R语言统计建模课后题解答：从基础统计量到图形分析

"R-Modeling学习课后题答案，包含统计建模和R语言的实践操作，涉及数据读取、统计量计算、图形绘制等内容。" 在这份资源中，我们看到了一系列关于R语言和统计分析的练习题解答。主要知识点包括： 1. **数据导入与基本统计量计算**： - 使用`read`函数读取文本文件“Girls.txt”中的数据到R环境中。 - 定义了几个函数来计算常见的统计量，如：`St.cv()`计算变异系数，`St.css()`计算平方和，`St.uss()`计算总平方和，`St.R()`计算极差，`St.R1()`计算四分位距，`St.sm()`计算样本标准误，`St.g1()`计算偏度，`St.g2()`计算峰度。 - 题目中展示了如何使用R内置函数计算平均值（`mean(x)`）、方差（`var(x)`）、标准差（`sd(x)`）等。 2. **数据可视化**： - **直方图**：`hist(x)`绘制直方图，`hist(x, freq=FALSE)`则绘制频率密度直方图。 - **密度估计曲线**：通过`lines(density(x), col='blue')`绘制密度曲线。 - **经验分布函数（ECDF）**：`plot(ecdf(x), verticals=TRUE, do.p=FALSE)`展示数据的经验分布。 - **QQ图**：`qqnorm(x)`与`qqline(x)`结合用于检查数据是否符合正态分布。 - **茎叶图**：`stem(x)`可以用来可视化数据，尤其适用于小规模数据集，便于观察数据分布特征。 3. **对比与验证**： - 在直方图和经验分布图中，用红色曲线（如`lines(y, dnorm(y, mean(x), sd(x)), col='red')`）与理论分布（如正态分布）进行对比。 - QQ图则通过比较实际数据点与正态分布理论点的位置，判断数据是否接近正态。 这些练习题涵盖了统计学的基本概念和R语言在数据分析中的核心应用，包括数据处理、统计计算和数据可视化，对于理解和掌握R语言进行统计建模是非常有帮助的。通过这些练习，学习者可以增强对数据探索和分析的理解，并提高R编程技能。