r语言经典例题（r语言基础题库及详解答案）
摘要：
本篇目录：1、求解扔骰子概率问题,R语言2、R语言-信度与效度... 本篇目录：
- 1、求解扔骰子概率问题,R语言
- 2、R语言-信度与效度
- 3、R语言中矩阵求summary问题
- 4、R语言作业-统计30题
- 5、R语言问题
求解扔骰子概率问题,R语言
掷出1点的次数5*3=15 掷出123的次数3*2*1=6 合计6*3+15*6=108种结果。
则构造的随机数为：38*A+E-D，即先掷38次骰子，记和；然后掷两次，第一次忽 略结果中的1，第二次忽略结果中的6，将两次记得的点数相减记差，将和与差相 加即可。
因为骰子总共有6面，所以每一面投到的概率为1/6。
因为骰子上最大的数是6，所以你每扔一次，就有1/6（0.16666~~~6无限）的概率出现1。
是频率理论学家定义机率论的基础。然而没有人可以将骰子无限的扔下去，因此在实践中也就无法有力的证明大数定律，许多来自数学理论的论证至今也没有取得成功。
R语言-信度与效度
又称 实证效度 ，反映的是测验对个体的预测在某种情境下的有效性程度(所测情况与实际情况之间的相关)。 根据效标资料是否与测验分数同时获得，又可分为 同时效度 (实际士气高和士气低的人在士气测验中的得分一致性。
信度即可靠性，或一致性、稳定性，指采取同 样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结 果（分数)相一致的程度。大部分信度指标都以 相关系数(r)表示。
信度与效度之间既有明显的区别，又存在着相互联系、相互制约的关系。信度是效度的必要条件，也就是说，效度都必须建立在信度的基础上；但是没有效度的测量，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。
信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
信度和效度的关系是紧密关系、信度和效度的区别是定义不同。定义 信度是指测量工具的稳定性和一致性程度，也就是说，测量工具的结果是否能够稳定地反映出被测量对象的真实情况。
信度和效度的关系如下：信度（reliability）信度即测量结果的稳定性或可靠性，指用同一种方法对同一个对象进行重复测量，所得结果与之前测量结果相一致的程度，即测试方法不受随机误差干扰的程度。
R语言中矩阵求summary问题
1、data.frame 用as.vector是拉不直的。
2、summary(lm.reg) #回归系数t检验：提取模型计算结果，其中有t检验的结果# (4)对回归模型进行诊断。#模型检验对方程进行进一步检验，以检查回归方程是否满足模型的先验条件及模型的稳健性。
3、summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。
4、这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示，即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项，用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出（通过对角化等方式），称为系统的简正模式。
5、R语言三个矩阵求和计算方法：创建一个用户定义的函数，如果输入x和n，该函数计算从1到n中所有x的倍数之和，sum函数求和，向量求和得到一个数，矩阵求和得到一个向量，把每行求和以后，再进行列求和就是最后的求和。
R语言作业-统计30题
1、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。
2、# 使用arules软件包中的Groceries数据集，该数据集是某一食品杂货店一个月的真实交易数据，使用R完成以下要求：(软件包：arules；数据集：Groceries； 函数：apriori())# (1)利用apriori()函数进行关联分析，支持度为0.01，置信度为0.5。
3、对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。
4、统计概念学习。(1)当观测值为奇数时，(n+1)/2位置的观测值即为中位数。(2)当观测值个数为偶数时，n/2和n/2 + 1位置的两个观测值的平均数为中位数。
R语言问题
1、第一步，使用R语言（RStudio）运行“read.csv（）”读取数据，发现代码运行不正确，见下图，转到下面的步骤。
2、即模型识别正样本的能力很差。这样的模型是无法投入实际项目中的，我们需要解决不均衡问题带来的影响。解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。
3、师姐说后面作生信分析要用Linux环境进行数据集群分析，所以目前首要任务是熟悉R语言和Python的操作，后面转到Linux环境运行操作大同小异。
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