【最新范文】R語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)4R繪圖(一)

1、最新范文R語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)4 R繪圖（一）一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模? .掌握描述性統(tǒng)計(jì)分析中常用的統(tǒng)計(jì)量；2 .掌握R語(yǔ)言繪制直方圖、密度估計(jì)曲線、經(jīng)驗(yàn)分布圖和QQ圖的 方法；3 .掌握R語(yǔ)言繪制莖葉圖、箱線圖的方法；4 .掌握W檢驗(yàn)方法和K-S檢驗(yàn)方法完成數(shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗(yàn)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：練習(xí)：要求:完成練習(xí)弁粘貼運(yùn)行截圖到文檔相應(yīng)位置（截圖方法見(jiàn)下）,弁將所有自己輸入文字的字體顏色設(shè)為紅色（包括后面的思考及小結(jié)）,回答思考題，簡(jiǎn)要書寫實(shí)驗(yàn)小結(jié)。修改本文檔名為 本人完整 學(xué)號(hào)姓名1”其中1表示第1次實(shí)驗(yàn)，以后更改為2,3,. o如文件名為 “1305543109張立1”表示學(xué)號(hào)為1305543109的張立同學(xué)

2、的第1次 實(shí)驗(yàn),注意文件名中沒(méi)有空格及任何其它字符。最后連同數(shù)據(jù)文件、源 程序文件等（如果有的話，本次實(shí)驗(yàn)沒(méi)有），一起壓縮打包發(fā)給課代表，壓 縮包的文件名同上。截圖方法：法1:調(diào)整需要截圖的窗口至合適的大小，弁使該窗口為當(dāng)前激活窗 口（即該窗口在屏幕最前方），按住鍵盤Alt鍵（空格鍵兩側(cè)各有一個(gè)）不放, 再按鍵盤右上角的截圖鍵(通常印有 印屏幕”或“Pr Scrn等字符)，即完 成截圖。再粘貼到 word文檔的相應(yīng)位置即可。法2:利用QQ輸入法的截屏工具。點(diǎn)擊 QQ輸入法工具條最右邊 的扳手”圖標(biāo)，選擇其中的截屏”工具。)1 .自行完成教材P107頁(yè)開(kāi)始的3.1-3.2節(jié)中的例題。2 .以前在

3、做實(shí)驗(yàn)1的練習(xí)時(shí)，我們畫過(guò)直方圖。當(dāng)時(shí)的題目是這樣的：利用hist()函數(shù)畫直方圖。 X hist(X)這次實(shí)驗(yàn)先重新運(yùn)行以上命令后,接著運(yùn)行以下命令： windows。#R作圖會(huì)覆蓋前一幅圖，此命令是新開(kāi)一個(gè)畫圖窗口 hist(X, freq=F)把兩個(gè)圖分別截下復(fù)制到下面，進(jìn)行比較，你發(fā)現(xiàn)有什么不同？答:縱坐標(biāo)不同，一個(gè)是頻數(shù)(Frequency), 一個(gè)是密度(Density)最新范文最新范文最新范文 (1i34363840424446XHistogram of XI444OXI38廠34Histogram of XOLOsososoAuu3nb aLl_irfflUBCIHistogr

4、am of XI444OXI38廠34Histogram of XOLOsososoAuu3nb aLl_irfflUBCI最新范文最新范文如果想把這兩幅圖畫在同一個(gè)畫圖窗口中，可以輸入以下命令： par(mfrow=c(1,2) #在一個(gè)窗口里放多張圖，這里是1行2列共2個(gè)圖 hist(X) hist(X,freq=F)運(yùn)行結(jié)果截圖：Histogram ofXHistogram of X&匚當(dāng)b也LL-34421 3 口3.(習(xí)題3.1)某單位對(duì)100名女生測(cè)定血清總蛋白含量(g/L),數(shù)據(jù)如下：74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.

5、5 79.5 75.6 75.078.8 72.0 72.0 72.074.3 71.2 72.0 75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.073.5 75.0 72.0 64.375.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5 75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.275.0 70.4 68.0 70.472.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.765.0 76.5 81.6 75.472.7 72.7 67.2 7

6、6.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.873.5 75.0 73.5 73.573.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.076.5 70.4計(jì)算均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差、標(biāo)準(zhǔn)誤、變異系數(shù)、偏度、峰度。要求:先將上述數(shù)據(jù)單獨(dú)存為一個(gè)文本文件，名字為STP.txt。然后利用scan()函數(shù)讀取弁計(jì)算。源代碼及運(yùn)行結(jié)果(不需要截圖，直接把運(yùn)算結(jié)果復(fù)制過(guò)來(lái))：data_outline-function(x)n-length(x)m-mean(x)v-var(x)s

7、-sd(x)me-median(x)cv-100*s/mcss-sum(x-m)A2)uss-sum(xA2)R-max(x)-min(x)R1-quantile(x,3/4)-quantile(x,1/4)sm-s/sqrt(n)g1-n/(n-1)*(n-2)*sum(x-m)A3)/sA3g2source(data_outline.R)wwdata_outline(w)運(yùn)行結(jié)果：N Mean Var std_dev Median std_mean CV CSS USS R1 100 73.668 15.51513 3.938925 73.5 0.3938925 5.346861535.9

8、98 544233.4 20R1 Skewness Kurtosis1 4.6 0.0540593 0.037022494.(習(xí)題3.2)繪出習(xí)題3.1的直方圖、密度估計(jì)曲線、經(jīng)驗(yàn)分布圖和QQ圖，弁將密度估計(jì)曲線與正態(tài)密度曲線相比較，將經(jīng)驗(yàn)分布曲線與正態(tài)分布 曲線相比較(其中正態(tài)曲線的均值和標(biāo)準(zhǔn)差取習(xí)題3.1計(jì)算出的值)。注意:以上4個(gè)圖形的顏色自行定義，只要能區(qū)分開(kāi)來(lái)就行。源代碼： hist(w,freq=FALSE) lines(density(w),col=green) x lines(x,dnorm(x,mean(w),sd(w),col=red) plot(ecdf(w),verti

9、cals=TRUE,do.p=FALSE) lines(x,pnorm(x,mean(w),sd(w),col=blue) qqnorm(w,col=blue) qqline(w,col=red)運(yùn)行截圖：最新范文最新范文5.（習(xí)題3.3）繪出習(xí)題3.1的莖葉圖、箱線圖，弁計(jì)算五數(shù)總括。注意:以上圖形的顏色自行定義。源代碼：stem(w)boxplot(w,col=lightgreen,name=c(w),notch=T)fivenum(w)運(yùn)行截圖：最新范文546668707E7678GOS284The deciiLil point is at the30023333OOB687773444

10、444422220QQ0Q00777777555555&5555533 33333 3。口 0000。勺 部3 母 3555555522fi086355535526546668707E7678GOS284The deciiLil point is at the30023333OOB687773444444422220QQ0Q00777777555555&5555533 33333 3?？?0000。勺 部3 母 3555555522fi086355535526 atervjThe deciical poin.u is at the |53 I 3QC百6 | 2333363 | OOB6377

11、770 | 3444444422227苫 | 0000000777777555555&5555574 | 3333333370QDQO0Q163aBB76 | 555555522678 | O8B05S5BQ | 3552668 2 |64 I 36.（習(xí)題3.4）分別用 W檢驗(yàn)方法和Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)習(xí)題3.1的數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。源代碼：shapiro.test(w)ks.test(w,pnorm,mean(w),sd(w)運(yùn)行截圖：. test (w)Shapiro-Wilk: normality testdmta二 wW = 口9口。日,p-Tilue

12、 = 0.670S krs , tst. M pnormf mean fw) f sd (w) One-sairple olmogarav-SnLLmav teat.data: wD = 0.072 p-value = 0.E11a.1 tema.ti_ve hypothesis : two-sidedWarning msssige:In. ks . tast (w, npnorm,r sd(w)：Kolmogorov - 5nlim口卡檢驗(yàn)里不應(yīng)該有連結(jié) ahApia.testv)Snapiro-Wiir norTrlity tetdra! wW = 0.59009, p-valne = 0

13、.G708 Jcs . teat- ( wf npnoznn f me：a (w) r sd i w)Qna-甘oirpLu 虱oWagn二口二二口v turnlaca; rtfD = 0 .QF99f p-valiie = Q, C11;匚h口一wiDudWarning message：；In les . E&3L. (w, pnorm*, meantw r ad (w):Ko Imo ara v - 5mirnw檢驗(yàn)里不應(yīng)該看連結(jié)結(jié)論:正態(tài)性W檢驗(yàn)得出P值為0.67080.05,因此,認(rèn)為樣本來(lái)自正態(tài)分 布的總體。經(jīng)驗(yàn)分布的檢驗(yàn)：P0.05,可認(rèn)為來(lái)自正態(tài)分布總體。有警告信息是 因?yàn)閿?shù)據(jù)有

14、重復(fù)數(shù)值，ks檢驗(yàn)要求待檢數(shù)據(jù)時(shí)連續(xù)的，不被重復(fù)的。思考：1 .統(tǒng)計(jì)分析包括哪兩個(gè)方面的分析 ？統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷2 .描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量有哪些 ？均值,眾數(shù)，百分位數(shù) 沖位數(shù)等3 .描述分散程度的統(tǒng)計(jì)量有哪些 ？方差，標(biāo)準(zhǔn)差，極差，四分位極差，變異系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤差等4 .描述分布形狀的統(tǒng)計(jì)量有哪些 ？偏度系數(shù)和峰度系數(shù)5 .標(biāo)準(zhǔn)差刻畫的是樣本值與樣本均值的偏離程度，標(biāo)準(zhǔn)誤刻畫的是 樣本均值與的偏離程度。樣本b770bf78a3b8b.html pply() 函數(shù)和sapply()函數(shù)有什么異同點(diǎn)？異:lapply()函數(shù)輸出列表；sapply()函數(shù)輸出向量同:作用于向量或列表的數(shù)據(jù)集合上(數(shù)據(jù)框)7 .R中每一個(gè)分布都對(duì)應(yīng)有四個(gè)函數(shù)，以正態(tài)分布norm為例，請(qǐng)寫 出它對(duì)應(yīng)的4個(gè)函數(shù)，弁簡(jiǎn)要說(shuō)明每個(gè)函數(shù)的作用。dnorm()的返回值是正態(tài)分布的概率密度函數(shù)pnorm()的返回值是正態(tài)分布的分布函數(shù)qnorm()的返回值是給定概率p后的下分位點(diǎn)rnorm()的返回值是n個(gè)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)構(gòu)成的向量8 .QQ圖有什么作用？QQ圖可以幫助我們鑒別樣本的分布是否近似于某種類型分布9 .箱線圖中，箱的底部，中部和頂部分別表示什么？在箱線圖中，上(Q3)下(Q1)四分位點(diǎn)分別確定出中間箱體的頂部和 底部，箱體中間的粗線是中位數(shù)(