R语言实验报告习题详解.docx
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R语言实验报告习题详解
R语言实验报告
习题详解
学院：
班级：
学号：
姓名：
导师：
成绩：
一、实验目的
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；
本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析；
通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。
二、实验内容
1.1问题叙述
将1,2，…，20构成两个4×5阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，矩阵B是按行输入，并做如下运算.
C=A+B;
D=A*B;
F是由A的前3行和前3列构成的矩阵;
G是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列.
1.2问题求解
1.2.1创建按列、行输入的4×5矩阵；
A<-matrix（1:
20,c（4,5））
A
B<-matrix（1:
20,nrow=4,byrow=TRUE）
B
1.2.2编写程序求解
A<-matrix（1:
20,c（4,5））
A
B<-matrix（1:
20,nrow=4,byrow=TRUE）
B
C=A+B
C
D=A*B
D
F<-A[1:
3,1:
3]
F
H<-matrix（c（1,2,4,5）,nrow=1）
H
G<-B[,H]
G
1.3结果展示
2.1问题叙述
已知有5名学生的数据，如下表所示.用数据框的形式读入数据.
学生数据
序号
姓名
性别
年龄
身高（cm）
体重（kg）
1
张三
女
14
156
42.0
2
李四
男
15
165
49.0
3
王五
女
16
157
41.5
4
赵六
男
14
162
52.0
5
丁一
女
15
159
45.5
2.2问题求解
2.2.1创建StudentData数据框
StudentData<-data.frame（name=c（"zhangsan","lisi","wangwu","zhaoliu","dingyi"）,sex=c（"F","M","F","M","F"）,age=c（"14","15","16","14","15"）,height=c（"156","165","157","162","159"）,weight=c（"42","49","41.5","52","45.5"））
2.2.2运行程序求解
StudentData<-data.frame（name=c（"zhangsan","lisi","wangwu","zhaoliu","dingyi"）,sex=c（"F","M","F","M","F"）,age=c（"14","15","16","14","15"）,height=c（"156","165","157","162","159"）,weight=c（"42","49","41.5","52","45.5"））
StudentData
2.3结果展示
3.1问题叙述
某单位对100名女生测定血清总蛋白含量（g/L）,数据如下：
74.3
79.9
68.8
78.0
70.4
80.5
80.5
69.7
71.2
73.5
79.5
75.6
75.0
78.8
72.0
72.0
72.0
74.3
71.2
72.0
75.0
73.5
78.8
74.3
75.8
65.0
74.3
71.2
69.7
68.0
73.5
75.0
72.0
64.3
75.8
80.3
69.7
74.3
73.5
73.5
75.8
75.8
68.8
76.5
70.4
71.2
81.2
75.0
70.4
68.0
70.4
72.0
76.5
74.3
76.5
77.6
67.3
72.0
75.0
74.3
73.5
79.5
73.5
74.7
65.0
76.5
81.6
75.4
72.7
72.7
67.2
76.5
72.7
70.4
77.2
68.8
67.3
67.3
67.3
72.7
75.8
73.5
75.0
73.5
73.5
73.5
72.7
81.6
70.3
74.3
73.5
79.5
70.4
76.5
72.7
77.2
84.3
75.0
76.5
70.4
绘制上述数据的直方图、密度估计曲线、经验分布图和QQ图.
3.2问题求解
3.2.1运用hist函数绘制直方图；
hist（serumdata,freq=FALSE,col="purple",border="red",density=3,angle=60,main=paste（"thehistogramofserumdata"）,xlab="age",ylab="frequency"）
3.2.2运用lines函数绘制密度估计曲线；
lines（density（serumdata）,col="blue"）
3.2.3运用plot函数绘制经验分布图；
x<-64:
85
>lines（x,dnorm（x,mean（serumdata）,sd（serumdata））,col="green"）
>plot（ecdf（serumdata）,verticals=TRUE,do.p=FALSE）
>lines（x,pnorm（x,mean（serumdata）,sd（serumdata））,col="blue"）
3.2.4运用qqnorm函数绘制QQ图
qqnorm（serumdata,col="purple"）
qqline（serumdata,col="red"）
3.3结果展示
直方图
密度估计曲线
经验分布图
QQ图
4.1问题叙述
甲、乙两种稻谷分别播种在10块试验田中，每块实验田甲乙稻谷各种一半.假设两稻谷产量X，Y均服从正态分布，且方差相等.收获后10块试验田的产量如下所示（单位：
千克）
甲种
140
137
136
140
145
148
140
135
144
141
乙种
135
118
115
140
128
131
130
115
131
125
求出两稻种产量的期望差
的置信区间（
）.
4.2问题求解
4.2.1创建x、y数据框
>x<-c（140,137,136,140,145,148,140,135,144,141）
>x
[1]140137136140145148140135144141
>y<-c（135,118,115,140,128,131,130,115,131,125）
>y
[1]135118115140128131130115131125
4.2.2运用t.test函数求解
>t.test（x,y,var.equal=TRUE）
4.3结果展示
由以上程序运行得两稻种产量的期望差
的95%置信区间为[7.53626,20.06374].
5.1问题叙述
甲乙两组生产同种导线，现从甲组生产的导线中随机抽取4根，从乙组生产的导线中随机抽取5根，它们的电阻值（单位：
）分别为
甲组
0.143
0.142
0.143
0.137
乙组
0.140
0.142
0.136
0.138
0.140
假设两组电阻值分别服从正态分布
未知.试求
的置信区间系数为0.95的区间估计.
5.2问题求解
5.2.1创建x、y数据框
>x<-c（0.143,0.142,0.143,0.137）
>y<-c（0.140,0.142,0.136,0.138,0.140）
5.2.2运用t.test函数求解
>t.test（x,y,var.equal=TRUE）
5.3结果展示
TwoSamplet-test
data:
xandy
t=1.198,df=7,p-value=0.2699
alternativehypothesis:
truedifferenceinmeansisnotequalto0
95percentconfidenceinterval:
-0.0019963510.006096351
sampleestimates:
meanofxmeanofy
0.141250.13920
由以上程序运行甲乙两电阻的期望差
的95%置信区间为[-0.001996351，0.006096351].
6.1问题叙述
已知某种灯泡寿命服从正态分布，在某星期所生产的该灯泡中随机抽取10只，测得其寿命（单位：
小时）为
1067919119678511269369181156920948
求这个星期生产出的灯泡能使用1000小时以上的概率.
6.2问题求解
6.2.1创建x数据框
>x=c（1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948）
>x
6.2.2运用pnorm函数求解
>pnorm（1000,mean（x）,sd（x））
[1]0.5087941
6.3结果展示
由以上程序运行得，x<=1000的概率为0.509,故x大于1000的概率为0.491.
三、实验总结
在R语言实验学习中，通过实验操作可使我们加深对理论知识的理解，学习和掌握R语言的基本方法，并能进一步熟悉和掌握R软件的操作方法，培养我们分析和解决实际问题的基本技能，提高我们的综合素质.
如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
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