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從數(shù)據(jù)到結(jié)論(人民大學(xué)吳喜之教授)14統(tǒng)計(jì)軟件和r語言-wenkub.com

2025-04-28 23:42 本頁面
   

【正文】 data(Animals)。 s L a wc o m p r e s s i o ndistance40 42 44 46 48 50 52120130140150H o o k e 39。s Law) 只有標(biāo)題 的圖 ? plot(pression, distance,main= Hooke39。 repeat{if (id%%100==0)print(id) z1=sweep(z0,2,z0[1,],==) pattern=rbind(pattern,z0[1,]) z2=apply(z1,1,prod) z0=z0[z2!=1,]。x=runif(n*10) x=matrix(x,n,10) x1=(x[,1:5].4)*1 p=x1*.8+(1x1)*.2 x2=1*(x[,6:10]p) z=cbind(x1,x2) ss=function(z){nu=NULL。FALSE39。FALSE39。s dnn to change labels ftable(mtcars$cyl, mtcars$vs, mtcars$am, mtcars$gear, = c(2, 4), dnn = c(Cylinders, V/S, Transmission, Gears)) ftable(vs~carb,mtcars)vs是列, carb是行 或 ftable(mtcars$vs~mtcars$carb) ftable(carb~vs,mtcars) vs是行, carb是列 ftable(mtcars[,c(8,11)])和上面 ftable(carb~vs,mtcars)等價(jià) ftable(breaks~wool+tension,warpbreaks) (UCBAdmissions) 把 array(三維列聯(lián)表)變成方陣 (DF (UCBAdmissions)) Admit Gender Dept Freq 1 Admitted Male A 512 2 Rejected Male A 313 ……………………………………… xtabs(Freq ~ Gender + Admit, DF) 把有頻率 /計(jì)數(shù)的方陣變成列聯(lián)表 xtabs(Freq ~ Admit+ Gender + Dept, DF) 把方陣變成原來的列聯(lián)表 (a=xtabs( Freq~ Admit + Gender, data=DF))如無頻數(shù) (權(quán) ),左邊為空 Gender Admit Male Female Admitted 1198 557 Rejected 1493 1278 library(MASS)。repeat{x=x+rnorm(1)。while(i=5){x=cbind(x,i^2)。 unclass(tab) tapply(Days, Age, mean) tapply(Days, list(Sex, Age), mean) apply, sapply, tapply, lapply ?smokes = c(Y,N,N,Y,N,Y,Y,Y,N,Y) ?amount = c(1,2,2,3,3,1,2,1,3,2) ?table(smokes,amount) ?tmp=table(smokes,amount) store the table ?options(digits=3) only print 3 decimal places ?(tmp,1) the rows sum to 1 now ?(tmp,2) the columns sum to 1 now Really `sweep(x, margin, (x, margin), /)? ?(tmp)amount all the numbers sum to 1 ?options(digits=7) restore the number of digits ?Plotting tabular data ?barplot(table(smokes,amount)) ?barplot(table(amount,smokes)) ?smokes=factor(smokes) for names ?barplot(table(smokes,amount), beside=TRUE, =T) ?barplot(table(amount,smokes),main=table(amount,smokes), beside=TRUE, =c(less than 5,510,more than 10)) ?categorical vs. numerical:A simple example might be in a drug test, where you have data (in suitable units) for an experimental group and for a control group. experimental: 5 5 5 13 7 11 11 9 8 9 control: 11 8 4 5 9 5 10 5 4 10 ?x = c(5, 5, 5, 13, 7, 11, 11, 9, 8, 9) ?y = c(11, 8, 4, 5, 9, 5, 10, 5, 4, 10) ?boxplot(x,y)。 5]。mean(sals,trim=2/10) IQR(sals) Mad:median|Ximedian(X)|() mad(sals) median(abs(sals median(sals))) without median(abs(sals median(sals))) * Stemandleaf Charts Suppose you have the box score of a basketball game and the following points per game for players on both teams 2 3 16 23 14 12 4 13 2 0 0 0 6 28 31 14 4 8 2 5 scores = scan() 2 3 16 23 14 12 4 13 2 0 0 0 6 28 31 14 4 8 2 5 apropos(stem)`apropos? returns a character vector giving the names of all objects in the search list matching `what?. 如 apropos(“stem”) [1] “stem” “system” “” “” 參看 find(stem) stem(scores)。 quantile(data,.25)。var(sals) 。z$T$w ?attributes(z)屬性 ! $names [1] Tom ? attributes(matrix(1:6,2,3)) $dim [1] 2 3 矩陣 ,array及其維名字 ? x=matrix(1:12,nrow=3,dimnames=list(c(I,II,III),paste(X,1:4,sep=))) X1 X2 X3 X4 I 1 4 7 10 II 2 5 8 11 III 3 6 9 12 ? y=array(1:12,c(3,2,2),dimnames=list(c(I,II,III),paste(X,1:2 sep=),paste(Y,1:2, sep=))) , , Y1 X1 X2 I 1 4 II 2 5 III 3 6 , , Y2 X1 X2 I 7 10 II 8 11 III 9 12 ? x=matrix(1:6,2,3) ? x=(x)。z[[2]]。x [,1] [,2] [,3] [1,] [2,] [3,] ? t(x) [,1] [,2] [,3] [1,] [2,] [3,] ? solve(x) solve(a,b)可以解 ax=b方程 [,1] [,2] [,3] [1,] [2,] [3,] 警告 :計(jì)算機(jī)中的 0是什么 ? ? x%*%solve(x) [,1] [,2] [,3] [1,] +00 [2,] +00 [3,] +00 ?要用線性代數(shù)的知識(shí)來判斷諸如有多少非零特征根等問題 .假定 v是特征 值 組 成 的 向 量 , 不 能 用 諸 如sum(v!=0) 等方法來判斷非零特征根的數(shù)目 ! Matrix amp。all(x!=0)。x[,3]=1,1]。x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9 13 17 [2,] 2 6 10 14 18 [3,] 3 7 11 15 19 [4,] 4 8 12 16 20 ? x=matrix(1:20,4,5,byrow=T)。names(x)=LETTERS[1:3] ? x ? A B C ? 1 2 3 ? append(x,runif(3),after=2) ? A B C ? 向量賦值 ? z=1:5 ? z[7]=8。qt(.7,1)。dnorm(,2,1)。 ?希望你是下一個(gè)加盟這些packages的作者之一。T實(shí)驗(yàn)室開發(fā) . ? R 項(xiàng)目由 Auckland 大學(xué)統(tǒng)計(jì)系的 Robert Gentleman和 Ross Ihaka于 1995年開始的 . ?它很快得到廣泛用戶的歡迎 . 目前它是由 R核心發(fā)展團(tuán)隊(duì)維持 。容易舉一反三。只能輸出軟件規(guī)定的輸出 . ?無法在中間 插入任何算法 . ?無法實(shí)現(xiàn)軟件所 沒有的 計(jì)算 .無法實(shí)現(xiàn)任何方法或計(jì)算方面的創(chuàng)新 . ?是輸入輸出皆有限制的 黑盒子 . ?用語句的任何計(jì)算 (即使 1+1=2) 都需類似八股文的 “ 花架子 ” . 毫無例外,沒有任何新的重要統(tǒng)計(jì)方法是利用諸如 SAS或 SPSS等傻瓜軟件產(chǎn)生的。 但需要編程和編譯 。 編程類似于 S和 R。 ? Systat: 已經(jīng)被 SPSS購(gòu)買而消失 ? GAUSS: 這是一個(gè)很好用的統(tǒng)計(jì)軟件 ,許多搞經(jīng)濟(jì)的喜歡它 。 ? 對(duì)于一般非統(tǒng)計(jì)工作者來說 , 主要問題是它沒有“ 傻瓜化 ” 。 也可以自己加入自己算法的軟件包 . ? 從網(wǎng)上可以不斷更新和增加有關(guān)的軟件包 、 數(shù)據(jù)和程序 。 但主要以其 方便的編程 為顧客所青睞 。 統(tǒng)計(jì)軟件的種類 ? Splus:這是 統(tǒng)計(jì)學(xué)家 喜愛的軟件 。 ? 對(duì)于簡(jiǎn)單分析 , Excel還算方便 ,但隨著問題的深入 , 就不那么 “ 傻瓜 ” , 需要很麻煩地使用函數(shù) , 甚至根本沒有相應(yīng)的方法了 。 統(tǒng)計(jì)軟件的種類 ?SPSS: 這是一個(gè)很受歡迎的統(tǒng)計(jì)軟件; ?它容易操作 , ?輸出漂亮 , ?功能齊全 , ?價(jià)格合理 。 統(tǒng)計(jì)軟件的種類 ?統(tǒng)計(jì)軟件的種類很多。 run。 input x。即使統(tǒng)計(jì)學(xué)家也不一定能解釋所有的輸出。只要數(shù)據(jù)格式無誤、方法不矛盾而且不用零作為除數(shù)就一定給你結(jié)果,而且 沒有任何警告 。 ?數(shù)據(jù)的整理和識(shí)別,方法的選用,計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果的理解都不象使用傻瓜相機(jī)那樣簡(jiǎn)單可靠。 結(jié)果也從單純的數(shù)字輸出到包括漂亮的表格和圖形的各種形式 。 大型計(jì)算機(jī)的最早一批用戶就包含統(tǒng)計(jì) 。統(tǒng)計(jì)軟件和R語言 裝了 R沒有? 一個(gè)廣泛接受的統(tǒng)計(jì)定義為: ?統(tǒng)計(jì) 是用以收集 數(shù)據(jù) 、分析 數(shù)據(jù) 和由 數(shù)據(jù) 得出結(jié)論的一組概念、原則和方法 . 這個(gè)定義決定了統(tǒng)計(jì)的命運(yùn): ?和數(shù)學(xué)及音樂不同 , 統(tǒng)計(jì)不能欣賞自己 , 它不為實(shí)際服務(wù)就 沒有存在必要 ?統(tǒng)計(jì)必須 為各個(gè)領(lǐng)域服務(wù) ?統(tǒng)計(jì)必須和 數(shù)據(jù) 打交道 ?因此 ,統(tǒng)計(jì)必須和 計(jì)算機(jī) 結(jié)合 統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī) ?現(xiàn)代生活已離不開計(jì)算機(jī)了 。 ?而現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)仍然是進(jìn)行數(shù)字計(jì)算最多的用戶 。 統(tǒng)計(jì)軟件 ?統(tǒng)計(jì)軟件的發(fā)展,也使得統(tǒng)計(jì)從統(tǒng)計(jì)
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