R语言实验指导书二.docx

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R语言实验指导书二

R语言实验指导书

（二）

2016年10月27日

实验三创建和使用R语言数据集

一、实验目的：

1.了解R语言中的数据结构。

2.熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。

3.对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。

二、实验内容：

1.向量的创建及因子的创建和查看

有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1以及他们各自所在地的州名。

州名为：

tas,sa,qld,nsw,nsw,nt,wa,wa,qld,vic,nsw,vic,qld,qld,sa,tas,sa,nt,wa,vic。

1）将这些州名以字符串的形式保存在state当中。

2）创建一个为这个向量创建一个因子statef。

3）使用levels函数查看因子的水平。

2.矩阵与数组。

i.创建一个4*5的数组如图，创建一个索引矩阵如图，用这个索引矩阵访问数组，观察结果。

3.将之前的state，数组，矩阵合在一起创建一个长度为3的列表。

4.创建一个数据框如图。

5.将这个数据框按照mpg列进行排序。

6.访问数据框中drat列值为3.90的数据。

三、实验要求

要求学生熟练掌握向量、矩阵、数据框、列表、因子的创建和使用。

实验四数据的导入导出

一、实验目的

1.熟练掌握从一些包中读取数据。

2.熟练掌握csv文件的导入。

3.创建一个数据框，并导出为csv格式。

二、实验内容

1.创建一个csv文件（内容自定），并用readtable函数导入该文件。

2.查看R语言自带的数据集airquality（纽约1973年5-9月每日空气质量）。

3.列出airquality的前十列，并将这前十列保存到air中。

4.查看airquality中列的对象类型。

5.查看airquality数据集中各成分的名称

6.将air这个数据框导出为csv格式文件。

（write.table（x,file="",sep="",row.names=TRUE,col.names=TRUE,quote=TRUE））

三、实验要求

要求学生掌握从包中读取数据，导入csv文件的数据，并学会将文件导出。

实验五R语言数据的清洗

一、实验目的

1.查看数据集的缺失值，并学会对缺失值进行处理。

2.对异常变量重新赋值。

3.将某一列的字符型转化为日期型。

4.利用subset（）获取子集。

二、实验内容

1.有一个数据框代码如下，使用summary函数查看，那一列含有缺失值，有几个。

并查看wind列的最大值。

Ozone<-c（41,36,12,18,NA,28）

Solar.R<-c（190,118,149,313,NA,NA）

wind<-c（7.4,8.0,12.6,11.5,14.3,14.9）

Temp<-c（67,82,74,62,86,66）

date<-c（"1997/05/01","1997/05/02","1997/05/03","1997/05/04","1997/05/05","1997/05/06"）

air<-data.frame（date,Ozone,Solar.R,wind,Temp,stringsAsFactors=FALSE）

2.使用class（）函数查看date函数的类型，并将其转化为data型，格式为月/日/年。

3.使用subset（）根据Temp列获取air中Temp大于60小于70的数据。

4.将air中含有缺失值的列去掉。

5.找出Temp中大于85的值将其设置为缺失值。

6.创建一个air1包含两个列q1，q2。

用cbind函数添加到air中。

7.使用names函数查看air的列名，并根据列自己创建一个数据框。

使用rbind函数添加到air中

三、实验要求

要求学生会用subset获取子集，学会对缺失值进行一些简单的处理和对一些异常值的查找和修改。

实验六高级数据管理

一、实验目的

1.学会简单的数值和字符处理函数。

2.学会自己编写一个函数。

二、实验内容

1.使用下面代码创建roster数据集。

Student<-c（"JohnDavis","AngelaWilliams",

"BullwinkleMoose","DavidJones",

"JaniceMarkhammer","CherylCushing",

"ReuvenYtzrhak","GregKnox","JoelEngland",

"MaryRayburn"）

Math<-c（502,600,412,358,495,512,410,625,573,522）

Science<-c（95,99,80,82,75,85,80,95,89,86）

English<-c（25,22,18,15,20,28,15,30,27,18）

roster<-data.frame（Student,Math,Science,English,

stringsAsFactors=FALSE）

2.使用length函数查看Student的长度。

3.计算该班级数学的平均成绩，最高成绩。

4.将成绩单按照姓和名进行排序，将学生的各科考试成绩组合为单一的成绩衡量指标、基于相对名次（前20%，下20%，等等）给出从A到F的评分。

1）使用quantile函数按20%，40%，60%，80%,求分位数。

2）使用变量重命名的方法将grade列分为A、B、C、D、F几个等级。

3）使用strsplit函数将Student列的名字分割，存到name中。

4）创建一个函数x1，功能为实现返回值为传入参数的第一个值。

5）使用sapply函数将name中的firstname提取出来。

（“sapply（data，function）”）同理即可提取出lastname。

6）将lastname和firstname与roster合并，同时去掉roster的第一列。

7）将成绩单用姓和名进行排序。

三、实验要求

要求学生学会一些简单的数值和字符处理函数。

学会如何自己创建一个函数。

和对一些简单问题的处理。

实验七基本统计分析实验

一、实验目的

1.学会使用summary函数和Hmisc包中的describe函数来计算统计量。

2.使用table函数生成一维、二维、多维列联表。

3.学会用R实现卡方独立性检验。

4.学会用R进行相关性的度量。

5.学会用R进行Pearson、Spearman和Kendall相关。

6.学会用R进行相关性的显著性检验。

7.学会用R进行组间差异的非参数检验。

二、实验内容

1.描述性统计分析

1）对R自带的数据集rock（48块石头的形态数据）使用summary函数、Himisc包中的describe函数、pastecs包中的stats.desc函数计算描述性统计量。

2）使用aggregate、doby中的summaryBy对sleep数据集的group列分组获取描述性统计量。

2.频数表和列联表

1）加载vcd包中的Arthritis数据集使用table生成简单的频数统计表。

2）使用table、xtabs对Arthritis生成二维列联表。

并使用addmargins为这些表格添加边际和（根据Treatment、Improved）。

3）使用xtabs，table生成三维列联表（根据Treatment、sex、Improved三个因子）。

4）使用chisq.testhan（）函数对二维表的行和列进行卡方独立性检验，并观察他们是否独立。

5）使用vcd包中的assocstats（）函数计算二维列联表的phi系数、列联系数和Cramer’sV系数。

3.相关

1）Pearson、Spearman和Kendall相关

a）对state.x77数据集计算方差和协方差、Pearson积差相关系数、Spearman等级相关系数。

b）使用psych包中的corr.test对state.x77数据集Illiteracy、Murder因子计算相关显著性检验

4.T检验

1）比较了南方（group1）和非南方（group0）各州的监禁概率（使用MASS包中的t.test独立样本的t检验，So因子为是否为南方，Prob因子表示监禁率）。

5.组间差异的非参数检验。

1）使用Mann–WhitneyU检验回答4中关于监禁率的问题，。

三、实验要求

通过本次实验让学生学会基本统计分析用到的频数表、列联表、相关、t检验、组间差异的分参数检验。

让学生可以掌握一些基本的统计分析的概念和如何用R来进行统计分析。