R语言常用数学函数

1. R语言常用数学函数

R语言常用数学函数
sum()、max()、min()、mean()、median()
prod(x) 对x中的元素都连乘
which.max(x) 返回x中最大元素的下标
which.min(x) 返回x中最小元素的下标
range(x) 值域
rev(x) 对x中的元素取逆序
sort(x) 将x中的元素将升序排列
pmin(x,y)      返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最小值
pmax(x,y)      返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最大值
cumsum(x) 求累积和，返回一个向量，第i个元素等于x[1]到x[i]的和
cumprod(x) 求累积（从左到右）乘积
cummin(x)  求累积最小值（从左到右）
cummax(x)  求累积最大值（从左到右）
match(x,y)  返回一个和x的长度相同的向量，第i个元素表示y中与x[i]相同的元素的位置（没有则返回NA）
na.omit(x)  函数忽略有缺失值（NA）的观察数据（如果x是矩阵或数据框则忽略相应的行）
na.fail(x)  如果x包含至少一个NA则返回一个错误消息
which()  返回符合条件的元素的下标
choose 组合数，二项式，例choose(4,2) 返回6
rep(x,y) 将x重复y次
unique(x) 去掉重复的元素，只取一个
table(x)  返回一个列表，给出y中重复元素的个数列表
subset(x,条件) 返回x中满足特定条件的子集

2. 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

3. 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

4. R的R语言

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。R是S语言的一种实现。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、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。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要经过不多的修改就能成为 R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。但是请不要忘了：R is free。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的,在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。

5. R语言基础知识笔记

1、向量是用于存储数值型，字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c()，可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引，需要用[]。
  
 2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。
  
 3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。
  
 4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。
  
 5、$  被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。
  
 6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。
  
 7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。
  
 8、列表是一些对象的有序集合。
  
 9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。
  
 10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。
  
 >sex = c("女","女","女","男","男")
  
 >table(sex)
  
 >sex
  
   男 女
  
   2 3
  
 求众数
  
 > aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]
  
 > aim
  
   女
  
    3
  
 > max(table(sex))
  
 [1] 3
  
 > table(sex)==max(table(sex))
  
   sex
  
   男    女
  
   FALSE TRUE
  
 11、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。
  
 12、options(stringsAsFactors = F)
  
 #在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。
  
 13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。
  
 14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。
  
 15、mode() ：查看数据元素类型。
  
 16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。
  
 17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。
  
 18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。
  
 19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。
  
 20、ls()：列出当前工作空间中的对象。
  
 21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。
  
 22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。
  
 23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。
  
 24、boxplot()：生成盒型图。
  
 25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。
  
 26、median()：计算中位数。
  
 27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。
  
 28、rbind()：以行结合变量。
  
 29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。
  
 30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)
  
 31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。
  
 32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。
  
 33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。
  
 34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。
  
 35、order()：确定数据的顺序。order(x)。
  
 36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。
  
 37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。
  
 38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。
  
 39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
  
 40、下一页介绍了sapply和lapply。
  
 41、summary()：计算基本信息。
  
 42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。
  
 43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。
  
 44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))
  
 mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。
  
 45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。
  
 46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。
  
 47、%in%：
  
 a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)
  
 b<-c(1,13,11,1313,434,1)
  
 a%in%b
  
 # 返回内容# 
  
 [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  
 # 取反操作
  
 !(a%in%b)
  
 48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序
  
 　　rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩
  
 　　order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）
  
 　　arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。
  
 49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 ) 
  
 df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c
  
 df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

6. 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。

7. R语言的功能

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言（functional programming language）的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。R内建多种统计学及数字分析功能。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。R的功能能够通过由用户撰写的套件增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程界面和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

8. 什么是r语言