R语言将数据集中的age, it, csoa, tint四个变量提取出来建立一个 新的数据集，求出在tint条件下其他变量的均值和方差(aggregate)

好的，我理解了你的问题。以下是代码示例：

# 假设原始数据集为 data
# 提取 age, it, csoa, tint 四个变量
new_data <- data[, c("age", "it", "csoa", "tint")]

# 在 tint 条件下，其他变量的均值和方差
agg_data <- aggregate(. ~ tint, data = new_data, FUN = function(x) c(mean = mean(x), var = var(x)))

这样，agg_data 中就会包含在 tint 条件下，其他变量的均值和方差。其中，第一列为 tint 的值，后面四列分别为 age、it、csoa、tint 的均值和方差。

相关问题

R语言做出it与csoa的等高线图，做出it与csoa的透视图(persp)，作出csoa关于tint的条件核密度曲线图，作出csoa关于tint的条件直方图

首先，做出it与csoa的等高线图，可以使用contour函数：

# 生成数据
x <- seq(0, 10, length = 100)
y <- seq(0, 10, length = 100)
it <- outer(x, y, function(x, y) x + y)
csoa <- outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)

# 绘制等高线图
contour(x, y, it, main = "IT Contour Plot")
contour(x, y, csoa, main = "CSOA Contour Plot")

这段代码会分别生成it和csoa的等高线图。

接下来，做出it与csoa的透视图，可以使用persp函数：

# 绘制透视图
persp(x, y, it, theta = 30, phi = 30, main = "IT Perspective Plot")
persp(x, y, csoa, theta = 30, phi = 30, main = "CSOA Perspective Plot")

这段代码会分别生成it和csoa的透视图。

然后，作出csoa关于tint的条件核密度曲线图，可以使用ggplot2包中的geom_density函数：

library(ggplot2)

# 生成数据
set.seed(123)
tint <- rnorm(1000, mean = 50, sd = 10)
csoa <- rnorm(1000, mean = 100 + 2 * tint, sd = 20)

# 绘制条件核密度曲线图
ggplot(data.frame(tint, csoa), aes(x = csoa, color = factor(tint))) +
  geom_density() +
  labs(title = "CSOA Density Plot by Tint", x = "CSOA", y = "Density")

这段代码会生成csoa关于tint的条件核密度曲线图。

最后，作出csoa关于tint的条件直方图，可以使用ggplot2包中的geom_histogram函数：

# 绘制条件直方图
ggplot(data.frame(tint, csoa), aes(x = csoa, fill = factor(tint))) +
  geom_histogram(alpha = 0.5, position = "identity", bins = 30) +
  labs(title = "CSOA Histogram by Tint", x = "CSOA", y = "Count", fill = "Tint")

这段代码会生成csoa关于tint的条件直方图。