R语言学习：统计建模与R软件习题解答2-5章

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"统计建模与R软件课后习题答案2-5章，涵盖了R语言的基本操作，包括变量赋值、矩阵运算、循环、数组处理、函数使用以及数据框的操作。" 在学习统计建模时，R语言是一种常用且强大的工具。本资料主要针对薛毅编写的《统计建模与R软件》一书的第二至第五章的课后习题进行解答，旨在帮助读者巩固R语言的基础知识。 Ex2.1 强调了R语言中的基本列表赋值方法，以及内积和外积的概念。内积`x %*% y`或`crossprod(x, y)`返回的是两个向量的标量乘积，而外积`x %o% y`或`tcrossprod(x, y)`则产生一个矩阵，其中每个元素是对应位置上的元素乘积。 Ex2.2 展示了矩阵赋值的不同方式，包括创建矩阵`matrix()`，默认数据按列填充，以及通过`byrow=TRUE`改变填充顺序。此外，还介绍了如何选取和操作矩阵的部分元素，例如使用数组作为下标取出特定元素。 Ex2.3 使用`rep()`函数创建重复序列，如`rep(1, times=5)`表示1重复5次。此习题还展示了不指定times参数的简化形式，以及如何创建具有不同重复次数的组合序列。 Ex2.4 涉及数组初始化和矩阵运算，包括使用`for`循环来填充矩阵并计算其逆矩阵`solve(H)`。同时，习题还演示了如何获取矩阵的特征值和特征向量，这在统计建模中非常重要，可以使用`eigen()`函数实现。 Ex2.5 引入了数据框`data.frame`的概念，这是R中存储结构化数据的标准方式。这里创建了一个名为`StudentData`的数据框，包含了姓名、性别、年龄和身高等信息。这展示了如何使用`c()`和`data.frame()`函数组合和构造数据框，并提供了对数据框列名的引用方法。 在R编程中，对于长命令的编写，可以使用`\`在行尾进行续行，如： ```r command <- long_line_of_code \ that_continues_here ``` 这允许你在多行中输入一条命令，提高代码的可读性。 这些习题涵盖了R语言基础的许多关键方面，包括向量、矩阵、数组的创建和操作，循环，以及数据结构的使用。掌握这些基本技能对于进一步学习统计建模与数据分析至关重要。

统计建模与R软件课后答案.doc

2021-09-29 上传
统计建模与R软件课后答案.doc

统计建模与R软件课后答案.docx

2022-07-09 上传
统计建模与R软件课后答案.docx

《统计建模与R软件》课后习题答案

2022-07-02 上传
薛毅、陈立萍编著《统计建模与R软件》清华大学出版社课后习题答案 第4章课后习题答案（Rmd输出word文档）

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
2. SARIMA (Seasonal ARIMA): 在ARIMA模型基础上添加了对季节性因素的建模，适用于带有季节性的时间序列数据的预测。 3. VAR (Vector Autoregression): 用于多变量时间序列数据的预测，基于自回归模型，能够捕捉...

rstudio-2022.02.3-492.dmg

2023-07-30 上传
安装RStudio可以帮助开发者更高效地使用R语言进行数据分析和统计建模。RStudio提供了许多有用的功能，如语法高亮、自动完成、代码调试、数据可视化等，使得开发者能够更快地编写、测试和发布代码。 为了安装RStudio...

数据集的相关性为： ID Age Work_Experience Family_Size ID 1.000000 -0.005055 -0.030688 0.011801 Age -0.005055 1.000000 -0.190789 -0.280517 Work_Experience -0.030688 -0.190789 1.000000 -0.063234 Family_Size 0.011801 -0.280517 -0.063234 1.000000

2023-06-13 上传
2. Age列与其他变量的相关性程度较小，与ID列的相关性为-0.005055，与Work_Experience列的相关性为-0.190789，与Family_Size列的相关性为-0.280517。 3. Work_Experience列与其他变量的相关性程度较小，与ID列的...

统计建模与r软件第二版习题2答案

2023-12-25 上传
统计建模与R软件第二版是一本非常重要的统计学教材，其习题2涉及许多统计建模的基本概念和R软件的应用。以下是习题2的答案： 1. 对于第一题，我们需要利用R软件中的summary()函数来获取给定数据集的基本统计信息，...

ds.catia.p3.v5-6r2017.ga.win64

2023-07-25 上传
它还支持多种文件格式的导入和导出，方便与其他设计软件进行数据交换。此外，Catia还具有强大的草图工具、曲线建模、渲染和动画等功能，能够帮助用户实现更加复杂和精细的设计需求。 总之，DS.Catia.P3.V5-6R2017....

openmodelica-v1.11.0-64bit.exe

2023-10-13 上传
openmodelica-v1.11.0-64bit.exe是OpenModelica软件的一个可执行文件。OpenModelica是一个开源的、面向物理建模和仿真的软件工具。它提供了一个方便的界面，使用户能够创建、编辑和模拟各种复杂的物理系统模型。 该...

多元统计分析与r语言建模课后答案实验8

2023-07-23 上传
多元统计分析与R语言建模实验8的课后答案如下： 实验8是关于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的应用。主成分分析是一种降维技术，可以将高维数据降低到低维空间中，同时保留尽可能多的信息。在本...
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