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

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。