r语言c1 2,什么是R语言

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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