【正文】 lines(y,pnorm(y,)) qqnorm(x) qqline(x) stem(x) boxplot(x) fivenum(x) (x) (x,39。blue39。故在R中實現(xiàn)如下 xc(54,67,68,78,70,66,67,70,65,69) mean(x)[1] ，如下 (x) (x,alternative=39。greater39。 x0:5。summary()結(jié)果是方程是顯著的（4） predict(,(X=7),interval=39。step去掉了X3和X4。下面計算每一個病人的生存時間大于200天的概率值。,39。B39。))) for(i in 1:3)+ for(j in 1:3)+ K[i,j]mean(rice$Y[rice[j]==i]) K 品種 密度 施肥量1 2 3 所以應(yīng)該選品種8號，首先我們繪制出正交試驗表格，如下列號1234567產(chǎn)量試驗號ABA*BCA*CB*CDC*DB*DA*D11111111862111222295312211229141222211945212121291621221219672211221838221211288好吧，表示因為多了一個因素D不知道怎么排列交互作用了，我上面排列的也不一定對。那么A選擇1，C必須選擇2.所以最后的最優(yōu)組合應(yīng)該是A1B1C2即通用夾具，特殊鑄鐵，第八章 xmatrix(c(,2,5,0,+ ,+ ,10),ncol=2,byrow=T) ggl(2,1,20) (x,g,c(,2)) (x,g,TstX=c(,2)) (x,g,TstX=c(,2),=T) (x[1:10,],x[11:20,],c(,2))得出的結(jié)論都是明天下雨 heart(39。) hc2hclust(d,method=39。,39。,39。,39。Bartlett39。V239。V139。) rmatrix(x,nrow=8,dimnames=list(names,names)) facfactanal(factors=2,covmat=r) fac從結(jié)果中我們可以看出，第一個因子主要與身高，手臂長，上肢長，下肢長有關(guān)，第二個因子主要與體重，頸圍，胸圍有光。 xc(1,1,+ ,1,+ ,1,+ ,1,1,+ ,1,+ ,1) namesc(39。,39。首先我們采用動態(tài)聚類方法，如下 precpre[,1:4] precc(x1=prec[,1],x2=prec[,2],x3=prec[,3],+ x4=prec[,4],=c(39。) oparpar(mfrow=c(2,2)) plot(,hang=1) rect1(,k=4) plot(,hang=1) rect2(,k=4) plot(,hang=1) rect3(,k=4) plot(,hang=1) rect4(,k=4)下面是各種方法分類的結(jié)果 rect1 rect2 rect3 rect4（2） kmkmeans(scale(X),4,nstart=20) sort(km$clust) coreer(39。,39。,39。如下 abfunction(x,y){+ nlength(x)。,c(39。p 1 %（1） cofe(X=c(0,0,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6),Y=c(,+,657,)) lm(Y~X,data=cofe) summary()（2） lm(Y~X+I(X^2),data=cofe) summary()（3） plot(cofe$X,cofe$Y) abline() windows() plot(cofe$X,cofe$Y) lines(spline(cofe$X,fitted()))（1） pe(39。 lm(Y~1+X1+X2,data=toothpaste,subset=c(5,8,9,24)) windows() plot(,3) summary()[,]之內(nèi)，而且方程系數(shù)和方程本身也都通過檢驗。) (x,y,method=39。pnorm39。但得出的結(jié)論是不影響的（他們的期望差別很大） Ac(,) Bc(,) (A,B) xc(140,137,136,140,145,148,140,135,144,141) yc(135,118,115,140,128,131,130,115,131,125) (x,y) (x,y,=F)泊松分布的參數(shù)就等于它的均值也等于方差。x=nlna+1+aln(i=1nxi最后求導(dǎo)?lnL(a。（1） student(39。如下 data_outline(x) hist(x,freq=F) lines(density(x),col=39。,39。,39。,39。Bmatrix(1:20,nrow=4,byrow=T) CA+B。張三39。男39。16539。39。pnorm39。) windows() persp(x,y,z,theta=30,phi=30,expand=,col=39。less39。)注意greater才是求區(qū)間下限的（都比它大的意思嘛）第五章這是一個假設(shè)檢驗問題， xscan()1: 220 188 162 230 145 160 238 188 247 11311: 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 21: Read 20 items (x,mu=225)考察正態(tài)密度函數(shù)的概率在R中的計算。yc(92,68,28,11,1,0) zrep(x,y) Atable(cut(z,br=c(1,0,1,2,5))) qppois(c(0,1,2,5),mean(z)) pc(q[1],q[2]q[1],q[3]q[2],1q[3]) (A,p=p)結(jié)論是符合泊松分布 xc(,) yc(,) (x,y)即列聯(lián)表的的獨立性檢驗 xc(358,229,2492,2754) dim(x)c(2,2) (x)或 (x)結(jié)論是有影響 xc(45,12,10,46,20,28,28,23,30,11,12,35) dim(x)c(4,3) (x)結(jié)果是相關(guān) xc(3,4,6,4) dim(x)c(2,2) (x)結(jié)果顯示工藝對產(chǎn)品質(zhì)量無影響即檢驗兩種研究方法是否有差異 xc(58,2,3,1,42,7,8,9,17) dim(x)c(3,3) (x,correct=F)結(jié)果表明兩種檢測方法有差異 xc(,) (sum(x),length(x),al=39。prediction39。我們看看去掉他們的共線性如何。prepredict(,(X1=pe$X1,X2=pe$X2,X3=pe$X3,X4=pe$X4,X5=pe$X5)) pexp(pre)/(1+exp(pre)) p（2） step()結(jié)果是只保留了變量X1和X4。丙39。,39。此題暫且不做首先把正交試驗表的結(jié)果那一列給計算出來。39。average39。煤炭39。皮革39。上肢長39。) plot(fa$scores[,1:2],type=39。) plot(U[,3],V[,3],xlab=39。,ylab=39。胸寬39。 prpredict() exp$z1pr[,1] exp$z2pr[,2] lm(y~z1+z2,data=exp) summary()最后的回歸方程不再列出。食品39。下面我們只保