R语言在MASS数据库中调用Car93并使用table()可以查看此数据中每种类型有多少辆车
时间: 2023-05-19 07:05:53 浏览: 67
是的,您可以使用以下代码来查看Car93数据集中每种类型有多少辆车:
```R
library(MASS)
data(Car93)
table(Car93$Type)
```
这将输出一个表格,其中包含每种类型的车辆数量。
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如何用R语言在MASS::mammals数据上使用boot函数实现重采样,并bootstrap均方误差
在 R 语言中,使用 boot 包可以进行重采样和 bootstrapping 操作。下面是在 MASS 包中自带的 mammals 数据集上进行的示例代码,其中包括了对均方误差的 bootstrap 估计:
```R
library(MASS)
library(boot)
# 定义计算均方误差的函数
mse <- function(data, indices) {
fit <- lm(body ~ brain, data = data[indices, ])
pred <- predict(fit, newdata = data[-indices, ])
mean((data$body[-indices] - pred)^2)
}
# 进行 1000 次 bootstrap 重采样
set.seed(123)
mammals.boot <- boot(mammals, mse, R = 1000)
# 查看 bootstrap 均方误差的分布
plot(mammals.boot$t, type = "l", xlab = "Bootstrap MSE", ylab = "Density")
```
在上面的代码中,首先定义了一个计算均方误差的函数 mse,该函数输入数据和一个索引向量,返回用该索引向量拟合的线性模型在剩余数据上的均方误差。然后使用 boot 函数进行 1000 次 bootstrap 重采样,并将 mse 函数作为参数传递给 boot 函数。最后使用 plot 函数查看 bootstrap 均方误差的分布。
注意,在进行 bootstrap 估计时,需要设置随机数种子以保证结果的可重复性。
请使用R语言中plot函数与MASS包中的Animals在一页画出四个x轴为body,y轴为brain的图
以下是使用R语言中plot函数与MASS包中的Animals在一页画出四个x轴为body,y轴为brain的图的代码:
```R
library(MASS)
data(Animals)
par(mfrow=c(2,2)) #将画布分为2行2列
# 第1个图
plot(Animals$body, Animals$brain, main="Animals", xlab="Body", ylab="Brain")
# 第2个图
plot(log(Animals$body), log(Animals$brain), main="Log Scale", xlab="log Body", ylab="log Brain")
# 第3个图
plot(Animals$body, Animals$brain, main="No Outliers", xlab="Body", ylab="Brain", xlim=c(0, max(Animals$body, na.rm=T)), ylim=c(0, max(Animals$brain, na.rm=T)))
abline(lm(Animals$brain ~ Animals$body))
# 第4个图
plot(Animals$body, Animals$brain, main="Without Bird and Insect", xlab="Body", ylab="Brain", xlim=c(0, max(Animals$body[-c(13,31)], na.rm=T)), ylim=c(0, max(Animals$brain[-c(13,31)], na.rm=T)))
abline(lm(Animals$brain[-c(13,31)] ~ Animals$body[-c(13,31)]))
```
说明:
1. 首先加载MASS包,然后读取Animals数据集。
2. 使用par函数将画布分为2行2列。
3. 对于每个图,使用plot函数绘制散点图,并通过main、xlab和ylab参数指定标题、x轴标签和y轴标签。
4. 在第2个图中,使用log函数对body和brain取对数,并在x轴和y轴上使用log Body和log Brain作为标签。
5. 在第3个图中,使用xlim和ylim参数限制x轴和y轴的范围,并使用abline函数添加拟合直线。
6. 在第4个图中,使用[-c(13,31)]来去除数据集中的鸟类和节肢动物,然后使用与第3个图相同的方法绘制图形。