r语言无穷积分（r语言integrate函数积分）
摘要：
1、怎样用r语言计算无穷积分 2、R语言缺失值处理 3、R语言中的正则表达式 4、R语言中NA,NAN,Null,Inf的区别 5、R语言缺失数据处理2021.2... 本篇目录：
怎样用r语言计算无穷积分
带正无穷的定积分计算：令+∞=a，然后对求得的关于a的表达式求极限。先把一般的积分公式弄出来，然后求出趋向正无穷的极值和r0的值。
上限无穷大的变限积分，不管上下限，先把原函数写出来，此时的原函数当变量取无穷大的时候就相当于是取极限为一个定值。
即g(x) 所以导数为f[g(x)]*g(x)这里的意思就是积分下限为a，下限是g(x)，那么对这个变上限积分函数求导，就用g(x)代替f(t)中的t，再乘以g(x)对x求导，即g(x)所以导数为f[g(x)] *g(x)。
/4)re^(-r^2)，微分是drdθ，r从0到正无穷，θ是从0到2π。到这一步的积分你应该可以自己计算出来了，结果是π/4。最后再开方得到原来积分的结果是√π/2 .朋友，这个题的难度跟你出的5分不太等值吧。
∫xe^(-x)dx=lim∫xe^(-x)dx=lim[-xe^(-x)-e^(-x)]|。广义积分是指将定积分概念推广至积分区间无穷和被积函数在有限区间上为无界的情形。
R语言缺失值处理
1、如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。由于将缺失值赋值，在统计时就不会把它当做缺失值删除，避免了由于这一个变量缺失而导致整个观测值被删除的情况。
2、然后，使用预测均值匹配(缺省值)来估算缺失值。使用平均值填充：使用随机值填充：同样，还可以使用min，max，median来估算缺失值。
3、在R语言中，null值通常表示缺失值。可以使用is.na()函数来判断数据中是否存在缺失值，并使用subset()函数或na.omit()函数删除缺失值。
4、处理数据缺失的一般步骤：识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。
5、可以不使用函数，直接使用“-”进行赋值。也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“-”赋值。可以使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象。
6、r语言更好。R语言自上个世纪90年代起步，发展历史较长，所以对缺失值的处理机制比较完善。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R语言中的正则表达式
1、str_order 函数和 str_sort 函数都可以对字符串进行排序，两者之前的区别在于 前者返回排序后的索引（下标），而后者返回排序后的实际值 。
2、grep()、regexpr()、gregexpr()都是用于正则表达式的匹配，只是返回的结果格式有些不同。
3、正则表达式：^(？！[0-9]+$)(？！[a-zA-Z]+$)[0-9A-Za-z]{6，20} 正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。
4、正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
R语言中NA,NAN,Null,Inf的区别
NA：缺失数据 NaN：无意义的数，比如sqrt(-2)， 0/0。
R可以在同一页面开若干个按行、列排列的窗格，在每个窗格中可以作一 幅图。每个图有自己的边空，而所有图的外面可以包一个“外边空”。
NA即Not available，是一个 长度为1的逻辑常数 ，通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。可以采用is.na()进行判断。另外，NA和“NA”不可以互换。
R语言缺失数据处理2021.2.2
R语言提供了 is.na（） 来进行逻辑测试，如果数据集中含NA值，对应位置返回TRUE，其余位置返回FALSE。
识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。用其他数值填充数据框中的缺失值NA。使用tidyr包的replace_na()函数。
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