统计学根据R第3版知识题目解析第二章Word文档下载推荐.docx
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addmargins（mytable1）#增加边界和
不满意满意Sum
电信业251338
航空业12719
金融业111526
旅游业271037
Sum7545120
三维列联表：
-ftable（exercise2_1,row.vars=c（"
性别"
"
满意度"
）,col.var="
行业"
）;
mytable1
行业电信业航空业金融业旅游业
性别满意度
男不满意117711
满意6376
女不满意145416
满意7484
（2）
条形图：
count1<
-table（exercise2_1$行业）
count2<
-table（exercise2_1$性别）
count3<
-table（exercise2_1$满意度）
par（mfrow=c（1,3）,mai=c（0.7,0.7,0.6,0.1）,cex=0.7,cex.main=0.8）
barplot（count1,xlab="
ylab="
频数"
barplot（count2,xlab="
barplot（count3,xlab="
帕累托图：
par（mai=c（0.7,0.7,0.1,0.8）,cex=0.8）
x<
-sort（count1,decreasing=T）
bar<
-barplot（x,xlab="
ylim=c（0,1.2*max（count1））,col=2:
5）
text（bar,x,labels=x,pos=3）#条形图增加数值
y<
-cumsum（x）/sum（x）#cumsum累计求和
par（new=T）
plot（y,type="
b"
lwd=1.5,pch=15,axes=F）
axis（4）#右Y轴
mtext（"
累积频率"
side=4,line=3）
累积分布曲线"
line=-2.5,cex=0.8,adj=0.75）
复式条形图：
-table（exercise2_1$满意度,exercise2_1$行业）
barplot（mytable1,xlab="
legend=rownames（mytable1）,args.legend=list（x=13）,beside=T）
脊形图：
library（vcd）
spine（行业~满意度,data=exercise2_1,xlab="
ylab="
margins=c（4,3.5,1,2.5））
马赛克图：
mosaicplot（~性别+行业+满意度,data=exercise2_1,col=2:
3）
（3）
饼图：
name<
-names（count1）
percent<
-prop.table（count1）*100
label1<
-paste（name,"
"
percent,"
%"
sep="
"
par（pin=c（3,3）,mai=c（0.1,0.4,0.1,0.4）,cex=0.8）#圆的大小
pie（count1,labels=label1,init.angle=90）
扇形图：
-count1/sum（count1）*100
labs<
library（plotrix）
fan.plot（count1,labels=labs,ticks=200）
2.2
（1）分10组，绘制频数分布表
\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch2\\exercise2_2.RData"
library（actuar）
v<
-as.vector（exercise2_2$灯泡寿命）
gd1<
-grouped.data（v,breaks=10,right=FALSE）
table1<
-data.frame（gd1）;
table1
Var.1v
1[2600,2800）1
2[2800,3000）4
3[3000,3200）12
4[3200,3400）13
5[3400,3600）27
6[3600,3800）20
7[3800,4000）19
8[4000,4200）4
（2）直方图
d<
-exercise2_2$灯泡寿命
hist（d,breaks=10,xlab="
寿命"
茎叶图：
stem（exercise2_2$灯泡寿命）
Thedecimalpointis2digit（s）totherightofthe|
26|0
28|968
0557********
32|7888990134569
34|11335667799112223344455559
0335********
38|22455566670055669
40|001017
2.3
（1）箱线图：
\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch2\\exercise2_3.RData"
boxplot（exercise2_3[,-1],xlab="
城市"
气温"
cex.lab=0.8,cex.axis=0.6）#从第二列开始，到最后
小提琴图：
library（vioplot）
x1<
-exercise2_3$北京
x2<
-exercise2_3$沈阳
x3<
-exercise2_3$上海
x4<
-exercise2_3$南昌
vioplot（x1,x2,x3,x4,names=c（"
北京"
沈阳"
上海"
南昌"
））
（2）点图：
library（reshape）
table1_1<
-melt（exercise2_3,id.vars=c（"
月份"
）,variable_name="
-rename（table1_1,c（value="
温度"
dotchart（table1_1$温度,groups=table1_1$城市,xlab="
pch=20）
library（lattice）
dotplot（温度~城市,data=table1_1,pch=19）
核密度图：
dp1<
-densityplot（~温度,group=城市,data=table1_1,auto.key=list（columns=1,x=0.01,y=0.95,cex=0.6）,cex=0.5）
plot（dp1）
library（sm）
pare（table1_1$温度,table1_1$城市,lty=1:
6,col=1:
6）
legend（"
topleft"
legend=levels（table1_1$城市）,lty=1:
（3）轮廓图
matplot（t（exercise2_3[,-1]）,type="
xlab="
pch=1,xaxt="
n"
axis（side=1,at=1:
10,labels=c（"
郑州"
武汉"
广州"
海口"
重庆"
昆明"
bottomright"
legend=names（exercise2_3[,-1]））#取列名
雷达图：
library（fmsb）
-data.frame（t（exercise2_3[,2:
11]））#行列进行转换，并数据框
radarchart（table1,axistype=0,seg=4,maxmin=F,vlabels=exercise2_3[,1]）
legend（x="
legend=names（exercise2_3[,2:
11]）,col=1:
10,lty=1:
10）#lty图例
（4）星图：
matrix1<
-as.matrix（exercise2_3[,2:
11]）
rownames（matrix1）<
-exercise2_3[,1]
stars（matrix1,key.loc=c（7,2,5）,cex=0.8）
脸谱图：
library（aplpack）
faces（t（matrix1）,nrow.plot=5,ncol.plot=2,face.type=0）
effectofvariables:
modifieditemVar
heightofface"
1月"
widthofface"
2月"
structureofface"
3月"
heightofmouth"
4月"
widthofmouth"
5月"
smiling"
6月"
heightofeyes"
7月"
widthofeyes"
8月"
heightofhair"
9月"
widthofhair"
10月"
styleofhair"
11月"
heightofnose"
12月"
widthofnose"
widthofear"
heightofear"
2.4
（1）散点图：
plot（地区生产总值,最终消费支出,xlab="
ylab='
最终消费支出'
abline（lm（最终消费支出~地区生产总值,data=exercise2_4））
points（固定资产投资,最终消费支出,ylab='
pch=2,c
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