《r语言》

今天给大家分享《r语言》，其中也会对r语言rep函数怎么用的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、《R语言实战》自学笔记41-生成频数表
• 2、《R语言实战》自学笔记14-图形坐标轴
• 3、《R语言实战》自学笔记25-统计函数
• 4、《R语言实战》自学笔记37-箱线图
• 5、《R语言实战》自学笔记28-将函数应用于矩阵和数据框

《R语言实战》自学笔记41-生成频数表

1、按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表；若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。一维列联表就是频数分布表。频数就是各个分组中属性出现的次数。

2、首先打开数据文件夹，其中“1”代表男，“2”代表女。依次点击“分析”--“描述统计”--“频率”，弹出频率对话框。将对话框里的“性别”和“数学成绩”选入“变量”内，点击右边的”Statistics按钮。

3、sas生成ae频数表的rtfsoc保留在每一页通过定位在第一页末尾、利用布局菜单下的分隔符插入一个分节符，把第一页和第二页分开为两节。定位到第二页也就是第二节，点击插入页眉编辑页眉。

《R语言实战》自学笔记14-图形坐标轴

lty表示线型，用在axis函数中表示坐标轴线型； lwd表示线的粗细，用在axis函数中表示坐标轴线粗细； lwd.ticks表示刻度线粗细。

r中删除图形坐标值方法如下：双击纵坐标的坐标轴，在弹出的对话框中选择Title和Format，将Major主刻度和Minor次刻度都设置为None去掉坐标值。选择对话框的MinorTickLabels取消对话框中ShowMajorLabel对勾。

首先选中您要处理的数据，即您需要绘制图标的数据，一般来说应由三组以上数据组成。在“插入”菜单下找到找到柱形图按钮，此处我们任选一种图标形式，其他的图标形式原理类似。

《R语言实战》自学笔记25-统计函数

scale（x， center = TRUE， scale = TRUE） x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。

R可以计算多种相关系数，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数、多系列相关系数。cor（）函数可以计算前三种相关系数，cov（）函数可以计算协方差。

FUN是自定义调用的函数，可为任意R函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。

《R语言实战》自学笔记37-箱线图

y ~ A，这将为类别型变量A的每个值并列地生成数值型变量y的箱线图。公式y ~ A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图。小提琴图是箱线图与核密度图的结合。

箱线图主要是通过四分位数描述数据分布，通过最大值，上四分位数，中位数，下四分位数，最小值五处位置描述数据分布情况。

你可以通过选项 lower.panel和upper.panel来分别设置主对角线下方和上方的元素类型。而text.panel和diag.panel选项控制着主对角线元素类型。下三角部分，默认地，蓝色和从左下指向右上的斜杠表示单元格中的两个变量呈正相关。

单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。 第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条 件。

图形解读：每个样点都显示了置信区间，对应横坐标上方显示了样本量。本例中，同一品种下，均是N2显著高于N1 方法3：HH包中的interaction2wt（）函数来可视化结果。

资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。

《R语言实战》自学笔记28-将函数应用于矩阵和数据框

R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组和数据框。R中提供了一个apply（）函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。

有两个作用：数据框取子集和列表取子集。在矩阵和向量里不能用 $ 。

数据框（data.frame）是R中最常处理的数据结构。

关于《r语言》和r语言rep函数怎么用的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于r语言rep函数怎么用、《r语言》的信息别忘了在本站搜索。