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1、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验十数据可视化（绘图二）实验目的：1.熟悉R条形图的制作2.熟悉R直方图的制作3.熟悉用Q-Q图来检验分布的特征4.了解相关概率计算和随机抽样的R实现实验要求：完成每个实验内容的同时，在每题后面附上程序代码。要求独立完成。实验内容：一．1.对于iris数据，用每类花（iris$Speciees）的样本数作为高度，制作条形图。heights<-table(iris$Species)barplot(heights)2.用每类花的Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.L
2、ength、Petal.Width的平均值分别制作条形图，四图同显。par(mfrow=c(2,2))1⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯attach(iris)SLength<-tapply(Sepal.Length,Species,mean)barplot(SLength,main="MeanTemp.bySepal.Length",col=1)SWidth<-tapply(Sepal.Width,Species,mean)barplot(SWidth,main="MeanTemp.bySepal.Width",col
3、=2)PLength<-tapply(Petal.Length,Species,mean)barplot(PLength,main="MeanTemp.byPetal.Length",col=3)PWidth<-tapply(Petal.Width,Species,mean)barplot(PWidth,main="MeanTemp.byPetal.Width",col=4)3.分别制作Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的直方图（用密度值做代表，设置prob=T）,添加拟合的密度曲线，四图同显。par(mfrow=c(
4、2,2))attach(iris)hist(Sepal.Length,prob=T,col=5)lines(density(Sepal.Length))2⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯hist(Sepal.Width,prob=T,col=2)lines(density(Sepal.Width))hist(Petal.Length,prob=T,col=3)lines(density(Petal.Length))hist(Petal.Width,prob=T,col=4)lines(density(Petal.Widt
5、h))4.分别制作Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的正态Q-Q图，四图同显，并说明他们的正态性。par(mfrow=c(2,2))attach(iris)qqnorm(Sepal.Length,main="Q-QPlot:Sepal.Length",col=5)qqline(Sepal.Length,col=5)qqnorm(Sepal.Width,main="Q-QPlot:Sepal.Width",col=6)qqline(Sepal.Width,col=6)qqnorm(Petal.Length,main="Q
6、-QPlot:Petal.Length",col=9)3⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯qqline(Petal.Length,col=9)qqnorm(Petal.Width,main="Q-QPlot:Petal.Width",col=8)qqline(Petal.Width,col=8)二．用随机模拟的方法计算下面积分的数值，并和实际值作比较。m<-100000sam<-data.frame(x=runif(m,0,pi),y=runif(m,0,1))head(sam$y<=sin(sam$x))plot(sam
7、)abline(h=c(0,1),v=c(0,pi),col="red")points(sam[sam$y<=sin(sam$x),],col="yellow")4⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯>a<-4*sum(sam$y<=sin(sam$x))/m>a[1]2.55812实际值>b<--(cos(pi)-cos(0))>b[1]2三．模拟来自指数分布随机变量的样本均值的极限分布。x<-rexp(10
