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Statistical Software Lab 1 1. 下列数据是一组从温室中提取的太阳能辐射数据： 11.1 10.6 6.3 8.8 10.7 11.2 8.9 12.2 请解答下列问题： 将此数据赋值给一个对象：solar.radiation solar.radiation - c(11.1,10.6,6.3,8.8,10.7,11.2,8.9,12.2) 找出这些数据的均值，方差，中位数 mean(solar.radiation) ## [1] 9.975 var(solar.radiation) ## [1] 3.525 median(solar.radiation) ## [1] 10.65 为每个数据在数值上加上10， 并将新的对象赋值给sr10 sr10 - solar.radiation + 10 并且计算sr10的均值，方差，中位数 mean(sr10) ## [1] 19.975 var(sr10) ## [1] 3.525 median(sr10) ## [1] 20.65 并观察，哪些统计量变化了，变化了多少？ 均值增加10，方差无变化，中位数增加10 将每个数据（原始）数值乘以-2，赋值给srm2， srm2 - solar.radiation -2 并且计算srm2的均值，方差，中位数 mean(srm2) var(srm2) median(srm2) 并观察，哪些统计量变化了，变化了多少？ 均值减少2，方差无变化，中位数减少2 画出solar.radiation，sr10，srm2的直方图 hist(solar.radiation) hist(sr10) hist(srm2) 2. 请建立一个变量x，x为一组数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x - 1:10 计算x的均值，并画出x的直方图 注意，x的均值需要输出到文件output1 直方图输出到pdf文件 graph1.pdf 记得完成之后恢复到标准输出 sink(“output1”) pdf(“graph1.pdf”) mean(x) hist(x) sink() dev.off() 再建立一个变量y, y为一组数 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 y - c(1.1,1.2,1.3,1.4, 1.5, 1.6 ,1.7, 1.8, 1.9,2.0) 计算y的均值，并画出y的直方图 注意，y的均值输出到刚才的文件output1，追加在刚才的x的均值之后 直方图输出到pdf文件graph2.pdf 记得完成之后恢复到标准输出 sink(“output1”,append=TRUE) pdf(“graph2.pdf”) mean(y) hist(y) sink() dev.off() 3. 请在你的D盘建立一个文件夹mydata，作为我们的工作目录， 将你的工作目录指向这个目录 setwd(“D:/mydata/”) 在该目录下，建立一个名为myx的向量对象，它包含100个来自标准正态分布的随机变量。 同时画出它的直方图 myx - rnorm(100) hist(myx) 4. 如果你不知道rnorm的作用是什么，请通过help的方式，学习rnorm的含义和使用方式， 请写出你通过何种方式（命令）自学rnorm的含义和使用，最后请写出三个与rnorm在同一帮助页面下的函数。 help(rnorm) dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 5. 请安装一个新的R包，psych install.packages(“psych”) 查看该包的主要内容，主要作用 help(package=”psych”) 查看psych包中的bock 和affect数据集 library(psych) help(bock) help(affect) 通过例子来观察bock以及affect数据集的一些性质 example(bock) example(affect) 6. 通过探索，请告诉我 lm是包，还是函数？ help(lm) 查看得知lm是stats包下的函数 如果是包，请调用它， 如果是函数，请说出它属于哪个包？ 通过探索，请告诉我lm的主要作用，并演示一个使用lm的例子。 l