R语言实验报告【全集】

拼搏现实的明天。 2023-06-18 05:57 88阅读 0赞

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]若对你有帮助，记得点赞、关注我哦!

7个实验：R语言环境安装、R语言包的安装、创建和使用R语言数据集、数据的导入导出、R语言数据的清洗、高级数据管理、基本统计分析和函数与包实验（←其实是两个实验）内容较长！

**本实验是在我同学做的****云平台****上运行的，所以背景色为黑色，仅外表看起来有些不同而已！**

> ### 实验一 R语言环境安装 ###

【实验题目】

实验一 R语言环境安装

【实验目的】

1.  掌握R GUI和RStudio的下载安装。
2.  熟悉R GUI和RStudio主界面的组成及作用。
3.  查看工作空间，更改工作空间。

【实验内容与实现】

1. R的安装

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

2. RStudio的安装

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

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3. 查看工作空间，更改工作空间。

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【实验心得】

通过本次实验我熟练地掌握了R GUI和RStudio的下载安装，熟悉了R GUI和RStudio主界面的组成及作用，并学会查看工作空间，更改工作空间，受益良多。

> ### 实验二 R语言包的安装 ###

【实验目的】

1.  熟练掌握R语言包的安装
2.  查看安装的包
3.  学会查看包的信息
4.  载入已安装的包

【实验内容与实现】

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

> ### 实验三 创建和使用R语言数据集 ###

【实验目的】

1.  了解R语言中的数据结构。
2.  熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。
3.  对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。

【实验内容与实现】

1. 向量的创建及因子的创建和查看

有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1 以 及他们各自所在地的州名。州名为：tas, sa, qld, nsw, nsw, nt, wa, wa, qld, vic, nsw, vic, qld, qld, sa, tas, sa, nt, wa, vic。

（1）将这些州名以字符串的形式保存在**state**当中。

（2）创建一个为这个向量创建一个因子**statef**。

（3）使用**levels**函数查看因子的水平。

![2019113017573680.png][]

2. 矩阵与数组。

（1）创建一个4\*5的数组如图，创建一个索引矩阵如图，用这个索引矩阵访问数组，观察结果。

![20191130180227197.png][] ![20191130180239953.png][]

![2019113017584882.png][] ![2019113017585724.png][]

3. 将之前的**state**，数组，矩阵合在一起创建一个长度为3的列表。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

4. 创建一个数据框如图。

![20191130180102176.png][]

![20191130180115779.png][]

![20191130180134741.png][]

5. 将这个数据框按照**mpg**列进行排序。

![20191130180354958.png][]

6. 访问数据框中**drat**列值为3.90的数据。

![20191130180446515.png][]

> ### 实验四 数据的导入导出 ###

【实验目的】

1.  熟练掌握从一些包中读取数据。
2.  熟练掌握csv文件的导入。
3.  创建一个数据框，并导出为csv格式。

【实验内容与实现】

1. 创建一个csv文件（内容自定），并用**readtable**函数导入该文件。

![20191130180725330.png][]

2. 查看R语言自带的数据集**airquality**（纽约1973年5-9月每日空气质量）。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

3. 列出**airquality**的前十列，并将这前十列保存到air中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

4. 任选三个列，查看**airquality**中列的对象类型。

![20191130180937224.png][]

5. 使用names查看**airquality**数据集中各列的名称

![20191130181003451.png][]

6. 将**air**这个数据框导出为csv格式文件。（**write.table (x, file ="", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)**）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

> ### 实验五 R语言数据的清洗 ###

【实验目的】

1.查看数据集的缺失值，并学会对缺失值进行处理。

2.对异常变量重新赋值。

3.将某一列的字符型转化为日期型。

4. 利用 subset（）获取子集。

【实验内容与实现】

1. 有一个数据框代码如下，使用 summary 函数查看，那一列含有缺失值有几个。并查看 wind 列的最大值。

Ozone <- c(41, 36, 12, 18, NA, 28)

Solar.R <- c(190, 118, 149, 313, NA, NA)

wind <- c(7.4, 8.0, 12.6, 11.5, 14.3, 14.9)

Temp <- c(67, 82, 74, 62, 86, 66)

date <- c("1997/05/01","1997/05/02","1997/05/03","1997/05/04", "1997/05/05","1997/05/06")

air <- data.frame(date,Ozone,Solar.R,wind,Temp, stringsAsFacto rs = FALSE)

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

2. 使用 class（）函数查看 date 的类型，并将其转化为 date 型，格式为 年/月/日。

![20191130181735919.png][]

3. 使用 subset（）根据 Temp 列获取 air 中 Temp 大于 60 小于 70 的数据。

![20191130181756291.png][]

4. 将 air 中含有缺失值的列去掉。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

5. 找出 Temp 中大于 85 的值将其设置为缺失值。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

6. 创建一个数据框 air1 包含两个列 q1，q2。用 cbind 函数添加到 air 中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]

7. 使用 names 函数查看 air 的列名，并根据列自己创建一个数据框。使用 rbind 函数添加到 air 中

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

> ### 实验六 高级数据管理 ###

【实验目的】

1.  学会简单的数值和字符处理函数。
2.  学会自己编写一个函数。

【实验内容与实现】

1. 使用下面代码创建并查看**roster**数据集。

Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing","Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn")

Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522)

Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86)

English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18)

roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE)

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2. 使用**length**函数查看**Student****列**的长度。

![20191130182501452.PNG][]

3. 计算该班级数学的平均成绩，最高成绩。

![20191130182536392.PNG][]

4. 将成绩单按照姓和名进行排序，将学生的各科考试成绩组合为单一的成绩衡量指标、基于相对名次（前 20%，下20%，等等）给出从A到F的评分。

（1）使用scale()将Math，Science，English，中心化标准化。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

（2）通过函数mean()来计算各行的均值以获得综合得分，并使用函数 cbind()将其添加到roster中

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

（3）使用**quantile**函数按20%，40%，60%，80%,求分位数。

![20191130182819467.PNG][]

（4）使用变量重命名的方法将grade列分为A、B、C、D、F几个等级。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 26][]

（5）使用strsplit 函数将Student列的名字分割，存到name中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 27][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 28][]

（6）创建一个函数x1，功能为实现返回值为传入参数的第一个值。

![20191130183033540.PNG][]

（7）使用**sapply** 函数将**name**中的**firstname**提取出来。（“sapply（data，function）”）同理即可提取出lastname。

![20191130183123248.PNG][]

（8）将**lastname**和**firstname**与**roster**合并，同时去掉**roster**的第一列。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 29][]

（9）将成绩单用姓和名进行排序，将roster显示。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 30][]

> ### 实验七 基本统计分析实验、函数与包实验 ###

【实验目的】

1. 学会使用 summary 函数来计算统计量。

2. 使用 table 函数生成一维、二维、多维列联表。

3. 学会用 R 实现卡方独立性检验。

4. 学会用 R 进行相关性的度量。

5. 学会用 R 进行 Pearson、Spearman 和 Kendall 相关。

6. 学会用 R 进行相关性的显著性检验。

7. 学会用 R 进行组间差异的非参数检验。

【实验内容与实现】

1. 描述性统计分析

（1）对 R 自带的数据集 rock（48 块石头的形态数据）使用summary 函数、pastecs 包中的 stats.desc 函数计算描述性统计量。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 31][]

（2）分别使用 aggregate 和 doby 中的 summaryBy 对 sleep数据集的 group 列分组获取 extra 列的平均值。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 32][]

2. 频数表和列联表

（1）加载vcd 包中的Arthritis 数据集使用 table 生成 Sex列的频数统计表。

![20191130184439912.png][]

（2）分别使用table、xtabs对Arthritis的Treatment（行）、Imporved（列）列生成二维列联表。并使用 addmargins为这些表格添加边际和。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 33][]

（3）使用 xtabs 生成三维列联表（根据 Treatment（行） 、sex（列） 、Improved 三个因子） 。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 34][]

（4） 使用 chisq.testhan()函数对二维表的行和列进行卡方独立性检验，并观察他们是否独立。

![20191130184808173.png][]

5) 使用 vcd 包中的 assocstats()函数计算二维列联表的phi 系数、列联系数和 Cramer’s V 系数。

![20191130184848802.png][]

3. 相关

（1）Pearson、Spearman 和 Kendall 相关

a） 获取 state.x77 的前 10 行储存到 states 中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 35][]

b) 对 states 数据集计算方差和协方差、Pearson 积差相关系数、Spearman 等级相关系数。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 36][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 37][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 38][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 39][]

c) 使用 psych 包中的 corr.test 对 states 数据集Illiteracy、Murder 计算相关显著性检验

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 40][]

4. T 检验

(1) 比较南方（group 1）和非南方（group 0）各州的监禁概率（使用 MASS 包中的 t.test 独立样本的 t 检验，So为是否为南方，Prob表示监禁率，数据集为UScrime）。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 41][]

> ### 实验八 基本统计分析实验、函数与包实验 ###

【实验题目】

基本统计分析实验、函数与包实验

【实验目的】

掌握基本的统计分分析方法和函数进行程序设计。

【实验内容与实现】

1. 输入一个成绩，如果大于等于90，则输出“优”；如果大于等于80且小于90，则输出“良”，如果大于等于70且小于80，则输出“中”；如果大于等于60且小于70，则输出“及格”；如果小于60，则输出“不及格”。

![20191211182634205.png][]

2. 求前n个元素的斐波那契数列。

![20191211182656942.png][]

3. 请用sample()函数来模拟随机抽样的过程，其调用格式为 sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL) 其中：

x：向量，表示抽样的总体

size：非负整数，表示样本的容量

replace：逻辑变量，取值为TRUE时，表示放回抽样；取值为FALSE(默认时），表示不放回抽样

prob：数值向量，与x的长度相同，表示x中各元素出现的概率

请用sample()函数模拟掷硬币实验和贝努利实验

![20191211183001864.png][]

4. 有一批蔬菜种子的原来的平均发芽率为p=0.85,现在随机抽取500粒，用种衣剂进行浸种处理，结果有445粒发芽，请用二项分布的总体检验结果说明种衣剂有无效果。

说明：在R中，二项分布的总体检验可以通过binom.test()函数实现，其使用格式如下：

binom.test(x,n,p=0.5,alternative=c(“two.side”,”less”,”greater”),conf.level=0.95) 其中：

x：表示

n：表示试验总数

p：表示原假设，默认概率为0.5

alternative：指定检验的方式，alternative=two.side表示进行双边检验，alternative=less表示进行备择假设为小于的检验alternative=greater表示进行备择假设为大于的检验。

conf.level：指定置信水平。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 42][]**0.01207<0.05,不支持原假设，有效果**

5. 按照以往经验，新生儿染色体异常率一般为1%。某医院观察了当地400名新生儿，有一例染色体异常，请用二项分布总体检验说明该地区新生儿染色体是否低于一般水平？

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 43][]**0.2001>****0.05,支持原假设，****大于一般水平**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 44][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200502174307981.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
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