【最新范文】R語言實驗4R繪圖(一)

1、最新范文R語言實驗4 R繪圖（一）一、實驗目的：1 .掌握描述性統(tǒng)計分析中常用的統(tǒng)計量；2 .掌握R語言繪制直方圖、密度估計曲線、經驗分布圖和QQ圖的 方法；3 .掌握R語言繪制莖葉圖、箱線圖的方法；4 .掌握W檢驗方法和K-S檢驗方法完成數據的正態(tài)分布檢驗。二、實驗內容：練習：要求:完成練習弁粘貼運行截圖到文檔相應位置（截圖方法見下）,弁將所有自己輸入文字的字體顏色設為紅色（包括后面的思考及小結）,回答思考題，簡要書寫實驗小結。修改本文檔名為 本人完整 學號姓名1”其中1表示第1次實驗，以后更改為2,3,. o如文件名為 “1305543109張立1”表示學號為1305543109的張立同學

2、的第1次 實驗,注意文件名中沒有空格及任何其它字符。最后連同數據文件、源 程序文件等（如果有的話，本次實驗沒有），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:調整需要截圖的窗口至合適的大小，弁使該窗口為當前激活窗 口（即該窗口在屏幕最前方），按住鍵盤Alt鍵（空格鍵兩側各有一個）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文檔的相應位置即可。法2:利用QQ輸入法的截屏工具。點擊 QQ輸入法工具條最右邊 的扳手”圖標，選擇其中的截屏”工具。)1 .自行完成教材P107頁開始的3.1-3.2節(jié)中的例題。2 .以前在

3、做實驗1的練習時，我們畫過直方圖。當時的題目是這樣的：利用hist()函數畫直方圖。 X hist(X)這次實驗先重新運行以上命令后,接著運行以下命令： windows。#R作圖會覆蓋前一幅圖，此命令是新開一個畫圖窗口 hist(X, freq=F)把兩個圖分別截下復制到下面，進行比較，你發(fā)現有什么不同？答:縱坐標不同，一個是頻數(Frequency), 一個是密度(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畫圖窗口中，可以輸入以下命令： par(mfrow=c(1,2) #在一個窗口里放多張圖，這里是1行2列共2個圖 hist(X) hist(X,freq=F)運行結果截圖：Histogram ofXHistogram of X&匚當b也LL-34421 3 口3.(習題3.1)某單位對100名女生測定血清總蛋白含量(g/L),數據如下：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計算均值、方差、標準差、極差、標準誤、變異系數、偏度、峰度。要求:先將上述數據單獨存為一個文本文件，名字為STP.txt。然后利用scan()函數讀取弁計算。源代碼及運行結果(不需要截圖，直接把運算結果復制過來)：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)運行結果：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.(習題3.2)繪出習題3.1的直方圖、密度估計曲線、經驗分布圖和QQ圖，弁將密度估計曲線與正態(tài)密度曲線相比較，將經驗分布曲線與正態(tài)分布 曲線相比較(其中正態(tài)曲線的均值和標準差取習題3.1計算出的值)。注意:以上4個圖形的顏色自行定義，只要能區(qū)分開來就行。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)運行截圖：最新范文最新范文5.（習題3.3）繪出習題3.1的莖葉圖、箱線圖，弁計算五數總括。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)運行截圖：最新范文546668707E7678GOS284The deciiLil point is at the30023333OOB687773444

10、444422220QQ0Q00777777555555&5555533 33333 3?？?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.（習題3.4）分別用 W檢驗方法和Kolmogorov-Smirnov 檢驗方法檢驗習題3.1的數據是否服從正態(tài)分布。源代碼：shapiro.test(w)ks.test(w,pnorm,mean(w),sd(w)運行截圖：. 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口卡檢驗里不應該有連結 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檢驗里不應該看連結結論:正態(tài)性W檢驗得出P值為0.67080.05,因此,認為樣本來自正態(tài)分 布的總體。經驗分布的檢驗：P0.05,可認為來自正態(tài)分布總體。有警告信息是 因為數據有

14、重復數值，ks檢驗要求待檢數據時連續(xù)的，不被重復的。思考：1 .統(tǒng)計分析包括哪兩個方面的分析 ？統(tǒng)計描述和統(tǒng)計推斷2 .描述集中趨勢的統(tǒng)計量有哪些 ？均值,眾數，百分位數 沖位數等3 .描述分散程度的統(tǒng)計量有哪些 ？方差，標準差，極差，四分位極差，變異系數和標準誤差等4 .描述分布形狀的統(tǒng)計量有哪些 ？偏度系數和峰度系數5 .標準差刻畫的是樣本值與樣本均值的偏離程度，標準誤刻畫的是 樣本均值與的偏離程度。樣本b770bf78a3b8b.html pply() 函數和sapply()函數有什么異同點？異:lapply()函數輸出列表；sapply()函數輸出向量同:作用于向量或列表的數據集合上(數據框)7 .R中每一個分布都對應有四個函數，以正態(tài)分布norm為例，請寫 出它對應的4個函數，弁簡要說明每個函數的作用。dnorm()的返回值是正態(tài)分布的概率密度函數pnorm()的返回值是正態(tài)分布的分布函數qnorm()的返回值是給定概率p后的下分位點rnorm()的返回值是n個正態(tài)分布隨機數構成的向量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(