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r语言c1 2，什么是R语言

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1 ， 什么是R语言请看百度百科关于R语言的介绍http://baike.baidu.com/link?url=jME0BAY4H8CK5xEvDXliVi2IQGL-aS2GSUe-66YhPDKZ7l3oylI_qhRQyzfnbuOt没有什么r语言 。好像只有c语言 。【r语言c1 2，什么是R语言】
2，R语言12什么意思这个是指把第1和第2列删除得到的结果，就是剩下的8列数据"["在r里作为一个函数使用 ， 我给你举个例子就知道了：比如x是一个vector：x <- 1:10那么，x[2] 等同于"["(x, 2) ， 就是return向量x的第二个数 。你可以自己试一下 。在你给的程序中，不知道你的data是什么数据类型 ， 如果是一个list：data <- list(1:10, 2:12)则sapply(data, "[", 2)就是分别取两个list里的第二个数，结果为2，3觉得对请采纳 。
3，关于R语言求解释下seq(2,20,2)这个是创建一个向量，从2到20步长是2 。seq是sequence的简写，就是序列的意思 。结果是2，4，6，...，18，20如果是seq(2,20,1)或者seq(2,20) 那么结果是2，3，4 ， ... ， 18 ， 19 ， 20有更简单的方法:2*(1:10)其中括号可以省略，因为冒号的运算优先级更高 。rep(2,10)是2重复10次的，就是2，2 ， 2，... ， 2 （10个2）rep是replicate的简写，是重复的意思 。那么整句话：rep(seq(2,20,2), rep(2,10)) 就是 2，4，6，... ， 18，20这个序列，第一个元素重复2次，第二个元素重复2次，。。。，第10个元素重复2次 。
4 ， R语言的功能R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统 。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出 ， 可实现分支、循环，用户可自定义功能 。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析 。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具 ， 但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法 。该语言的语法表面上类似 C ， 但在语义上是函数设计语言（functional programming language）的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性 。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language） 。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用 。R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的 。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档 。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得 。R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行 ， 包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS 。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面 。R内建多种统计学及数字分析功能 。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能 。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号 。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体 ， 但也有人用作矩阵计算 。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB 。R的功能能够通过由用户撰写的套件增强 。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程界面和数据输出/输入功能 。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写 。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包 。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能 。5，R语言求解释codeQ1 1. 将Fib2加到Fibonacci 里2. 存Fib23. 算新的Fib24. 把Fib1变成循环刚开始的Fib2Q2.while (Fib1+Fib2 < 300) Fibonacci <- c(Fibonacci, Fib1+Fib2) Fib1 = Fib2}Q3Fibonacci <- c(1,1)while (tail(Fibonacci, n=1) < 300) Fibonacci <- c(Fibonacci, sum(tail(Fibonacci, n=2)))}我逐行给你解释>u2 <- runif (1000) #生成1000个服从0，1上均匀分布的数，同理u1> u1 <- runif (1000)#runif 是 random uniform的缩写 ， 你只给了1000的个数没有指定范围 ， 那么默认是0，1上的均匀分布比如说 u3 <- runif (1000，1，2)那就是1，2上均匀分布> x <- u1 +u2> y <- u1- u2#这两句很直观 ， x是u1 u2的和，y是u1 u2的差q1：plot ( y~x) 就是打出(x,y)的图，效果和plot(x,y)一样 。为什么是菱形？你比如说x=0.5小于1的时候，由于u1和u2都是非负数 ， 且u1 +u2=0.5. u1 u2的取值范围都是在0到0.5之间 ， 所以u1- u2就在正负0.5之间 ， 所以x是多少，那么y的范围就是正负x，这不就是菱形嘛 。当然在x=1.5大于1的时候呢，u1+u2=1.5但是u1和u2都是0，1之间的，所以u1-u2又是在正负0.5之间 ， 既y在正负1-x之间 。q2：x 和y 是随机independent 吗？当然不是，求解联立方程得x+y=2u1，有关系的 。切忌用cor(x,y)=0来判断x,y是否独立，这是不成立的 。独立-->相关系数为0 ， 反过来不成立 。q3：u1 和u2 也是随机independent 吗? #那图都没plot u1,u2,那怎样知道?。靠梢岳斫馐撬婊?，这要涉及的到随机数怎么产生的 。没plot你自己plot一下不就好了plot(u1,u2),肯定是在单位正方形里面随机分布，完全没有规律q4:x 和 y 是 linearly dependent吗？必须线性独立啊，除非x是y的某个倍数，这怎么可能 。q5： u1 和 u2 linearly dependent吗？ 同q4

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