(完整版)统计建模与R软件课后答案.doc

统计建模与R软件课后答案 本文档是关于统计建模与R软件的课后答案，涵盖了统计学的基本概念、R语言的基本操作、数据导入、数据可视化、数据分析、统计模型等方面的知识点。 第一部分：R语言基本操作 * 变量赋值：x <- c(1, 2, 3); y <- c(4, 5, 6) * 矩阵操作：e <- c(1, 1, 1); z <- 2*x + y + e * 矩阵乘法：z1 <- crossprod(x, y); z2 <- outer(x, y) * 矩阵索引：A <- matrix(1:20, nrow = 4); B <- matrix(1:20, nrow = 4, byrow = T) * 矩阵加法：C <- A + B; D <- A %*% B; E <- A * B * 矩阵索引：F <- A[1:3, 1:3]; G <- B[, -3] 第二部分：数据导入与可视化 * 数据框的创建：studentdata <- data.frame(姓名 = c('张三', '李四', ...), 性别 = c('女', '男', ...), ...) * 数据写入文件：write.table(studentdata, file = 'student.txt'); write.csv(studentdata, file = 'student.csv') * 数据可视化：hist(x, freq = F); lines(density(x), col = 'red') * 累积分布函数：plot(ecdf(x), verticals = T, do.p = F); lines(y, pnorm(y, 73.668, 3.9389)) 第三部分：统计分析 * 数据概况：data_outline(x) * 统计图表：stem(x); boxplot(x); fivenum(x) * 正态性检验：shapiro.test(x); ks.test(x, 'pnorm', 73.668, 3.9389) * 多组数据比较：boxplot(x1, x2, x3, names = c('x1', 'x2', 'x3'), vcol = c(2, 3, 4)) * 散点图：plot(factor(c(rep(1, length(x1)), rep(2, length(x2)), rep(3, length(x3)))), c(x1, x2, x3)) 第四部分：高级统计分析 * 数据合并：rubber <- data.frame(x1 = c(65, 70, ...), x2 = c(45, 45, ...), x3 = c(27.6, 30.7, ...)) * 散点图：plot(rubber) 本文档涵盖了统计建模与R软件的基本概念、数据导入、数据可视化、数据分析、统计模型等方面的知识点，为学习统计建模与R软件的学生提供了详细的参考资料。