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1、统计软件实验1每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1y=y<-sin(10*pi)*exp(-0.3+4^2)+log(23)/log(4)2x=sin(223/3)，y=x^2，z=y*10；求x+2y-5zx<-sin(223/3);y<-x^2;x+2*y-5*z3建立起始值=3,增量值=5.5,终止值=44的一维数组xx<-seq(3.47,by=5.5)4建立等差一维数组x：首项为0,末项为,项数为15x<-seq(0,pi,length=15)5将100,200,200,20
2、0,400,600,600,600,800输入R中，保存到numeric变量中numeric<-c(100,200,200,200,400,600,600,600,800)6将numeric转换为factor存入变量factor.numeric，并用class（）确认。factor.numeric<-as.factor(numeric)7查看factor.numeric的内容factor.numeric8创建一个2到50的向量,形式为2,4,6,8,...,48,50并名为为vector1vec
3、tor1<-seq(from=2,to=50,by=2)9选取vector1中的第20个元素vector1[20]10选取vector1中的第10，15，20个元素vector1[c(10,15,20)]11选取vector1中的第10到20个元素vector[10:20]12选取vector1中值大于40的元素vector1[vector1>40]13创建向量1234512345123451234512345rep(1:5,5)14使用rep()创建向量00000111112222233333
4、44444rep(0:4,rep(5,5))15用函数rep()构造一个向量x,它由3个3,4个2,5个1构成x=c(rep(3,3),rep(2,4),rep(1,5))统计软件实验2每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1计算行列式的值A=det(matrix(c(3,4,7,2,2,8,3,6,1),nrow=3))2矩阵,矩阵;求出AxB及A与B中对应元素之间的乘积A=matrix(c(3,4,7,2,2,8,3,6,1),nrow=3);B=matrix(rep(1:3,3),n
5、row=3);A%*%B;A*B3由1,2,...,16构成两个方阵，其中矩阵Ａ按列输入，矩阵Ｂ按行输入，并计算C=A+B,D=ABA=matrix(1:16,nrow=4);B=matrix(1:16,nrow=4,byrow=T);C=A+B;D=A%*%B4先复制附录数据至文本文档,然后读取数据至文件datadata<-read.table("D:/t.data.txt",header=T)5比值的计算weight和height的平方的比值存入bmi变量bmi<-weight/height
6、^2;detach(data)6创建对象x,其值为1:10,使用write函数将其写入文件x.txt；删除x,然后再读入该文件并赋值给x,并保证x是numericx<-1:10write.table(x,file="x.txt");rm(x);xx<-read.table("x.txt",header=T);xclass(x);x<-as.numeric(x$x);x7查看mtcars数据（mtcars回车）；把vs变量所在列的元素全都改成你的“学号后两位”（mtcars$vs<-7）；把mtc
7、ars存为mtcars.csv文件；读入mtcars.csv文件存入mtcarsnew；MtcarsMtcars$vs<-学号后两位mtcarsnew<-read.csv()8把mtcars转换成矩阵mm并判断数据类型；把第六行改成你的“学号后两位”；取矩阵mm前11行存入变量mtcars11；取mtcars11的主对角线的元素，构成主对角阵mt；取mtcars11的上三角阵存入mtupper；(需要通过网络搜索学习上三角矩阵定义)mm<-as.matrix(mtcars);class(mm)m
8、m[6,]<-学号后两位mtcars11(mtcars11<-head(mtcars,11))mt(mt<-diag(diag(mtcars11)))mtupper(x[lower.tri(x)]<-0;mtupper<-x)x[lower.tri(x)]<-0lower.tri(x,diag=FALSEx[upper.tri(x)]<-0upper.tri(x,diag=FALSE)9把mtupper的行名和列名改为NULL。rownames(mtupper)<-NULLcolnames(mt
