薛毅、陈立萍《统计建模与R软件》第4章课后习题解答:数据描述与R函数演示
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更新于2024-07-02
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薛毅和陈立萍合著的《统计建模与R软件》一书中,第4章涵盖了丰富的统计建模理论和实践应用。本章节主要聚焦于数据描述性分析,通过R语言实现对数据集的理解和评估。
在课后的第3.1部分,作者提供了一个名为`myfunction`的函数,用于计算一组数据的多个统计量,如平均值(mean)、方差(variance)、标准差(standard deviation, sd)、中位数(median)、变异系数(coefficient of variation, CV)、偏度(skewness)和峰度(kurtosis)。这个函数接收一个数据向量作为输入,首先读取外部文本文件"data3.1.txt"中的数据,通过`read.table`和`scan`函数处理可能存在的警告,并计算出各种描述性统计指标。结果以数据框的形式返回,包括样本数量(N)、均值、方差、标准误差(std_mean)、变异系数、累积平方和(CSS)、总和平方和(USS)、极差(R)、四分位差(R1)、偏度和峰度。
在第3.2部分,作者引导读者进行直方图的绘制。通过`hist`函数,他们展示了如何用紫色背景和红色边框绘制直方图,调整了频率显示(freq=FALSE)、颜色、边框样式、密度设置(density=3)以及图形角度(angle=60),同时设置了图表标题和坐标轴标签,具体为年龄(x轴)和频率(y轴)。此操作有助于观察数据分布的形状和集中趋势,进一步辅助数据探索和模型选择。
这些练习旨在帮助学生掌握R语言在实际数据分析中的应用,理解数据的中心趋势、离散程度以及数据分布的形态,这些都是统计建模的基础。通过解决这些习题,学生不仅可以加深对统计原理的理解,还能提升编程技能,为后续的模型构建和预测奠定坚实的基础。
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2024-12-29 上传
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