R的一个简单例子

模拟产生统计专业同学的名单（学号区分），记录数学分析，线性代数，概率统计三科成绩，然后进行一些统计分析

1.生成数据

首先依次生成学号，数学成绩，线性代数成绩，概率统计成绩各项数据，依次用num，x1，x2，x3来表示：

>num=seq(10378001,10378100)

> num

 [1] 10378001 10378002 10378003 10378004 10378005 10378006 10378007 10378008

  [9] 10378009 10378010 10378011 10378012 10378013 10378014 10378015 10378016

 [17] 10378017 10378018 10378019 10378020 10378021 10378022 10378023 10378024

 [25] 10378025 10378026 10378027 10378028 10378029 10378030 10378031 10378032

 [33] 10378033 10378034 10378035 10378036 10378037 10378038 10378039 10378040

 [41] 10378041 10378042 10378043 10378044 10378045 10378046 10378047 10378048

 [49] 10378049 10378050 10378051 10378052 10378053 10378054 10378055 10378056

 [57] 10378057 10378058 10378059 10378060 10378061 10378062 10378063 10378064

 [65] 10378065 10378066 10378067 10378068 10378069 10378070 10378071 10378072

 [73] 10378073 10378074 10378075 10378076 10378077 10378078 10378079 10378080

 [81] 10378081 10378082 10378083 10378084 10378085 10378086 10378087 10378088

 [89] 10378089 10378090 10378091 10378092 10378093 10378094 10378095 10378096

 [97] 10378097 10378098 10378099 10378100

> x1=round(runif(100,min=80,max=100))      

> x1

  [1] 90 98 82 91 82 95 87 82 97 83 82 88 85 87 95 99 84 92

 [19] 92 93 88 87 99 100 96 91 88 89 94 99 84 95 82 92 85 99

 [37] 92 98 96 94 92 87 99 88 90 95 96 82 97 82 90 82 97 83

 [55] 83 86 88 91 98 83 90 99 93 95 94 83 94 94 96 100 93 92

 [73] 83 95 88 91 80 98 87 99 82 95 88 97 91 99 85 100 81 81

 [91] 83 87 90 85 91 82 82 90 97 95

> x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))

> x2

  [1] 78 90 72 78 78 74 72 81 76 80 75 72 90 65 74 84 84 91

 [19] 78 82 78 83 92 77 79 79 75 73 86 74 79 86 82 75 101 78

 [37] 74 81 73 80 81 78 84 88 92 75 73 79 82 81 76 79 82 75

 [55] 87 78 90 90 81 75 74 75 75 89 79 79 80 80 77 70 77 67

 [73] 76 74 80 87 91 92 90 75 92 71 88 89 74 83 81 85 72 88

 [91] 88 91 93 78 86 95 80 78 91 84

> x3=round(rnorm(100,mean=83,sd=18))

> x3

  [1] 87 86 75 97 77 76 110 96 53 141 74 99 97 92 79 91 85 82

 [19] 74 82 90 66 67 40 109 58 56 52 56 90 82 120 95 68 98 72

 [37] 85 44 94 47 103 96 93 95 66 116 85 85 100 94 47 68 71 66

 [55] 57 91 101 75 74 54 64 110 95 103 59 73 70 63 100 123 69 76

 [73] 83 40 86 89 80 43 126 108 80 76 81 101 72 77 47 93 91 72

 [91] 98 68 71 83 71 114 78 69 130 85

> x3[which(x3>100)]=100  #将大于100的数据直接赋值为100

> x3

  [1] 87 86 75 97 77 76 100 96 53 100 74 99 97 92 79 91 85 82

 [19] 74 82 90 66 67 40 100 58 56 52 56 90 82 100 95 68 98 72

 [37] 85 44 94 47 100 96 93 95 66 100 85 85 100 94 47 68 71 66

 [55] 57 91 100 75 74 54 64 100 95 100 59 73 70 63 100 100 69 76

 [73] 83 40 86 89 80 43 100 100 80 76 81 100 72 77 47 93 91 72

 [91] 98 68 71 83 71 100 78 69 100 85

2.生成数据框

> x=data.frame(num,x1,x2,x3)

> x

 

       num x1 x2 x3

1 10378001 90 78 87

2 10378002 98 90 86

3 10378003 82 72 75

....

99 10378099 97 91 100

100 10378100 95 84 85

> write.table(x,file="d:\\course.txt",col.name=F,row.name=F,sep="\t")

#将数据框的数据保存到本地，不生成列头和行头，分隔符为Tab制表符

3.进行统计

> mean(x)          #求每列的平均值（即各个学科成绩的平均值）

        num x1 x2 x3

10378050.50 90.46 80.79 79.81

>

> colMeans(x)          #求每列的平均值

        num x1 x2 x3

10378050.50 90.46 80.79 79.81

> colMeans(x)[c("x1","x2","x3")]           #求"x1","x2","x3"这三列的平均值

   x1 x2 x3

90.46 80.79 79.81

> apply(x,2,mean)    

        num x1 x2 x3

10378050.50 90.46 80.79 79.81

> apply(x,2,min)           #求每列最小的值

     num x1 x2 x3

10378001 80 65 40

> apply(x,2,max)            #求每列最大的值

     num x1 x2 x3

10378100 100 101 100 

> apply(x[c("x1","x2","x3")],1,sum)                #求每行"x1","x2","x3"这三列的和（即每个学生的总成绩）

  [1] 255 274 229 266 237 245 259 259 226 263 231 259 272 244 248 274 253 265

 [19] 244 257 256 236 258 217 275 228 219 214 236 263 245 281 259 235 284 249

 [37] 251 223 263 221 273 261 276 271 248 270 254 246 279 257 213 229 250 224

 [55] 227 255 278 256 253 212 228 274 263 284 232 235 244 237 273 270 239 235

 [73] 242 209 254 267 251 233 277 274 254 242 257 286 237 259 213 278 244 241

 [91] 269 246 254 246 248 277 240 237 288 264

注：

1.apply用法

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

X 阵列，包括矩阵

MARGIN 1表示矩阵行，2表示矩阵列，也可以是c(1,2)

2.常见的分布函数

正态分布函数rnorm( )
泊松分布函数rpois( )
指数分布函数rexp( )
Gamma分布函数rgamm
均匀分布函数runif( )
二项分布函数rbinom( )
几何分布函数rgeom( )