2B-R软件使用 .pptVIP

2. An introduction to R (II);2.8 Matrices and arrays;矩阵的维数 dim( );拼接矩阵cbind() and rbind();取矩阵的上下三角部分lower.tri() upper.tri();upper.tri()的运算结果;提取上下三角矩阵;生成对角阵和矩阵提取对角元素 diag();矩阵的拉直as.vector( ); a - array(1:(2*4*3),dim=c(2,4,3));a , , 1 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8 , , 2 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 9 11 13 15 [2,] 10 12 14 16 , , 3 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 17 19 21 23 [2,] 18 20 22 24;广义转置(Array Permutation);The recycling and arithmetic rules;矩阵运算;矩阵运算;矩阵运算;矩阵运算;矩阵行列运算 ;Array的维运算 ; 与tapply对比;Array和矩阵/向量/array之间的运算;Array和矩阵/向量/array之间的运算;Array和矩阵/向量/array之间的运算;矩阵运算;矩阵运算;验证;警告:计算机中的0是什么?;矩阵的Choleskey分解 chol() 对于正定矩阵A，可对其进行Choleskey分解，即：A=PP，其中P为上三角矩阵 A [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 2 1 1 1 [2,] 1 2 1 1 [3,] 1 1 2 1 [4,] 1 1 1 2 P=chol(A); P [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1.414214 0.7071068 0.7071068 0.7071068 [2,] 0.000000 1.2247449 0.4082483 0.4082483 [3,] 0.000000 0.0000000 1.1547005 0.2886751 [4,] 0.000000 0.0000000 0.0000000 1.1180340;应用;矩阵运算 Singular Value Decomposition;矩阵的QR分解qr() Am×n=QR,其中,Qm×n是正交阵,Rn×n是上三角阵 A=matrix(1:12,3,4) B=qr(A);B $qr [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] -3.7416574 -8.552360 -1.336306e+01 -1.817376e+01 [2,] 0.5345225 1.963961 3.927922e+00 5.891883e+00 [3,] 0.8017837 0.988693 3.443426e-16 -3.439089e-16 注:当 mn时, R有很多元素是零,故QR分解可以大大减少存储空间和计算时间.;访问R阵和Q阵;还原;最小二乘拟合 Least Squares Fit;使用QR分解;两种方法结果比较;2.9 Lists; li - list(pi=pi, e = exp(1)) li $pi [1] 3.141593 $e [1] 2.718282 li[1] $pi [1] 3.141593 li[[1]] [1] 3.141593;递回索引（recursive indexing into lists ）;属性——名字;给阵列各维命名 ;列表的修改;列表的修改;列表的串联Concatenation;展为向量unflatten all data;2.10 Data frames;创建数据框;as.data.frame( );命名（类似矩阵情形）;修改变量名;查询数据框;attach and detach;增加变量;合并两个数据框merge();;;拉直/拆分数据框或列表;fix(my.dataset);2.11 Time series;创建时间序列 ts( );;2.12 Expressions;