r語(yǔ)言在概率與統(tǒng)計(jì)及線性代數(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用-全文預(yù)覽
【正文】 p=1, , 沒找 沒痛 痛沒蛀 TRUE TRUE蛀 TRUE TRUE, , 找 沒痛 痛沒蛀 TRUE TRUE蛀 TRUE TRUE解答4：請(qǐng)計(jì)算 P(Z=1 | X=1) = sum(p[2,2])/sum(p[2,])[1] 解答5：請(qǐng)計(jì)算 P(Z=1, Y=1) = p[,2,2] 沒蛀 蛀 sum(p[,2,2])[1] 解答6：請(qǐng)計(jì)算 P(蛀 | 找到), P(蛀), P(找到), P(找到 | 蛀) ，然后驗(yàn)證下列貝氏定理是否成立。 pa = P(蛀) pb = sum(p[,找]) 。 [package Matrix] with 5 slots.. x : num [1:4] 0 .. Dim : int [1:2] 2 2.. Dimnames:List of 2.. ..$ : NULL.. ..$ : NULL.. uplo : chr U.. diag : chr N后記： 以上只是例舉了R語(yǔ)言應(yīng)用領(lǐng)域中的一小部分，在以后的學(xué)習(xí)過程中我們將努力尋找更多的方法，以便于研究更廣泛的領(lǐng)域。 e exp(1)2 x 2 Matrix of class dtrMatrix[,1] [,2][1,] [2,] . expm stopifnot((e1x, c(e,0,e,e), tol = 1e15))expm (m2 Matrix(c(49, 64, 24, 31), nc = 2))2 x 2 Matrix of class dgeMatrix[,1] [,2][1,] 49 24[2,] 64 31expm (e2 expm(m2))2 x 2 Matrix of class dgeMatrix[,1] [,2][1,] [2,] expm (m3 Matrix(cbind(0,rbind(6*diag(3),0)))) sparse!4 x 4 sparse Matrix of class dtCMatrix[1,] . 6 . .[2,] . . 6 .[3,] . . . 6[4,] . . . .expm (e3 expm(m3)) upper triangular4 x 4 Matrix of class dtrMatrix[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 6 18 36[2,] . 1 6 18[3,] . . 1 6[4,] . . . 1 str(e1)Formal class 39。 pab = P(蛀 | 找到) pba = sum(p[蛀,找])/sum(p[蛀,]) 。蛀 X痛 Y找 ZP(X,Y,Z)000001010011100101110111問題1：請(qǐng)計(jì)算 P(沒痛) = P(Y=0) = ?2：請(qǐng)計(jì)算 P(找到 | 牙痛) = ?3：請(qǐng)問這是一個(gè)合理的機(jī)率分布嗎？4：請(qǐng)計(jì)算 P(Z=1 | X=1) = ?5：請(qǐng)計(jì)算 P(Z=1, Y=1) = ?6：請(qǐng)計(jì)算 P(蛀 | 找到), P(蛀), P(找到), P(找到 | 蛀) ，然后驗(yàn)證下列貝氏定理是否成立。范例：(1)模擬擲骰子： sample(1:6, 1)[1] 2 sample(1:6, 5)[1] 4 1 3 2 5 sample(1:6, 10)錯(cuò)誤在sample(1:6, 10) : cannot take a sample larger than the population when 39。 在實(shí)務(wù)研究上，要重視“程序語(yǔ)言實(shí)作”的方式，因此采用R 這個(gè)專為機(jī)率統(tǒng)計(jì)而設(shè)計(jì)的語(yǔ)言來做研究，透過 R 語(yǔ)言，我們可以較為輕松的實(shí)作出許多用傳統(tǒng)語(yǔ)言難
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