R语言实验报告习题详解Word文档下载推荐.docx
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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.
问题求解
创建按列、行输入的4×
5矩阵；
A<
-matrix（1:
20,c（4,5））
A
B<
20,nrow=4,byrow=TRUE）
B
编写程序求解
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
结果展示
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
2
李四
男
15
165
3
王五
16
157
4
赵六
162
5
丁一
159
创建StudentData数据框
StudentData<
（name=c（"
zhangsan"
"
lisi"
wangwu"
zhaoliu"
dingyi"
）,sex=c（"
F"
M"
）,age=c（"
14"
15"
16"
）,height=c（"
156"
165"
157"
162"
159"
）,weight=c（"
42"
49"
"
52"
））
运行程序求解
StudentData
某单位对100名女生测定血清总蛋白含量（g/L）,数据如下：
绘制上述数据的直方图、密度估计曲线、经验分布图和QQ图.
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"
）
运用lines函数绘制密度估计曲线；
lines（density（serumdata）,col="
blue"
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,=FALSE）
lines（x,pnorm（x,mean（serumdata）,sd（serumdata））,col="
运用qqnorm函数绘制QQ图
qqnorm（serumdata,col="
qqline（serumdata,col="
直方图
密度估计曲线
经验分布图
QQ图
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
145
148
135
144
141
乙种
118
115
128
131
130
125
求出两稻种产量的期望差
的置信区间（
）.
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
运用函数求解
（x,y,=TRUE）
由以上程序运行得两稻种产量的期望差
的95%置信区间为[,].
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
乙组
假设两组电阻值分别服从正态分布
未知.试求
的置信区间系数为的区间估计.
-c,,,
-c,,,,
TwoSamplet-test
data:
xandy
t=,df=7,p-value=
alternativehypothesis:
truedifferenceinmeansisnotequalto0
95percentconfidenceinterval:
sampleestimates:
meanofxmeanofy
由以上程序运行甲乙两电阻的期望差
的95%置信区间为[，].
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.
创建x数据框
x=c（1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948）
运用pnorm函数求解
pnorm（1000,mean（x）,sd（x））
[1]
由以上程序运行得，x<
=1000的概率为,故x大于1000的概率为.
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.
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