把R语言自带的数据state.x77赋值给变量a。代码怎么写

可以写成以下形式：

a <- state.x77

这行代码将会把R语言自带的数据集`state.x77`赋值给变量`a`。

相关问题

用R语言编写程序计算R中的数据集state.x77前6个变量之间的Pearson秩相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall相关系数

可以使用以下代码计算state.x77前6个变量之间的Pearson秩相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall相关系数：

# 加载数据集state.x77
data(state.x77)

# 提取前6列数据
data <- state.x77[, 1:6]

# 计算Pearson秩相关系数
cor(data, method = "pearson")

# 计算Spearman等级相关系数
cor(data, method = "spearman")

# 计算Kendall相关系数
cor(data, method = "kendall")

其中，`cor()`函数用于计算相关系数，`method`参数用于指定计算的相关系数类型。结果将分别输出三种相关系数的计算结果。

利用R自带的数据集state.x77,绘制图形: 展示不同区域(state.region)州的总数的水平条形图。

要在 R 语言中利用 `state.x77` 这个内置数据集创建展示不同区域州的总数的水平条形图，首先需要加载必要的数据并进行预处理，然后使用 `ggplot2` 包来绘制图形。以下是步骤：

1. 首先，安装并加载 `ggplot2` 包，如果你还没有安装，可以运行：

   if (!require("ggplot2")) {
     install.packages("ggplot2")
     library(ggplot2)
   }

2. 加载 `state.x77` 数据集：

   data(state.x77)

3. 确定要用于绘图的变量，比如人口总数（population），地区信息（region）：

   x_data <- state.x77$region
   y_data <- state.x77$pop

4. 使用 `geom_bar(stat = "identity")` 创建水平条形图，并指定 `x` 轴为地区，`y` 轴为人口数：

   plot <- ggplot(data = data.frame(x_data, y_data), aes(x = factor(x_data), y = y_data)) +
             geom_bar(stat = "identity", orientation = "h")

5. 可能还需要添加标题、标签以及调整其他样式，例如：

   plot + 
     labs(title = "人口总数按区域分布", x = "区域", y = "人口数") +
     theme_minimal()

现在你已经有了一个展示不同区域州的人口总数的水平条形图。接下来，你可以通过 `print(plot)` 显示图表。