R语言之 常用的统计函数

1. R语言之 常用的统计函数

 用的最多的，是求均值的mean()函数，当然这里也要提到，像sum()这种求和函数，   还有sd(x) 标准差函数，var(x) 方差函数。min()求最小值，max()求最大值。   我们来具体试试，这里使用一个向量：    test max(test)   [1] 19   求最小值   > min(test)   求和   > sum(test)   [1] 43   求标准差，求方差   > sd(test)   [1] 65.01154   > var(test)   [1] 4226.   在来试试最重要的均值   > mean(test)   [1] 48.66667   另外中位数计算。使用median()函数   > median(test)   [1] 23 
   如果给定一种概率分布，通常会有四类计算问题：   计算其概率密度density （d）计算其概率分布probability（p）计算其百分位数quantile （q）随机数模拟random （r）上面四类计算对应的英文首字母，就是R语言类率分布函数的开头字母。   比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm(),分布函数就是pnorm(),   更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm(),就会生成服从正态分布的随机数。   比如我们生成100个服从正态分布的随机数    rnorm(100)    [1] -9.064408e-01  1.026560e+00 -1.097470e+00  1.055395e+00  9.377175e-01   [6] -2.080103e-01 -3.092396e-01 -8.739942e-01 -1.242774e+00  1.102486e+00   [11]  1.082092e+00 -1.695528e+00 -5.930809e-01 -2.100800e-01  8.253859e-01   [16] -1.112551e+00 -3.960474e-01 -9.354820e-01  7.291608e-01 -3.773510e-01   [21] -3.438082e-01 -7.378688e-02 -9.047609e-01 -1.036344e+00  9.485103e-01   [26] -3.437985e-01 -2.145275e-02  1.350098e+00 -1.283633e+00  3.767240e-01   [31]  1.169566e+00 -4.325399e-01 -9.215626e-02  3.839357e-01  3.045491e-01
   ......
   我们再用相应的频率分布直方图来看一下，这些生成的随机数：   hist(rnorm(100))   R就画出了这些随机数的频率分布图

2. r语言中，表示什么运算？

看具体用在什么函数中，比如：
用在回归模型中lm(y~x1+x2),~右边为自变量，左边为因变量。
用在箱线图中barpolt(y~x1),表示将x1视作分组变量，分组输出y的箱线图
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

3. R语言的介绍

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

4. 数学：定义在R上的函数

D
是错误的

5. r语言中~表示什么运算

看具体用在什么函数中，比如：
用在回归模型中lm(y~x1+x2),~右边为自变量，左边为因变量。
用在箱线图中barpolt(y~x1),表示将x1视作分组变量，分组输出y的箱线图
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

6. R语言 求解答，谢谢。

原假设：沙门氏菌的平均水平mu<=0.3MPN/g

对立假设：沙门氏菌的平均水平mu>0.3MPN/g
设向量
>vec<-c(0.593,0.142,0.329,0.691,0.231,0.793,0.519,0.392,0.418)
用t检验
>t.test(vec,mu=0.3,alternative="greater",conf.level=0.01)
t.test 是t检验
括号里第一个参数vec是检验的数据
mu=0.3 是检验均值
alternative="greater" 对立假设是大于号
conf.level=0.01 置信水平α=0.01


结果是

One Sample t-test

data:  vec 
t = 2.2051, df = 8, p-value = 0.02927
alternative hypothesis: true mean is greater than 0.3 
1 percent confidence interval:
 0.6619424       Inf 
sample estimates:
mean of x 
0.4564444 

p-value = 0.02927>0.01 不能否定原假设 在置信水平α=0.01的情况下。
但是在α=0.05的情况下，就可以否定原假设，认为冰激凌中的沙门氏菌超出警戒水平0.3MPN/g

7. 在R上的函数

条件1.f(x+1) = -f(x) = f(x-1)   周期T=2
条件2.其中的一个对称轴为 x =2（一个函数的对称轴不一定是唯一的）
大致画图后可以得出答案B
有不明白的追问 
①f(x+1)=-f(x)  f(x) = -f(x+1)  x用x-1代   f(x-1) = -f(x)
所以 f(x+1) = -f(x) = f(x-1)
x用x+1代  f(x)=f(x+2)
②f(3-x)=f(x-1)
f(3-x)=f(x-1)=f(x-1+4)=f(3+x)   x=3是一条对称轴
或者f(3-x)=f(x-1)
x用x+1代
f(2-x)=f(x)
T=2
所以f(2-x)=f(x)=f(x+2)
即x=2是其中的一条对称轴

8. 「R语言简介」第一讲基本介绍