统计计算与R填空题题库及答案可编辑修改word版Word文件下载.docx
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funs=function（x）{
f=c（x[1]^2+x[2]^2-5,（x[1]+1）*x[2]-（3*x[1]+1））
J=matrix（c（2*x[1],2*x[2],x[2]-3,x[1]+1）,nrow=2,byrow=T）
list（f=f,J=J）
2.编写一个R程序（函数）.输入一个整数n，如果n≤0，则中止运算，并输出一句话:
“要求输入一个正整数”;
否则，如果n是偶数，则将n除以2，并赋给n;
否则，将3n+1赋给n.不断循环，只到n=1，才停止计算，并输出一句话:
“运算成功”.这个例子是为了检验数论中的一个简单的定理.请补全下列程序：
fn=function（n）{if（n<
=0）
list（fail="
要求输入一个正整数"
）else{
i=0;
{
if（n2==0）n=
n=（3*n+1）if（n==1）break
i=i+1
（result="
运算成功"
n=n,iter=i）
##运行得到如下结果：
fn
（1）
$result
[1]"
$n
[1]1
$iter
[1]2
第三章数据描述性分析
3.data_outline.R计算样本的各种描述性统计量。
请补全该程序。
data_outline=function（x）{
n=length（x）m=（x）
v=（x）s=sd（x）
me=（x）cv=100*s/m
css=sum（（x-m）^2）uss=sum（x^2）
R=
R1=quantile（x,3/4）-quantile（x,1/4）sm=
g1=n/（（n-1）*（n-2））*sum（（x-m）^3）/s^3
g2=（（n*（n+1））/（（n-1）*（n-2）*（n-3））*sum（（x-m）^4）/s^4
-（3*（n-1）^2）/（（n-2）*（n-3）））
data.frame（N=n,Mean=m,Var=v,std_dev=s,Median=me,std_mean=sm,CV=cv,CSS=css,USS=uss,R=R,R1=R1,Skewness=g1,Kurtosis=g2,row.names=1）
第四章参数估计
4.请写出正态均值、方差区间估计及假设检验，非正态均值区间估计的函数名（共23个程序）
正态均值区间估计及假设检验
单总
两总
Sigma
Sigma1,
已知
未知
sigma2
未知=
未知!
=
区间估
计
interval_estimate1（双）
√
interval_estimate2（双）
interval_estimate5（单、
双）
t.test（单、双）
X
t.test（单、双、成对）
假设检
验
mean.test2
interval_estimate4（区）
t.test（区）
t.test（区、成对）
正态方差区间估计及假设检验
Mu
mu1,mu2
区间估计
interval_var2（双）
interval_var3（单、双）
interval_var4（单、双）
var.test（单、双）
假设检验
var.test1
var.test2
interval_var3（区）
interval_var4（区）
非正态均值区间估计：
interval_estimate3（双）
5.单个正态总体均值的区间估计函数是interval_estimate1.R,请补全此程序。
interval_estimate1=function（x,sigma=-1,alpha=0.05）{n=length（x）;
xb=mean（x）
if（）{
tmp=sigma/sqrt（n）*;
df=n
else{
tmp=*qt（1-alpha/2,n-1）;
df=
（mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp）
6.单个正态总体方差的区间估计函数是interval_var1.R,请补全此程序。
interval_var1=function（x,,alpha=0.05）{n=length（x）
S2=;
S2=var（x）;
df=
a=df*S2/qchisq（1-alpha/2,df）b=df*S2/qchisq（alpha/2,df）
data.frame（var=,df=df,a=a,b=b）
第五章假设检验
7.P_value.R为求P值的R程序，请补全它。
P_value=function（cdf,x,,side=0）{n=length（paramet）
P=（,cdf（x）,
cdf（x,paramet）,
cdf（x,paramet[1],paramet[2]）,
cdf（x,paramet[1],paramet[2],paramet[3]）
）
if（）Pelseif（side>
0）else
if（P<
1/2）2*P
else2*（1-P）
8.mean.test1.R是求单个正态总体均值检验的R程序，请补全它。
mean.test1=function（x,mu=0,,side=0）{source（"
"
n=length（x）;
xb=mean（x）if（）{
z=（xb-mu）/（sigma/sqrt（n））
P=P_value（,z,side=side）data.frame（mean=xb,df=n,Z=z,P_value=P）
t=（xb-mu）/（sd（x）/sqrt（n））
P=P_value（,t,paramet=n-1,side=side）data.frame（mean=xb,df=n-1,T=t,P_value=P）
9.var.test1.R是求单个正态总体方差检验的R程序，请补全它。
var.test1=function（x,sigma2=1,,side=0）{
source（"
P_value.R"
）n=length（x）
S2=;
df=n
df=n-1
chi2=df*S2/sigma2;
P=P_value（,chi2,paramet=,side=side）data.frame（var=S2,df=df,chisq2=chi2,P_value=P）
第六章回归分析
12下面是利用R软件中的lm（）求解回归参数的计算过程。
请补全结果，在横线上填统计量，而不是具体的数值。
>
x=c（0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23）
y=c（42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0）
lm.sol=lm（y~1+x）
summary（lm.sol）Call:
lm（formula=y~1+x）
Residuals:
Min1QMedian3QMax
-2.0431-0.70560.16940.66332.2653
Coefficients:
Estimate
Std.Error
tvalue
Pr（>
|t|）
（Intercept）
5.88e-09***
x130.835
9.683
13.51
9.50e-08***
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
Residualstandarderror:
on10degreesoffreedomMultipleR-Squared:
AdjustedR-squared:
0.9429F-statistic:
182.6on1and10DF,p-value:
9.505e-08
第七章方差分析
14请补全单因素方差分析表。
因素Ar-1MSA=F=p
误差n-rMSE=
总和
第八章应用多元分析（I）
1.请补全以下程序。
discriminiant.distance=function
（TrnX1,TrnX2,=NULL,var.equal=FALSE）{if（is.null（TstX）==TRUE）TstX=rbind（TrnX1,TrnX2）
if（is.vector（TstX）==TRUE）TstX=elseif（is.matrix（TstX）!
=TRUE）
TstX=as.matrix（TstX）
if（is.matrix（TrnX1）!
=TRUE）TrnX1=as.matrix（TrnX1）if（is.matrix（TrnX2）!
=TRUE）TrnX2=as.matrix（TrnX2）
nx=nrow（TstX）
blong=matrix（rep（0,nx
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