r语言与学习笔记（r语言教程答案）
摘要：
本篇目录：1、《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注2、... 本篇目录：
- 1、《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注
- 2、《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析
- 3、《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析
- 4、《R语言实战》自学笔记14-图形坐标轴
- 5、《R语言实战》自学笔记25-统计函数
- 6、《R语言实战》自学笔记37-箱线图
《R语言实战》自学笔记17-图形文本标注
1、srt：文本倾斜的角度。1 指定坐标添加文本 2 指定坐标添加多个文本 3 对图形元素添加文本标注 4 特殊符号 有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，还有一些公式等。
2、vcd包mosaic()函数绘制马赛克图 mosaic()函数可按如下方式调用 mosaic(table) 其中table是数组形式的列联表。
3、通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。
4、R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
5、出现的工具中点击智能图形。进入选择智能图形图形页面。选中射线维恩图，点确定。wps文字中插入一个空的射线维恩图，根据需要填入相应的文字wps文字中就创建好了一个射线维恩图。
6、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71-主成分和因子分析
1、成分载荷(component loadings)可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分(1-h2)。
2、主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。
3、因子分析：鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对主成分分析进行扩展。
4、主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。
《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析
1、结果可视化 方法1：interaction.plot()函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans()函数来展示交互效应。
2、这就是一个双因素方差分析问题。假设数据已经满足双因素方差分析要求。主效应 考虑某因素的主效应时，需要考虑除所有因素的效应，简单来说就是X对Y的影响。
3、对比单因素方差分析： 方差分析共同点均是研究不同类别样本对于定量数据的差异，区别在于单因素方差分析仅比较一个分类数据，双因素方差分析可以比较两个分类数据，并且可以研究两个分类数据之间对于定量数据的交互影响关系情况。
《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。
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。
首先在R中，plot函数作图时会自动给出xy轴的刻度标度。然后有时需要自己定义xy轴的刻度，这时可以用axis中的at和labels参数来更改，先令plot不要画出xy轴的标度。
使用两次Axis函数，里面side分别指定上下。
《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。
链接： http：// 我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。
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37-箱线图
horizontal=TRUE，可以反转坐标轴的方向。 notch=TRUE，可以得到含凹槽的箱线图。 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。
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。
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。
通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。
到此，以上就是小编对于r语言教程答案的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
