r语言入门,向量、多维数组和矩阵

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1、实验目的实验内容学习S语言中向量、多维数组和矩阵的表示方法1、数据表示2、应用实例3、实验作业S向量、多维数组和矩阵S语言是基于对象(Object)的语言基本的数据类型有:向量、矩阵、列表等复杂的数据对象有:数据框对象，时间序列对象，模型对象，图形对象，等等。S语言表达式可以使用常量和变量。变量名：由字母、数字、句点组成，第一个字符必须是字母，长度没有限制，但区分大小写。特别要注意句点可以作为名字的合法部分。常量常量为:数值型、逻辑型和字符型三种，其中数值型数据又可以分为整型、单精度、双精度等例如，123，123.45，1.2345e30是数值型常量

2、；“Weight”，“李明”是字符型；逻辑真值写为T或TRUE（注意区分大小写，写t或true都没意义），逻辑假值写为F或FALSE。复数常量就用3.5-2.1i这样的写法表示。S中的数据可以取缺失值，用符号NA代表缺失值。函数is.na(x)返回x是否缺失值（返回值T或F）。向量（Vector）与赋值向量是有相同基本类型的元素序列，即一维数组定义向量的最常用办法是使用函数c()，它把若干个数值或字符串组合为一个向量，比如：>x=c(1:3,10:13)>x[1]12310111213S中用符号“<－”、“=”来为变量赋值。另一种赋值的办法是用ass

3、ign函数，比如>x1=c(1,2)和>assign(“x1”,c(1,2))相同函数length(x)可以计算向量x的长度。向量运算可以对向量进行加（＋）减（－）乘（*）除（/）、乘方（^）运算，其含意是对向量的每一个元素进行运算。例如：>x<-c(1,4,6.25)>y=x*2+1>y[1]3.09.013.5%/%表示整数除法（比如5%/%3为1），%%表示求余数（如5%%3为2）。可以用向量作为函数自变量，sqrt、log、exp、sin、cos、tan等函数都可以用向量作自变量，结果是对向量的每一个元素取相应的函数值函数min和max分别取

4、向量自变量的最小值和最大值，函数sum计算向量自变量的元素和，函数mean计算均值，函数var计算样本方差(分母为n-1)，函数sd计算标准差（在Splus中用sqrt(var())计算）如果求var(x)而x是矩阵，则结果为样本协方差阵。(行向量为观测值)随机向量记X=(X1,X2,…,Xp)'为p维随机向量,对X=(X1,X2,…,Xp)'进行一次观测，得观测值：(x11,x12,…,x1p)=X'(1)，它是一个样品。对X=(X1,X2,…,Xp)'进行观测n次，得n个样品：X'(i)=(xi1,xi2,…,xip)，i=1,…,n它是一个样本

5、.用矩阵记为如下称为样本数据阵.多元总体样本的数字特征其中(1)样本均值向量X:多元总体样本的数字特征其中(2)样本离差阵(又称交叉乘积阵)A:(3)样本协方差阵S:多元总体样本的数字特征其中称为变量Xi的样本方差;样本方差的平方根¯称为变量Xi的样本标准差.sii(4)样本相关阵R:多元总体样本的数字特征其中sort(x)返回x的元素从小到大排序的结果向量order(x)返回使得x从小到大排列的元素下标向量（x[order(x)]等效于sort(x)）。>x=c(2,4,8,6,10)>order(x)[1]12435>x[order(x)][

6、1]246810任何数与缺失值的运算结果仍为缺失值。例如，>2*c(1,NA,2)[1]2NA4>sum(c(1,NA,2))[1]NA产生有规律的数列在S中很容易产生一个等差数列。例如，1:n产生从1到n的整数列，-2:3产生从-2到3的整数列，5:2产生反向的数列：注意1:n-1不是代表1到n-1而是向量1:n减去1，>1:n-1[1]01234>1:(n-1)[1]1234seq函数是更一般的等差数列函数。如只指定一个自变量n>0，则seq(n)相当于1:n。指定两个自变量时，第一量是开始值，第二量是结束值，如seq(-2,3)是从-2到3，默

7、认公差为1。S函数调用的一个很好的特点是它可以使用不同个数的自变量，函数可以对不同类型的自变量给出不同结果，自变量可以用“自变量名＝自变量值”的形式指定。例如，seq(-2,3)可以写成seq(from=-2,to=3)。可以用一个by参数指定等差数列的增加值，例如：>seq(0,2,0.7)[1]0.00.71.4也可以写成seq(from=0,to=2,by=0.7)。有参数名的参数的次序任意，如：>seq(0,by=0.7,to=2)[1]0.00.71.4可以用length参数指定数列长度，如seq(from=10,length=5)产生10

8、到14。seq函数还可以用一种seq(along=向量名)的格式，这时只能用这一个参数，产生该向量的下标序列