R统计建模与R软件

教材目录

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第一章 概率统计的基本知识

第二章 R软件的使用

第三章 数据描述性分析

第四章 参数估计

第五章 假设检验

第六章 回归分析

第七章 方差分析

第八章 应用多元分析（I）

第九章 应用多元分析（II）

第十章 计算机模拟

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第一章 概率统计的基本知识

 

第二章 R软件的使用

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2.1 求均值和方差

> X1 <- c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39)
> mean(X1)
[1] 40.41667
> sd(X1)
[1] 3.028901
> X2 <- c(60,74,64,71,72,68,78,66,70,65,73,75)
> mean(X2)
[1] 69.66667
> sd(X2)
[1] 5.210712

2.2 绘制双变量散点图和单变量直方图

> X1 <- c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39)
> X2 <- c(60,74,64,71,72,68,78,66,70,65,73,75)
> plot(X1, X2)
> hist(X1)
> hist(X2)

2.3 对身高和体重作线性回归分析

> rt <- read.table("exam0203.txt", head=TRUE);rt
      Name Sex Age Height Weight
1    Alice   F  13   56.5   84.0
2    Becka   F  13   65.3   98.0
3     Gail   F  14   64.3   90.0
4    Karen   F  12   56.3   77.0
5    Kathy   F  12   59.8   84.5
6     Mary   F  15   66.5  112.0
7    Sandy   F  11   51.3   50.5
8   Sharon   F  15   62.5  112.5
9    Tammy   F  14   62.8  102.5
10  Alfred   M  14   69.0  112.5
11    Duke   M  14   63.5  102.5
12   Guido   M  15   67.0  133.0
13   James   M  12   57.3   83.0
14 Jeffrey   M  13   62.5   84.0
15    John   M  12   59.0   99.5
16  Philip   M  16   72.0  150.0
17  Robert   M  12   64.8  128.0
18  Thomas   M  11   57.5   85.0
19 William   M  15   66.5  112.0
> lm.sol <- lm(Weight~Height, data=rt)
> summary(lm.sol)

Call:
lm(formula = Weight ~ Height, data = rt)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-17.6807  -6.0642   0.5115   9.2846  18.3698 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -143.0269    32.2746  -4.432 0.000366 ***
Height         3.8990     0.5161   7.555 7.89e-07 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 11.23 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7705,    Adjusted R-squared:  0.757
F-statistic: 57.08 on 1 and 17 DF,  p-value: 7.887e-07

source("MyFile.R")

load("MyWorkSpace.RData")

save.image("MyWorkSpace.RData")

 

 

 

第三章 数据描述性分析

 

第四章 参数估计

 

第五章 假设检验

 

第六章 回归分析

 

第七章 方差分析

 

第八章 应用多元分析（I）

 

第九章 应用多元分析（II）

 

第十章 计算机模拟