# R语言简介与数据可视化
R语言是一种广泛使用的统计计算和数据可视化的编程语言。由于其强大的功能和丰富的包，R语言成为数据科学、统计建模和分析的重要工具。本文将介绍R语言的基本用法，包括数据操作和可视化，并展示如何使用R语言创建关系图。
## R语言的基本概念
R语言是一种高层次的编程语言，专门用于数据分析和统计计算。其特点是能够处理大规模的数据集，并提供丰富的图形功能，便于数据的可视化。
R语言与统计分析第五章课后习题(汤银才)题-1设总体是用无线电测距仪测量距离的误差, 它服从上的均匀分布, 在200次测量中, 误差为的次数有次:357911131517192121161526221421221825求的矩法估计值(注: 这里的测量误差为是指测量误差在间的代表值.# 构造X_i,n_i序列
X_i<-seq(3,21,by=2)
n_i<-c(21,16,15,26,
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2023-10-19 22:58:20
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新人请教 这些题怎么做文件bankloan.csv中包含700条的个人贷款信息，1-表示违约，0-表示不违约。1.（25分）使用文件bankloan.csv中的数据，（1）将一张画板分成1行2列，以收入为y轴，年龄为x轴在一张画板上、用不同颜色的、不同形状画出违约人员和不违约人员的散点图，并标出图例和标题。（2）分别在违约人员和不违约人员的收入的平均值处画出一条水平线，年龄的平均值处画出一条垂直线
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2024-06-23 05:28:47
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3）题目：要了解学校毕业生起始工资是否能用 GPA 和毕业时的年龄来解释，请利用样表数据来进行解释。（表格已经整理到 Excel 表格中，如下图所示：） 导入数据： （1）试做回归模型并解释各项系数：由此运算结果可得：多元线性回归函数为： 起始工资 = -5213.1 + 8508.8GPA + 181.6年龄解释： 在 GPA 不变的情况下，年龄每增加一个单位，起始工资就增加 181.6 个单位
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2023-09-23 08:31:10
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1、传播优秀Word版文档 ，希望对您有帮助，可双击去除！实验一 上机操作初步(2学时)一、实验方式：一人一机二、实验目的：1、熟悉VC+语言的上机环境及上机操作过程。2、了解如何编辑、编译、连接和运行一个C程序。3、初步了解C程序的特点。三、实验内容：说明：前三题为必做题目，后两题为选做题目。1、输出入下信息：(实验指导书P79)*Very Good*2、计算两个整数的和与积。(实验指导书P81
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2023-10-23 21:54:50
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本次题目主要是R语言统计推断方面的，包括点估计的矩法估计和极大似然估计，区间估计的单正态总体的均值和方差的估计、两正态总体的参数估计、比率的估计和样本容量的确定等等。本文只展示部分题目参考答案，所有题目参考答案可以去我的资源下载—>>R语言题目及参考答案（3）为检验某自来水消毒设备的效果，现从消毒后的水中随机抽取50L，化验每升水中大肠杆菌的个数(假设1L水中大肠杆菌个数服从泊松分布)
1.安装一些R包： 数据包： ALL, CLL, pasilla, airway 软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler 工具包：reshape2 绘图包：ggplot2 不同领域的R包使用频率不一样，在生物信息学领域，尤其需要掌握bioconductor系列包。# R包的安装一般分为两种
# 1.对于bioconductor的安装。可在下面的网站中查询包是否属于bio
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2023-09-13 21:26:57
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# R语言基础知识与应用
R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言，因其强大的数据分析能力和丰富的包生态系统，广泛应用于数据科学、统计建模和机器学习等领域。本文将简单介绍R语言的基本概念，并通过代码示例和数据可视化技术来说明其应用。
## R语言基础
R语言的基本语法相对简单，适合初学者。在R中，我们可以使用变量来存储数据，使用函数来进行数据分析。例如，下面是一个简单的R代码示例，用于计
1.有一个数据框，其生成代码如下， 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(“19
1.8 统计学统计学研究数据收集、数据分析、数据解释或说明，以及数据表示。作为数据挖掘的基础，它们的关系将在下面章节中说明。1.8.1 统计学与数据挖掘第一次使用数据挖掘这个术语的人是统计学家。最初，数据挖掘是一个贬义词，指的是企图提取得不到数据支持的信息。在一定程度上，数据挖掘构建统计模型，这是一个基础分布，用于可视化数据。数据挖掘与统计学有着内在的联系，数据挖掘的数学基础之一就是统计学，而且很
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2024-03-07 21:51:52
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对于数据科学家来说，工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理、分析和可视化。在过去几年，R语言和Python成了进行数据科学中最炙手可热的两种语言。这两种语言各有优缺点，掌握这两种语言大有益处，但是针对面试者而言，最好的方式是学习其中一种并熟练掌握。在本文中，我对这两种语言分别进行介绍，希望能帮助你更好地应对数据科学面试。1. 选择一种语言正如上文中所提到的，我并不建议你两种语言都掌握
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2024-01-12 17:41:15
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R语言与统计分析第六章课后习题(汤银才)题-1有一批枪弹, 出厂时, 其初速（单位：）. 经过较长时间储存, 取9发进行测试, 得样本值（单位：）如下：据经验, 枪弹储存后其初速仍服从正态分布, 且标准差不变, 问是否可认为这批枪弹的初速有显著降低?speed<-c(914, 920, 910, 934, 953, 940, 912, 924, 930)
t.test(speed, mu=9
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2023-09-27 10:16:43
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《R语言数据分析》作业答案数据赋人工系统以智能。北邮《R语言数据分析》课程从问道、执具、博术三个方面，阐述机器学习/数据挖掘的方法论（道）、编程工具R语言（具）以及经典算法模型（术）。通过课程的学习，可一起领悟数据分析之哲理、掌握模型算法之要义、提升工程实践之素养，推开人工智能的大门，为同学们在机器学习/数据挖掘领域登堂入室奠定基础。以下资料整理于该课程作业，供学习参考。第1章：气象万千、数以等观
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2023-09-26 13:40:22
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3)要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数(GPA)和毕业时的年龄来解释。表4-7为某学校办公室提供的样本数据。表4-7某学校学生起始工资、GPA及年龄数据GPA年龄起始工资2.953.403.203.103.052.753.152.75222327252328262625 50028 10028 20025 00022 70022 50026 00023 800（1）试做回归模
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2024-04-20 10:10:49
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第三章习题部分证明题未给出答案1.表3.4中，零假设是指三种形式的广告对TV的销量没什么影响。而电视广告和收音机广告的P值小说明，原假设是错的，也就是电视广告和收音机广告均对TV的销量有影响；报纸的P值高，说明原假设成立，也就是报纸广告对TV的销量没啥影响。 2.KNN回归和KNN近分类都是典型的非参数方法。这两者的区别在于，前者的输入和输出均为定量值；而后者的输入和输入和输出均为定性值
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2024-01-12 12:01:56
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# 习题2
# 2.1
x=c(1,2,3)
y=c(4,5,6)
e=c(rep(1,3))
z=2*x+y+e;z
x%*%y # 若x，y如答案那样定义为矩阵，则不能用%*%,因为，维数不对应，
x%o%y
# 答案
x<-matrix(1:3,nrow=3)
y<-matrix(4:6,nrow=3)
e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3)
z<-
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2023-06-06 22:03:13
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一、（40 分） 请使用 nycflight13 回答以下问题： （1） 请用 flights 表单找出出发时间没有延误，但是到达时间的所有航班。 （2）在（1）数据的基础上计算到达每个目的地的航班数量，平均飞行距离和平 均到达延误时间。 （3）在（2）的基础上在一张图中画出平均到达延误时间和平均飞行距离关系的 散点图和平滑曲线图。 （4）用 flights 数据，然后根据 origin 和 ti
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2023-10-14 06:17:50
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本节书摘来自华章计算机《数据科学R语言实践：面向计算推理与问题求解的案例研究法》一书中的第1章，第1.6节,作者：[美] 德博拉·诺兰（Deborah Nolan） 邓肯·坦普·朗（Duncan Temple Lang） 1.6 练习题Q.1 写出将原始训练数据读入一个数据结构的代码，该数据结构采用1.2节中描述的第一种方案。即由多个列组成的数据框，每个检测到信号的MAC地址对应于一个列。使用
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2023-12-26 12:51:32
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习题七 一、 单项选择题 1、 以下程序的输出结果是（ ）。 main()
{int i,k,a[10],p[3];
k=5;
for(i=0;i<10;i++)a[i]=i; /*a: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /
for(i=0;i<3;i++)p[i]=a[i(i+1)]; /*p:0 2 6 */
for(i=0;i<3;i++)k+=p[i]2;
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2024-08-16 08:50:48
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目录1.导入数据并绘图2.进行一阶差分并绘制该序列时序图3.判断该序列的平稳性与纯随机性4.考察该序列的自相关系数和偏自相关系数的性质5.选择适当模型拟合该序列的发展5.1. ARIMA(1,1,0)不带漂移项5.2. ARIMA(1,1,0)带漂移项5.3. ARIMA(0,1,1)不带漂移项 5.4. ARIMA(0,1,1)带漂移项6.拟合预测1.我国1949-2008
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2024-02-05 11:44:11
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