统计计算与R填空题题库及答案可编辑修改word版Word文件下载.docx
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funs=function(x){
f=c(x[1]^2+x[2]^2-5,(x[1]+1)*x[2]-(3*x[1]+1))
J=matrix(c(2*x[1],2*x[2],x[2]-3,x[1]+1),nrow=2,byrow=T)
list(f=f,J=J)
2.编写一个R程序(函数).输入一个整数n,如果n≤0,则中止运算,并输出一句话:
“要求输入一个正整数”;
否则,如果n是偶数,则将n除以2,并赋给n;
否则,将3n+1赋给n.不断循环,只到n=1,才停止计算,并输出一句话:
“运算成功”.这个例子是为了检验数论中的一个简单的定理.请补全下列程序:
fn=function(n){if(n<
=0)
list(fail="
要求输入一个正整数"
)else{
i=0;
{
if(n2==0)n=
n=(3*n+1)if(n==1)break
i=i+1
(result="
运算成功"
n=n,iter=i)
##运行得到如下结果:
fn
(1)
$result
[1]"
$n
[1]1
$iter
[1]2
第三章数据描述性分析
3.data_outline.R计算样本的各种描述性统计量。
请补全该程序。
data_outline=function(x){
n=length(x)m=(x)
v=(x)s=sd(x)
me=(x)cv=100*s/m
css=sum((x-m)^2)uss=sum(x^2)
R=
R1=quantile(x,3/4)-quantile(x,1/4)sm=
g1=n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3
g2=((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((x-m)^4)/s^4
-(3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3)))
data.frame(N=n,Mean=m,Var=v,std_dev=s,Median=me,std_mean=sm,CV=cv,CSS=css,USS=uss,R=R,R1=R1,Skewness=g1,Kurtosis=g2,row.names=1)
第四章参数估计
4.请写出正态均值、方差区间估计及假设检验,非正态均值区间估计的函数名(共23个程序)
正态均值区间估计及假设检验
单总
两总
Sigma
Sigma1,
已知
未知
sigma2
未知=
未知!
=
区间估
计
interval_estimate1(双)
√
interval_estimate2(双)
interval_estimate5(单、
双)
t.test(单、双)
X
t.test(单、双、成对)
假设检
验
mean.test2
interval_estimate4(区)
t.test(区)
t.test(区、成对)
正态方差区间估计及假设检验
Mu
mu1,mu2
区间估计
interval_var2(双)
interval_var3(单、双)
interval_var4(单、双)
var.test(单、双)
假设检验
var.test1
var.test2
interval_var3(区)
interval_var4(区)
非正态均值区间估计:
interval_estimate3(双)
5.单个正态总体均值的区间估计函数是interval_estimate1.R,请补全此程序。
interval_estimate1=function(x,sigma=-1,alpha=0.05){n=length(x);
xb=mean(x)
if(){
tmp=sigma/sqrt(n)*;
df=n
else{
tmp=*qt(1-alpha/2,n-1);
df=
(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
6.单个正态总体方差的区间估计函数是interval_var1.R,请补全此程序。
interval_var1=function(x,,alpha=0.05){n=length(x)
S2=;
S2=var(x);
df=
a=df*S2/qchisq(1-alpha/2,df)b=df*S2/qchisq(alpha/2,df)
data.frame(var=,df=df,a=a,b=b)
第五章假设检验
7.P_value.R为求P值的R程序,请补全它。
P_value=function(cdf,x,,side=0){n=length(paramet)
P=(,cdf(x),
cdf(x,paramet),
cdf(x,paramet[1],paramet[2]),
cdf(x,paramet[1],paramet[2],paramet[3])
)
if()Pelseif(side>
0)else
if(P<
1/2)2*P
else2*(1-P)
8.mean.test1.R是求单个正态总体均值检验的R程序,请补全它。
mean.test1=function(x,mu=0,,side=0){source("
"
n=length(x);
xb=mean(x)if(){
z=(xb-mu)/(sigma/sqrt(n))
P=P_value(,z,side=side)data.frame(mean=xb,df=n,Z=z,P_value=P)
t=(xb-mu)/(sd(x)/sqrt(n))
P=P_value(,t,paramet=n-1,side=side)data.frame(mean=xb,df=n-1,T=t,P_value=P)
9.var.test1.R是求单个正态总体方差检验的R程序,请补全它。
var.test1=function(x,sigma2=1,,side=0){
source("
P_value.R"
)n=length(x)
S2=;
df=n
df=n-1
chi2=df*S2/sigma2;
P=P_value(,chi2,paramet=,side=side)data.frame(var=S2,df=df,chisq2=chi2,P_value=P)
第六章回归分析
12下面是利用R软件中的lm()求解回归参数的计算过程。
请补全结果,在横线上填统计量,而不是具体的数值。
>
x=c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23)
y=c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0)
lm.sol=lm(y~1+x)
summary(lm.sol)Call:
lm(formula=y~1+x)
Residuals:
Min1QMedian3QMax
-2.0431-0.70560.16940.66332.2653
Coefficients:
Estimate
Std.Error
tvalue
Pr(>
|t|)
(Intercept)
5.88e-09***
x130.835
9.683
13.51
9.50e-08***
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
Residualstandarderror:
on10degreesoffreedomMultipleR-Squared:
AdjustedR-squared:
0.9429F-statistic:
182.6on1and10DF,p-value:
9.505e-08
第七章方差分析
14请补全单因素方差分析表。
因素Ar-1MSA=F=p
误差n-rMSE=
总和
第八章应用多元分析(I)
1.请补全以下程序。
discriminiant.distance=function
(TrnX1,TrnX2,=NULL,var.equal=FALSE){if(is.null(TstX)==TRUE)TstX=rbind(TrnX1,TrnX2)
if(is.vector(TstX)==TRUE)TstX=elseif(is.matrix(TstX)!
=TRUE)
TstX=as.matrix(TstX)
if(is.matrix(TrnX1)!
=TRUE)TrnX1=as.matrix(TrnX1)if(is.matrix(TrnX2)!
=TRUE)TrnX2=as.matrix(TrnX2)
nx=nrow(TstX)
blong=matrix(rep(0,nx
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