之差(u1-u2)的点估计量显然是两个样本的均值之差( )。 两个总体均值的置信区间是由两个样本均值之

    2024年01月18日
    浏览(32)
  • 统计学-R语言-6.3

    本篇文章是最后一个介绍参数估计的章节。 研究一个总体时,推断总体方差 使用的统计量为样本方差 。研究两个总体时,所关注的参数是两个总体的方差比( ),用于推断的统计量则是两个样本的方差比( )。 估计一个总体的方差或标准差假定条件: 假设总体服从正态分

    2024年01月20日
    浏览(29)
  • 统计学-R语言-2.2

    本篇文章是将上篇得软件安装完,对其部分功能进行介绍。 在我们日常练习时会有.RData文件导入,并对其进行分析,下面是两种方导入.RData文件。 直接找到自己下载的.RData文件,双击进行打开即可。 上面得工具栏中找到文件。 在里面找到打开程序脚本,找到你所保存的.R

    2024年02月02日
    浏览(24)
  • 统计学-R语言-4.5

    本篇文章将继续对数据的类型做介绍,本片也是最后一个介绍数据的。 掌握描述多变量数据的分析方法:多维列联表、复式条形图、并列箱线图、点带图、多变量散点图(重叠散点图和矩阵式散点图)。 除了一维表、二维表,在实际中更多的是多维表,也就是多个变量交叉

    2024年02月01日
    浏览(37)
  • 统计学-R语言-7.1

    本章主题是假设检验(hypothesis testing)。与参数估计一样,假设检验也是对总体参数感兴趣,如比例、比例间的差异,均值、均值间的差异等, 估计的主要任务是找出参数值等于几, 假设检验的兴趣主要是看参数的值是否等于某个特定值,或者比较两组数据, 在数学推导上,

    2024年01月21日
    浏览(28)
  • 统计学-R语言-4.6

    本篇文章是对数据可视化的补充文章。 跳转至该篇博客 跳转至该篇博客 在上面两篇博客中,对单变量和双变量的列联表进行了实例展示,下面是对三维列联表进行实例。 行变量为被调查者所属社区和性别,列变量为态度的三维列联表: 生成行变量为被调查者性别和态度,

    2024年01月18日
    浏览(32)
  • 统计学-R语言-5.2

    本篇文章将继续上篇的进行介绍。 大数定理大数定理”的另一种表达方式是“均值定理”,其含义是,随机变量X多个观察值的均值会随着观察值的增加越发趋近于总体的期望值,中心极限定理进一步告诉我们,均值服从期望为μ 的正态分布。在各种测量试验中,我们一般都

    2024年01月18日
    浏览(34)
  • 统计学-R语言-4.4

    上一篇文章介绍的是单变量数据,本篇将介绍双变量数据。 描述分类数据对分类数据的描述方法:二维表、复式条形图。 描述分类型数据对数值型数据的描述方法:箱线图。 描述数值型数据对数值型数据的描述方法:散点图、相关系数。 二维表(two-dimensional table)是两个变

    2024年01月19日
    浏览(31)
  • 统计学-R语言-6.1

    本篇文章将开始介绍参数估计的相关知识。 在调查居民对延迟退休态度的例子中,每个爱民区居民的态度称为(这个调查问题中的)个体(element, individual, unit),而所有爱民区居民对这个问题的观点称为总体(population) 总体是包含所有要研究的个体的集合。 由于包含的个体数有限

    2024年01月19日
    浏览(24)
  • 统计学-R语言-4.3

    本篇介绍的是数值型数据怎么进行数据可视化,本篇介绍的有直方图、茎叶图、箱线图。 直方图(Histogram)用于描述连续型变量的频数分布,实际应用中常用于考察变量的分布是否对称;是否服从某种分布类型,如正态分布 直方图以矩形的面积表示各组段的频数或频率, 各

    2024年01月16日
    浏览(32)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包