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文档简介

R软件教程第一讲统计系刘伟二O一三年秋目录数据目录的建立数据的读入与读出数据的描述性分析1、数据目录的建立工作目录WorkingDir<-"D:/R/"数据目录DataDir<-paste(WorkingDir,"data/",sep="")结果目录ResultDir<-paste(WorkingDir,"result/",sep="")2、数据的读入与读出建立数据向量：

x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)，y<-c(x,0)向量的计算：+,-,*,/,^z<-x^2与向量有关的函数：min(x),max(x),which.min(x),which.max(x),range(x),length(x),sort(x),order(x)/sort.list(x)sum(x),prod(x),median(x),var(x),〔续前〕产生有规律的数列:等差数列：a:b,a:b-1,2*a:b等间隔数列:seq()seq(from=value1,to=value2,by=value3)seq(length=value1,from=value2,bu=value3)重复函数：rep()rep(x,times=n)〔续前〕数据框产生data.frame〔〕例：P86将列表或矩阵转化为数据框as.data.frame()〔续前〕读入文件:read.table()df.set<-read.table(paste(WorkingDir,FileName,sep=""),sep=",",header=TRUE,as.is=TRUE)read.spss()read.csv()读出文件:write.table()write.table(df.data,file=paste(DataDir,“FileName.csv",sep=""),sep=",“,s=FALSE,s=T)write.csv()3、数据的描述性分析位置度量分散程度度量分布形状度量数据分布数据图形位置度量均值：mean(x,trim=0,na.rm=FALSE)sum(x,na.rm=F)weighted.mean(x,w,na.rm=F)顺序统计量：sort(x,decreasing=T)order()sort.list()rank()中位数：median(x,na.rm=T)百分位数：quantile(x,probs=c(),na.rm=T)分散程度度量方差var(x)标准差sd(x)变异系数sd(x)/mean(x)极差quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)标准误sd(x)/sqrt(n)分布形状度量偏度峰度数据的分布r—仿真，产生某指定分布的随机数d—概率密度函数，返回各点处的密度函数值p—分布函数，返回各点处的分布函数值q—分布函

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