R语言非参数统计实践：数据筛选与分析

非参数统计是一种统计方法，它不依赖于数据的具体分布形式，而是主要关注数据的顺序或排名，而不是具体的数值。在给定的文件中，我们看到的内容涉及到使用R语言进行非参数统计的操作，具体是通过筛选数据来实现的。 首先，R语言是一个广泛用于数据分析和统计计算的编程环境。在R中，`library()`函数用于加载特定的包，如这里的`MASS`包，它包含了多种统计方法和数据集。`data()`函数则用来加载内置的数据集，例如`geyer`数据集，这是关于“老忠实”喷泉等待时间和喷涌时间的数据。 接着，`attach()`函数将数据集中的变量直接放到全局环境中，使得可以直接引用这些变量而无需每次都写数据集的名字。在这个例子中，`attach(geyser)`使得我们可以直接使用`waiting`和`duration`这两个变量。 在数据筛选部分，使用了逻辑运算符`<`、`&`和`!=`来定义筛选条件。`which()`函数返回满足条件的索引值，然后通过这些索引值从原始数据集中提取符合条件的观测。例如，`(1)`中，`sub1geyser=geyser[which(waiting<70),1]`选择了等待时间小于70分钟的观测，并只保留了等待时间这一列；`(2)`中，进一步增加了等待时间不等于57分钟的条件；`(3)`和`(4)`分别根据不同的条件筛选喷涌时间和等待时间。 这里涉及到的非参数统计操作主要是数据的观察和预处理，而不是进行某种特定的非参数检验，如Kolmogorov-Smirnov检验、Mann-Whitney U检验或者Kruskal-Wallis检验等。然而，这些预处理步骤对于后续的非参数统计分析至关重要，因为它们帮助我们获取符合特定条件的样本，以便进行无假设的分析。 这个资源提供了一个使用R语言进行非参数统计实践的例子，特别是展示了如何处理和筛选数据。这在教育和考试场景中非常有用，因为理解如何在实际问题中应用统计工具是学习统计学的重要部分。同时，这也是一个很好的练习，可以帮助学习者熟悉R语言的基本语法和数据操作，为后续的统计分析打下基础。