R语言 实验5 R绘图二.docx
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R语言实验5R绘图二
R语言实验5R绘图
(二)
一、实验目的:
1.熟练掌握描述性统计分析中常用的统计量;
2.掌握R语言的高水平作图命令;
3.掌握R语言的低水平作图命令;
4.掌握多元数据的三个数据特征:
均值向量、协方差矩阵、相关系数矩阵。
二、实验内容:
练习:
要求:
①完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下),并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色(包括后面的思考及小结),②回答思考题,③简要书写实验小结。
④修改本文档名为“本人完整学号姓名1”,其中1表示第1次实验,以后更改为2,3,...。
如文件名为“1305543109张立1”,表示学号为1305543109的张立同学的第1次实验,注意文件名中没有空格及任何其它字符。
最后连同数据文件、源程序文件等(如果有的话,本次实验没有),一起压缩打包发给课代表,压缩包的文件名同上。
截图方法:
法1:
调整需要截图的窗口至合适的大小,并使该窗口为当前激活窗口(即该窗口在屏幕最前方),按住键盘Alt键(空格键两侧各有一个)不放,再按键盘右上角的截图键(通常印有“印屏幕”或“PrScrn”等字符),即完成截图。
再粘贴到word文档的相应位置即可。
法2:
利用QQ输入法的截屏工具。
点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标,选择其中的“截屏”工具。
)
1.自行完成教材P130页开始的3.3-3.4节中的例题。
2.(习题
3.5)小白鼠在接种了3种不同菌型的伤寒杆菌后的存活天数如下表所示,
试绘出数据的箱线图(采用两种方法,一种是plot语句,另一种是boxplot语句)
来判断小白鼠被注射3种菌型后的平均存活天数有无显著性差异?
白鼠试验数据
因此,这里考虑用箱线图中的中位数来进行比较。
解:
源代码:
y<-c(2,4,3,2,4,7,7,2,2,5,4,
5,6,8,5,10,7,12,12,6,6,
7,11,6,6,7,9,5,5,10,6,3,10)
f<-factor(c(rep(1,11),rep(2,10),rep(3,12)))
plot(f,y)
A<-c(2,4,3,2,4,7,7,2,2,5,4)
B<-c(5,6,8,5,10,7,12,12,6,6)
C<-c(7,11,6,6,7,9,5,5,10,6,3,10)
boxplot(A,B,C)
运行截图:
结论:
从箱线图中可以看到,菌型2和3的平均存活天数无显著差异,但是与菌型1的有显著差异
3.(习题3.6)绘出习题3.16关于3项指标的离散图,从图中分析例3.16的结论的合
理性。
注:
1.绘出的图形类似教材P133页的图3.8。
2.把上述表格分复制到记事本中即可实现表格转化为文本,再用read.table()函数
存入到数据框中即可,避免输入麻烦。
解:
源代码:
>df<-read.table("例3.6_data",header=T)
>df
>pairs(df)
运行截图:
结论:
具有相关关系的两个变量的散点图要么是从左下角到右上角(即正相关关系),要么是从左上角到右下角(即负相关关系)。
但从上图可知所有的图中都没有这样的趋势,故均不相关。
4.(习题3.7)某校测得19名学生的四项指标,性别、年龄、身高(cm)和体重(lb),
具体数据如下表所示。
(1)试绘出体重对于身高的散点图;
(2)绘出不同性别情况下,体重与身高的散点图;(coplot(a~b|c))
(3)绘出不同年龄段的体重与身高的散点图;
(4)
解:
源代码:
>ef<-read.table(file.choose(),header=T);ef>attach(ef)
>plot(体重~身高)
>coplot(体重~身高|性别)
>coplot(体重~身高|年龄)
>coplot(体重~身高|年龄+性别)
运行截图:
5.(习题3.8)画出函数z=x4−2x2y+x2−2xy+2y2+9x/2−4y+4在区域−2≤x≤
3,−1≤y≤7上的三维网格曲面和二维等值线,其中x与y各点之间的间隔为0.05,等值线的值分别为0,1,2,3,4,5,10,15,20,30,40,50,60,80,100,共15条。
(注:
在三维图形中选择合适的角度)
解:
源代码:
x<-seq(-2,3,0.05)
y<-seq(-1,7,0.05)
f<-function(x,y)x^4-2*x^2*y+x^2-2*x*y+2*y^2+9*x/2-4*y+4
z<-outer(x,y,f)
contour(x,y,z,levels=c(0,1,2,3,4,5,10,15,20,30,40,50,60,80,100),col="black")>persp(x,y,z,theta=30,phi=30,expand=0.7,col="lightblue")
运行截图:
6.(习题3.9)用Pearson相关检验法检验习题3.7中的身高与体重是否相关。
解:
源代码:
cor.test(身高,体重)
运行截图:
结论:
其P值为7.887e-07<0.05,拒绝原假设,认为变量身高与体重相关。
7.(习题3.10)绘出例3.17中48号求职者数据的星图。
(数据见文档最后)
(1)以15项自变量FL,APP,…,SUIT为星图的轴;
(2)以G1,G2,…,G5为星图的轴。
(提示:
先)
通过这些星图,能否说明应选哪6名应聘者。
为使星图能够充分反映应聘者的情况,在作图中可适当调整各种参数。
提示:
第
(2)小题,先利用教材P153页的公式,计算出48个求职者这5个变量的值,公式如下:
G1<-(SC+LC+SMS+DRV+AMB+GSP+POT)/7
G2<-(FL+EXP+SUIT)/3
G3<-(LA+HON+KJ)/3
G4<-AA
G5<-APP
再将G1,…,G5这5个列向量(即48行5列数据)赋值一个新的数据框,再按第
(1)小题的方法绘出星图。
解:
源代码:
>X<-read.csv("applicant.csv")
>stars(X)
>attach(X)
>X$G1<-(SC+LC+SMS+DRV+AMB+GSP+POT)/7
>X$G2<-(FL+EXP+SUIT)/3
>X$G3<-(LA+HON+KJ)/3
>X$G4<-AA
>X$G5<-APP
>rt<-scale(X[,17:
21])
>stars(rt)
运行截图:
思考:
1.R语言的高水平作图函数与低水平作图函数的主要区别是什么?
所谓高水平函数是与低水平作图函数相对应的,即所有的绘图函数均可产生图形,可以有坐标轴,以及图和坐标轴的说明文字。
2.plot()函数除了能画出散点图外,还能画什么图?
能画出曲线图吗?
曲线图,箱线图;能
3.多元数据主要有哪三个数据特征指标?
均值向量、协方差矩阵、相关系数矩阵
4.相关检验的原假设是什么?
总体X,Y不相关
5.多元数据的图形表示方法主要有哪几种图?
轮廓图,星图,调和曲线图
三、实验小结(必写,但字数不限)
本次实验,主要是在星图方面有些阻碍,用不同的函数读取的结果会不一样,有时还读不出来,最终还是把数据存入excel中,才能成功。
要学会描述性统计分析中常用的统计量,高水平作图函数与低水平图函数的区别。
附:
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- R语言 实验5 R绘图二 语言 实验 绘图