R語言實驗指導(dǎo)書(二)

1、R語言實驗指導(dǎo)書（二）2016年10月27日實驗三創(chuàng)建和使用R語言數(shù)據(jù)集實驗?zāi)康模?. 了解R語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。2. 熟練掌握他們的創(chuàng)建方法，和函數(shù)中一些參數(shù)的使用。3. 對創(chuàng)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行，排序、查找、刪除等簡單的操作。實驗容：1. 向量的創(chuàng)建及因子的創(chuàng)建和查看有一份來自澳大利亞所有州和行政區(qū)的20個稅務(wù)會計師的信息樣本1以 及他們各自所在地的州名。州名為：tas, sa, qld, nsw, nsw, nt, wa, wa, qld, vic, n sw, vic, qld, qld, sa, tas, sa, nt, wa, vic 。1）將這些州名以字符串的形式保存在 state當中

2、。2）創(chuàng)建一個為這個向量創(chuàng)建一個因子 statef。3）使用levels函數(shù)查看因子的水平。R version二(2J二$一：巧一2二："弓口王 in Your 冃air"Ccpyr0匚*TEm 只 FondatLe fcr SLatLsical 匚Flatfere: 13= &-w64-mngw32/3 = t (32-bt)R是自自欽侔不帶汪匠翹俁= 壬其些冬:稈下你可以將其自士歆總=用' license門或* licence ( *來看散布的詳細條件R是個臺乍計劃，有許零入為之魅比了克獻用'cantztbutoTH () *來:看合乍者的詳細傳

3、況用*ciaian(r會吿訴你如債在巳忒物中正磋毘壬W寶戟孟哩宇包.三=dezDoO看一鑒示范程于，用鼻亡邛序同諉在線幫取J文件，或1 ?.eIp *3LerT (1這過2TML：t£史器肓看蘋龍二甞P() 退出U.、saieCc itasr sa f aldp iiswr r.swr 亡匸# waf waf 口ldf v±c f nswF vic qldr qj_d r .豈誤：投不到對隸> srate<-c i ca",n"f ,qldT,# n-awr, "ksv11 , nnz"rf ''wa&qu

4、ot;, Mqld.n, r,vic", ：> factor (s匸si匸呂)(1s sa qld ebw naw nc wt wa qld vic nsw vi qld qld £& 匸負鼻 3& nt nLevels: naw 匸匸 cld. st utswa> s f ata& jNULL> acto> levels(3匸si匸已f)：1 nnsw,' ”n匸” Trqldn "ba" ”化屮 nvicT, uwiTr2. 矩陣與數(shù)組。i. 創(chuàng)建一個4*5的數(shù)組如圖，創(chuàng)建一個索引矩陣如圖，用這

5、個索引矩陣訪問數(shù)組，觀察結(jié)果。L .1)L.21.3L.451J1591317261014183J37111519L4J48121620(.11 .2 (1J132 J22,1=二f- b r .JT « .,4：,51f- dj»!丄八-呂q1317Zf2.6JQ-二3,1171112電二121623> nyazr>二：3)> cells<-cix,yj> rr j7r;at: x i x < -r;a t r i x> wyr*匸二：x<-rAri> cell?* t:tuw2* t.?cZ"2A rr T

6、a. a. ' a x 錯集；ft外的* I :3T 1:3> jrya r7 r；ina t r i x1 ! J ' , TT.-H& tZi-K ' 1 ： 3 ' V r ar j |FsB"nyaray ；myiuaVTix1;3 rmyc;a'Crixl;3 1:3； ,K7：at'ix 1:313. 將之前的state，數(shù)組，矩陣合在一起創(chuàng)建一個長度為3的列表。> nyliaraEefr.jarra'fErix)>比亡list 捲養(yǎng)莪不梵対氟FZ1：ri nsa*1 "qiii林

7、 rrnaw"卄且白甘” "ire*1 nuan"w蔬卄qld1 ttJt7it：rr rinsw rrvicn rtqld4. 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框如圖mpgcyldi sphpdratMazda RX421.06160.0no3.90Mazda RX4 Wag21.06160.0no3.90Datsun 71022.84108.0933.85Hornet 4 Drnve21.46258.01103.08zda NWHaeds RX弓 WaoDatsun _,10Corner:耳 Drive 三匕皀士 £匚匕二亡意匕匕二匕：_己二二己二七rrrc 21.0

8、21.Q 22 三 21.4 1=."1101101101754齊32：5.440W *竝"3.0 =3.152.765. 將這個數(shù)據(jù)框按照mpg列進行排序。v rtydara :庁蘭已色蘭fydata :二：俎色&蘭色色昌二巴工,TTiDCr4 V-Adrat:Dat5«r； _ 1Cn n 占£ *93£ *22 二3.35Hornet 弓 Drive21.41103.2153.0 =Mazda 5X4Ao112 .£2：3.5 7-Mazda SX4 囂旳11di * JB-"i w 1-' -

9、63;：Hornet Sfztah口二t 7 il7L753.3,15Veliev131二 23.27石6. 訪問數(shù)據(jù)框中drat列值為3.90的數(shù)據(jù)?穿一丁二s.二總 工二二M ? 1 i . it乍;g hfvt dra t3X421 110 2,50 3.9Maeda 3X4 Wag 21 110 25 3.3實驗要求要求學(xué)生熟練掌握向量、矩陣、數(shù)據(jù)框、列表、因子的創(chuàng)建和使用實驗四數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出實驗?zāi)康?. 熟練掌握從一些包中讀取數(shù)據(jù)2. 熟練掌握csv文件的導(dǎo)入。3. 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框，并導(dǎo)出為csv格式實驗容1. 創(chuàng)建一個csv文件（容自定），并用readtable函數(shù)導(dǎo)入該文件。2.

10、 查看R語言自帶的數(shù)據(jù)集airquality （紐約1973年5-9月每日空氣質(zhì)量）。3.列出 airquality的前十列，并將這前十列保存到 air中4.查看 airquality中列的對象類型5.查看 airquality數(shù)據(jù)集中各成分的名稱6. 將air這個數(shù)據(jù)框?qū)С鰹?csv格式文件。（write.table （x, file ="", sep =row.n ames =TRUE, col. names =TRUE, quote =TRUE)實驗要求要求學(xué)生掌握從包中讀取數(shù)據(jù)，導(dǎo)入csv文件的數(shù)據(jù)，并學(xué)會將文件導(dǎo)出實驗五R語言數(shù)據(jù)的清洗實驗?zāi)康?. 查看數(shù)據(jù)集的缺

11、失值，并學(xué)會對缺失值進行處理。2. 對異常變量重新賦值。3. 將某一列的字符型轉(zhuǎn)化為日期型。4. 利用subset ()獲取子集。實驗容1. 有一個數(shù)據(jù)框代碼如下，使用summary 函數(shù)查看，那一列含有缺失值， 有幾個。并查看wind列的最大值。Ozone <- c(41, 36, 12, 18, NA, 28)Solar.R <- c(190, 118, 149, 313, NA, NA)wind <- c(7.4, 8.0, 12.6, 11.5, 14.3, 14.9)Temp <- c(67, 82, 74, 62, 86, 66)date <- c(&

12、quot;1997/05/01","1997/05/02","1997/05/03","1997/05/04 ","1997/05/05","1997/05/06")air <- data.frame(date,Ozone,Solar.R,wind,Temp,stringsAsFactors = FALSE)2. 使用class ()函數(shù)查看date函數(shù)的類型，并將其轉(zhuǎn)化為data型，格 式為月/日/年。3. 使用subset ()根據(jù)Temp列獲取air中Temp大于60小于7

13、0的 數(shù)據(jù)。4. 將air中含有缺失值的列去掉。5. 找出Temp于85的值將其設(shè)置為缺失值。6. 創(chuàng)建一個airl包含兩個列q1，q2。用cbind 函數(shù)添加到air中。7. 使用names函數(shù)查看air的列名，并根據(jù)列自己創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框。使用rbind 函數(shù)添加到air中實驗要求要求學(xué)生會用subset獲取子集，學(xué)會對缺失值進行一些簡單的處理和對一些異常值的 查找和修改。實驗六高級數(shù)據(jù)管理實驗?zāi)康?. 學(xué)會簡單的數(shù)值和字符處理函數(shù)。2. 學(xué)會自己編寫一個函數(shù)。實驗容1. 使用下面代碼創(chuàng)建roster數(shù)據(jù)集。Stude nt <- c("John Davis", &

14、quot;A ngela Williams","Bullw in kle Moose", "David Jon es","Janice Markhammer", "Cheryl Cushing","Reuven Ytzrhak", "Greg Kno x", "Joel En gla nd","Mary Rayburn")Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625,

15、573, 522)Scie nee <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86)En glish <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18)roster <- data.frame(Stude nt, Math, Scien ce, En glish,stri ngsAsFactors=FALSE)2. 使用length函數(shù)查看Student的長度。3. 計算該班級數(shù)學(xué)的平均成績，最高成績。4. 將成績單按照姓和名進行排序，將學(xué)生的各科考試成績組合為單一的成 績衡量指標、基于相對名次(前

16、 20%，下20%，等等)給出從A到F 的評分。1) 使用quantile 函數(shù)按20%，40%，60%，80%,求分位數(shù)。2) 使用變量重命名的方法將grade列分為A、B、C、D、F幾個 等級。3) 使用strsplit函數(shù)將Student列的名字分割，存到 name中。4) 創(chuàng)建一個函數(shù)x1，功能為實現(xiàn)返回值為傳入?yún)?shù)的第一個值。5) 使用sapply 函數(shù)將n ame中的first name 提取出來。(“ s apply ( data，function ) ”)同理即可提取出 last name 。6) 將 last name 和 firstn ame 與 roster 合并，同時去

17、掉 roster 的第一列。7) 將成績單用姓和名進行排序。實驗要求要求學(xué)生學(xué)會一些簡單的數(shù)值和字符處理函數(shù)。學(xué)會如何自己創(chuàng)建一個函 數(shù)。和對一些簡單問題的處理。實驗七基本統(tǒng)計分析實驗實驗?zāi)康?. 學(xué)會使用summary 函數(shù)和Hmisc包中的describe 函數(shù)來計算統(tǒng)計 量。2. 使用table函數(shù)生成一維、二維、多維列聯(lián)表。3. 學(xué)會用R實現(xiàn)卡方獨立性檢驗。4. 學(xué)會用R進行相關(guān)性的度量。5. 學(xué)會用 R 進行 Pears on、Spearman 和 Ken dall 相關(guān)。6. 學(xué)會用R進行相關(guān)性的顯著性檢驗。7. 學(xué)會用R進行組間差異的非參數(shù)檢驗。實驗容1. 描述性統(tǒng)計分析1）對R

18、自帶的數(shù)據(jù)集rock （48塊石頭的形態(tài)數(shù)據(jù)）使用summary 函數(shù)、Himisc 包中的 describe 函數(shù)、pastecs 包中的 stats.desc 函數(shù)計算描述性統(tǒng)計量。2）使用 aggregate 、doby 中的 summaryBy 對 sleep 數(shù)據(jù)集的 group列分組獲取描述性統(tǒng)計量。2. 頻數(shù)表和列聯(lián)表1）加載vcd包中的Arthritis數(shù)據(jù)集使用table生成簡單的頻數(shù)統(tǒng)計2）使用table、xtabs 對 Arthritis 生成二維列聯(lián)表。并使用addmargins為這些表格添加邊際和（根據(jù) Treatment 、Improved ）。3）使用xtabs ，table 生成三維列聯(lián)表（根據(jù) Treatment 、sex、 Improved 三個因子）。4）使用chisq.testhan（）函數(shù)對二維表的行和列進行卡方獨立性檢驗，并觀察他們是否獨立。5）使用vcd包中的assocstats（）函數(shù)計算二維列聯(lián)表的phi系數(shù)、列 聯(lián)系數(shù)和Cramer ' s V系數(shù)。3. 相關(guān)1） Pears on 、 Spearma n 和 Ken dall 相關(guān)a）對state.x77數(shù)據(jù)集計算方差和協(xié)方差、Pearson積差相關(guān)系 數(shù)、Spearman等級相關(guān)系數(shù)。b）