R语言实验一
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大数定律和中心极限定理的r语言实验报告
大数定律和中心极限定理是概率论中的两个重要概念。
大数定律描述了在独立重复试验中，当试验次数趋于无穷时，某一事件发生的频率趋于其概率。
中心极限定理则指出，无论试验中的个体之间的差异有多大，当试验次数足够多时，试验结果的平均值将接近正态分布。
以下是一个简单的R语言实验报告，用于演示大数定律和中心极限定理。
大数定律和中心极限定理的R语言实验
实验目的：通过模拟实验，观察大数定律和中心极限定理的现象。
实验原理：
1.大数定律：在大量独立重复试验中，某一事件的相对频率趋近于该事件的概率。
2.中心极限定理：无论个体之间的差异有多大，当试验次数足够多时，试验结果的平均值将接近正态分布。
实验步骤：
1.生成1000个0到1之间的随机数，模拟1000次掷硬币试验（正面概率为0.5）。
2.计算正面朝上的频率。
3.使用R语言绘制频率直方图和正态分布曲线。
4.重复步骤1-3多次（例如100次），观察频率的稳定性。
5.计算100次试验中每次试验得分的平均值的频数分布，并绘制直方图和正态分布曲线。
实验结果：
1.正面朝上的频率逐渐稳定于0.5。
2.频率直方图接近正态分布。
3.平均值的频数分布也接近正态分布。
实验分析：
实验结果验证了大数定律和中心极限定理。
在大量独立重复试验中，正面朝上的频率趋近于0.5，符合大数定律。
同时，试验结果的平均值分布接近正态分布，符合中心极限定理。
结论：通过R语言模拟实验，我们观察到了大数定律和中心极限定理的现象，加深了对这两个定理的理解。
RStudioR语言与统计分析实验报告
RStudioR语言与统计分析实验报告1. 实验目的本实验旨在介绍RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
通过本实验，可以了解RStudio的基本功能和操作，掌握R语言的基本语法和常用函数，并在实际数据分析中应用所学知识。
2. 实验环境与工具本实验使用RStudio软件进行实验操作。
RStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言编程和统计分析。
它提供了代码编辑器、调试器、数据可视化工具等一系列功能，便于用户进行数据处理和分析。
3. 实验步骤本实验分为以下几个步骤：3.1 安装R和RStudio在开始实验之前，需要先安装R语言和RStudio软件。
R语言是一种统计分析和数据挖掘的编程语言，而RStudio是R语言的集成开发环境。
3.2 RStudio界面介绍在打开RStudio后，可以看到主要分为四个区域：代码编辑器、控制台、环境和帮助。
代码编辑器用于编写R语言代码，控制台用于执行和查看代码运行结果，环境用于查看和管理数据对象，帮助用于查阅R语言文档和函数说明。
3.3 R语言基础研究R语言的基本语法和常用函数是使用RStudio进行统计分析的基础。
实验中将介绍R语言的数据类型、赋值操作、条件语句、循环语句等基本概念，并演示常用函数的使用方法。
3.4 实际数据分析应用通过实际数据分析案例，将R语言和RStudio运用到实际问题中。
根据给定的数据，使用R语言进行数据处理、探索性分析和统计模型建立，并通过可视化工具展示分析结果。
4. 实验总结通过完成本实验，我们了解了RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
掌握了RStudio的基本功能和操作，熟悉了R语言的基本语法和常用函数。
通过实际数据分析案例的应用，提高了数据处理和统计分析能力。
5. 参考资料。
R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用
R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用【引言】身高和体重是人体健康状况的重要指标之一，身高一般与体重成正比，但具体的关系因个体差异而异。
为了探究女性身高与体重之间的关系，并通过回归分析建立二者之间的数学模型，本实验使用R语言进行实验。
【数据获取与处理】从网上收集了100名女性的身高和体重数据作为样本。
数据处理阶段，首先对数据进行了基本统计分析，包括计算身高和体重的平均值、标准差等；然后，进行了数据可视化，使用散点图展示了身高和体重之间的关系。
【回归建模】接下来，使用R语言进行回归分析建模。
假设身高为自变量x，体重为因变量y，建立线性回归模型y=β0+β1x+ε，其中ε为误差项。
使用最小二乘法对样本数据进行拟合，估计模型参数β0和β1【模型评估】为了评估模型的拟合程度，使用R方值和均方根误差（RMSE）进行评估。
R方值越接近1表示模型拟合效果越好，RMSE值越小表示模型预测结果与实际数据越接近。
【结果讨论】根据回归分析得到的模型参数估计值，可以判断女性身高和体重之间存在正相关关系。
同时，R方值为0.8，表明模型拟合效果较好。
但是，RMSE为3.2，表示模型的预测误差较大，可能存在其他影响体重的因素未考虑。
【结论】回归分析可以帮助我们了解女性身高和体重之间的关系，并建立数学模型预测体重。
本实验结果显示女性的身高与体重存在正相关关系。
但是，模型的预测效果可能还可以改进，需要进一步考虑其他可能的影响因素，例如年龄、饮食习惯等。
[2] Guo SS, Chumlea WC. Tracking of body mass index in children in relation to overweight in adulthood. Am J Clin Nutr, 1999, 70(1):145S-148S.【附录】实验中使用的R代码如下：```R#数据处理与可视化data <- read.csv("data.csv") # 读取数据文件summary(data) # 统计数据plot(data$height, data$weight, xlab="身高", ylab="体重",main="身高与体重关系散点图") # 绘制散点图#回归分析model <- lm(weight ~ height, data=data) # 建立回归模型summary(model) # 查看模型摘要信息plot(data$height, data$weight, xlab="身高", ylab="体重",main="身高与体重关系散点图") # 绘制散点图abline(model, col="red") # 绘制回归线#模型评估Rsquared <- summary(model)$r.squared # 计算R方值RMSE <- sqrt(mean((data$weight-predict(model))^2)) # 计算RMSE值```【Acknowledgement】感谢所有参与实验的被试者，以及提供数据的相关组织或个人。
高尔顿钉板R语言实验
【实验结论】 1．当取定小球数时，概率为 0.5 时整体图像大致为正态分布图，当概率小于 0.5 时图像最高点向左偏移，大于 0.5 时向右便宜。 2．当概率去定时，随着小球数目的增多，图像和正态分布图的拟合程度越来 越高，但当小球数超过 10000 时，变化不明显。
高尔顿钉板试验 【实验目的】 1、加强对正态分布的理解 2、了解独立同分布的中心极限定理 3、掌握 R 在计算机模拟中的应用 【实验要求】 1、了解 R 程序文件的建立和运行，理解循环等控制语句的应用。 2、了解 R 的程序设计，掌握用 R 处理实际问题的能力。 【实验内容】 高尔顿钉板试验，这个试验是英国科学家高尔顿设计的，具体如下：自板上 端放一个小球，任其自由下落。在其下落过程中，当小球碰到钉子时从左边落下 的概率为 p，从右边落下的概率为 1-p，碰到下一排钉子又是如此，最后落到底 板中的某一格子，因此任意放入一球，则此球落入哪个格子事先难以确定（设横 排共有 m=20 排钉子，每一排钉子等距排列，下一排每个钉子恰好在上一排两相 邻钉子中间） 。 （1）分别取 p=0.15,0.5,0.85，自板上端放入 n 个小球，取 n=5000，观察 n 个小球落下后呈现的曲线（直方图） 。 （2）固定 p=0.3，分别取 n=1000,10000,100000，观察小球落下后呈现的曲 线的变化。 【实验思路】 令μk 表示某一个小球在第 k 次碰到钉子后向左或向右落下这一随机现象相 联系的随机变量（μ=1 表示向右落下，μ=-1 表示向左落下） ，令μn=
d<-NA for(i in 1:10000) { a<-rbinom(20,1,0.3) b<-sum(a) d<-c(d,(b-10)) } hist(d)
d<-NA for(i in 1:100000) { a<-rbinom(20,1,0.3) b<-sum(a) d<-c(d,(b-10)) } hist(d)
r语言实验报告
r语言实验报告R语言实验报告介绍•本文旨在对R语言实验报告进行相关介绍和指导。
准备工作•在开始编写R语言实验报告之前，需要进行一些准备工作：–安装R语言环境–确保安装必要的R包–理解实验要求和相关数据集实验报告结构•一个完整的R语言实验报告通常包含以下几个部分：1. 标题•实验报告的标题应简明扼要地描述实验内容。
2. 引言•引言部分应包含以下内容：–实验的背景和目的–实验所采用的数据集和方法的简要介绍3. 数据分析•数据分析部分是实验报告的重点，应包含以下内容：–数据的读取和预处理–数据的可视化–统计分析方法的应用–结果的解释和讨论4. 结论•结论部分应总结实验的结果，并对实验的目的和方法进行评价。
5. 参考文献•参考文献部分应列举实验报告中所引用的相关文献。
编写要点•在编写R语言实验报告时，需要遵守以下要点：1. 语法规范•使用清晰、准确的语法表达实验过程和结果。
2. 结果的解释•对于结果的解释，应该尽量采用简洁明了的语言，避免使用过于专业的术语或过于复杂的句子结构。
3. 图表的使用•图表是实验报告中常用的可视化工具，应合理使用图表来展示数据和结果，并配以简洁明了的图题和注解。
4. 逻辑性和连接性•实验报告应具有良好的逻辑性和连接性，各部分之间应有明确的联系和衔接，以确保整篇报告的连贯性。
结语•编写一份规范、完整的R语言实验报告需要系统的学习和实践，希望本文对您有所帮助。
参考文献•[参考文献1]•[参考文献2]继续编写一份更详细的R语言实验报告：R语言实验报告介绍•本文旨在对R语言实验报告进行相关介绍和指导。
准备工作•在开始编写R语言实验报告之前，需要进行一些准备工作：–安装R语言环境：确保在电脑上成功安装R语言的最新版本。
–确保安装必要的R包：根据实验需求，安装并加载所需的R包，例如ggplot2、dplyr等。
–理解实验要求和相关数据集：认真阅读实验要求，理解实验的目的和需求，并熟悉所使用的数据集。
R语言 上机实验一 EXCEL的应用
上机实验一Excel的应用基础训练：1.在Excel2000中按下列要求建立数据表格和图表：成分含量比例碳0.02氢0.25镁 1.28氧 3.45具体要求如下:1)将下列某种药品成分构成情况的数据建成一个数据表(存放在A1:C5的区域内),并计算出各类成分所占比例(保留小数点后面3位),其计算公式是:比例=含量(mg)/含量的总和(mg)2)对建立的数据表建立分离型三维饼图,图表标题为“药品成分构成图”，并将其嵌入到工作表的A7:E17区域中。
步骤：操作二、把下列表格录入。
2006级部分学生成绩表学号姓名性别数学礼仪计算机英语总分平均分最大值最小值200601孙志男72828162200602张磊男78747880200603黄亚女80706870200604李峰男79716276200605白梨女58824265200606张祥女78717052按下列要求操作：（１）把标题行进行合并居中。
（２）用函数求出总分，平均分、最大值、最小值。
（３）用总分成绩递减排序，总分相等时用学号递增排序。
（４）筛选计算机成绩大于等于70分且小于80分的纪录。
并把结果放在sheet2中。
（５）把sheet1工作表命名为“学生成绩”，把sheet２工作表命名为“筛选结果”。
操作三、在Excel中录入下列表格学生成绩表编号姓名英语计算机数学总成绩001张三858086002李四628195003王五858282004赵六988382005马七787875006杨八858582007刘九657875008张四758582009李十359565010王六755875平均分最高分按要求操作：1、设置工作表行、列：标题行：行高30；其余行高为20。
2、设置单元格：（1）标题格式：字体：楷书；字号：20；字体颜色为红色；跨列居中；底纹黄色。
（2）将成绩右对齐；其它各单元格内容居中。
3、设置表格边框：外边框为双线，深蓝色；内边框为细实心框，黑色。
R语言实验报告.
一、试验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析。
二、试验环境Windows系统，RGui（32-bit）三、试验内容模拟产生电商专业学生名单(学号区分)，记录高数、英语、网站开发三科成绩，然后进行统计分析。
假设有的100 名学生，起始学号为210222001，各科成绩取整，高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上。
英语成绩为正态分布，平均成绩80，标准差为7。
网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
把正态分布中超过100分的成绩变成100分。
1 把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中;2计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply 函数）3求总分最高的同学的学号4绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）5画星相图，解释其含义6画脸谱图，解释其含义，7画茎叶图、qq图四、试验实现（一）按要求随机生成学号，和对于的高数、英语、网站开发三科成绩。
A、生成学号B、生成高数成绩高数成绩要求：高数成绩为均匀分布随机数，都在75分以上均匀分布函数：runif(n,min=0,max=1)其中，n 为产生随机值个数（长度），min为最小值，max为最大值。
C、生成英语成绩英语成绩要求：正态分布，平均成绩80，标准差为7正态分布函数：rnorm(n, mean = 0, sd = 1)其中，n 为产生随机值个数（长度），mean 是平均数，sd 是标准差。
D、生成网站开发成绩网站开发成绩要求：网站开发成绩为正态分布，平均成绩83，标准差为18。
其中大于100的都记为100。
（二）把上述信息组合成数据框，并写到文本文件中; 计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分，（使用apply 函数）A、生成文本文件B、打开数据框C、在数据框中命名变量D、计算各种指标:平均分，每个人的总分，最高分，最低分平均分（x4）：总分(x5)：最低分(x6)：最高分(x7)：（三）将生成成绩写入文本文件中（四）求总分最高的同学的学号（五）绘各科成绩直方图、散点图、柱状图丶饼图丶箱尾图（要求指定颜色和缺口）直方图散点图柱状图饼图箱尾图（要求指定颜色和缺口）（六）画星相图，解释其含义（七）画脸谱图，解释其含义（八）画茎叶图（九）qq图五、试验总结这次试验是我第一次接触R语言，刚开始遇到了很多困难，对于R语言一窍不通，后来经过老师的悉心指导，以及自己积极的去查找资料，对R语言有了进一步的了解。
R语言实验报告范文
R语言实验报告范文实验报告：基于R语言的数据分析摘要：本实验基于R语言进行数据分析，主要从数据类型、数据预处理、数据可视化以及数据分析四个方面进行了详细的探索和实践。
实验结果表明，R语言作为一种强大的数据分析工具，在数据处理和可视化方面具有较高的效率和灵活性。
一、引言数据分析在现代科学研究和商业决策中扮演着重要角色。
随着大数据时代的到来，数据分析的方法和工具也得到了极大发展。
R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据科学领域。
本实验旨在通过使用R语言进行数据分析，展示R语言在数据处理和可视化方面的应用能力。
二、材料与方法1.数据集：本实验使用了一个包含学生身高、体重、年龄和成绩的数据集。
2.R语言版本：R语言版本为3.6.1三、结果与讨论1.数据类型处理在数据分析中，需要对数据进行适当的处理和转换。
R语言提供了丰富的数据类型和操作函数。
在本实验中，我们使用了R语言中的函数将数据从字符型转换为数值型，并进行了缺失值处理。
同时，我们还进行了数据类型的检查和转换。
2.数据预处理数据预处理是数据分析中的重要一步。
在本实验中，我们使用R语言中的函数处理了异常值、重复值和离群值。
通过计算均值、中位数和四分位数，我们对数据进行了描述性统计，并进行了异常值和离群值的检测和处理。
3.数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一、R语言提供了丰富的绘图函数和包，可以用于生成各种类型的图表。
在本实验中，我们使用了ggplot2包绘制了散点图、直方图和箱线图等图表。
这些图表直观地展示了数据的分布情况和特点。
4.数据分析数据分析是数据分析的核心环节。
在本实验中，我们使用R语言中的函数进行了相关性分析和回归分析。
通过计算相关系数和回归系数，我们探索了数据之间的关系，并对学生成绩进行了预测。
四、结论本实验通过使用R语言进行数据分析，展示了R语言在数据处理和可视化方面的强大能力。
通过将数据从字符型转换为数值型、处理异常值和离群值，我们获取了可靠的数据集。
r语言实验报告
r语言实验报告R语言实验报告引言R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言，具有丰富的包和函数库，适用于各种数据处理和可视化任务。
本实验旨在探讨R语言在数据处理和可视化方面的应用，通过实际案例展示其强大的功能和灵活性。
数据导入与处理我们需要导入数据集，并进行初步的处理。
在R语言中，可以使用read.csv()函数导入csv格式的数据文件，然后通过head()函数查看数据的前几行，以了解数据结构和内容。
接下来，可以使用subset()函数筛选出需要的数据列，并使用na.omit()函数删除缺失值，确保数据的完整性和准确性。
数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助我们更直观地理解数据的分布和关系。
在R语言中，可以使用ggplot2包来绘制各种类型的图表，如散点图、折线图和直方图等。
通过设置不同的参数和颜色，可以定制化图表的样式，使其更具有美感和可读性。
统计分析除了数据可视化，R语言还提供了丰富的统计分析函数，可以帮助我们进行各种统计推断和建模分析。
例如，可以使用lm()函数进行线性回归分析，通过summary()函数查看回归模型的拟合效果和显著性检验结果。
此外，还可以使用t.test()函数进行假设检验，判断样本均值之间是否存在显著差异。
结果解释与总结我们需要对分析结果进行解释和总结。
在解释结果时，应该清晰地说明分析方法和推断过程，避免歧义和误导。
在总结部分，可以简要概括分析的主要发现和结论，指出数据分析对问题的解决和决策的重要性和价值。
结论通过本实验，我们深入探讨了R语言在数据处理和可视化方面的应用，展示了其强大的功能和灵活性。
R语言不仅可以帮助我们高效地处理和分析数据，还可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
希望本实验可以帮助读者更好地掌握R语言的应用技巧，提升数据分析和统计建模的能力。
R语言实验报告
实验目的：
熟悉R软件的使用。
实验内容
1.R,Rstudio以及有关packages的安装。
2.查询已安装的packages，查询函数lm()的帮助
3.对前四章的样例程序运行
4.创建各类数据结构，并总结其特点创建向量
b<-c("one","two","three")
创建数组
x<-array(1:20,dim=c(4,5))
创建矩阵
A<-matrix(1:20,nrow=4,ncol=5,byrow=TRUE)
创建数据框
df<-data.frame(
Name=c("Alice","B","J","JE","JO"),
Sex=c("F","F","M","M","M"),
Age=c(13,13,12,13,12),
Height=c(56.5,65.5,57.3,62.5,59.0),
Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) );df
创建列表
Lst<-list(names="Fred",wife="Mary",no.chiidren=3,child.age=c(4,7,9))
Lst
5.导入导出文本格式以及excle表格数据，将默认的数据，iris进行多种数据操作并保存到文件
（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）。
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实验1 R基础（一）
一、实验目的：
1.熟悉实验报告书的书写要求；
2.熟悉R的界面及基本操作。
二、实验内容：
1.熟悉R官方网站及下载安装方法；
2.熟悉R的界面及菜单功能；
3.掌握R的简单操作；
4.利用R 软件进行一些简单的数学运算。
练习：
要求：①完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下)，并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色（包括后面的思考及小结），②回答思考题，③简要书写实验小结。
④修改本文档名为“本人完整学号姓名1”，其中1表示第1次实验，以后更改为2,3,...。
如文件名为“1305543109张立1”，表示学号为1305543109的张立同学的第1次实验，注意文件名中没有空格及任何其它字符。
最后连同数据文件、源程序文件等（如果有的话，本次实验没有），一起压缩打包发给课代表，压缩包的文件名同上。
截图方法：
法1：调整需要截图的窗口至合适的大小，并使该窗口为当前激活窗口（即该窗口在屏幕最前方），按住键盘Alt键（空格键两侧各有一个）不放，再按键盘右上角的截图键（通常印有“印屏幕”或“Pr Scrn”等字符），即完成截图。
再粘贴到word文档的相应位置即可。
法2：利用QQ输入法的截屏工具。
点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标，选择其中的“截屏”工具。
）
1.访问R的官方网站，了解网站基本框架和内容：/。
2.在镜像网站CRAN下载最新版R安装程序。
选择离自己最近的国内的镜像网站，
点击进入其中一个镜像网站后，下载最新版的Windows下的安装程序。
3. 安装R 程序（如果实验电脑已经安装，则可跳过此步骤）。
双击R-3.2.3-win.exe （目
前最新版）开始安装。
一直点击下一步，各选项默认。
4. 在R 中进行简单的计算。
实验基本原理与方法：
(1) R 的基本界面是一个交互式命令窗口，命令提示符是一个大于号“>”，命令的结
果马上显示在命令下面。
(2) R 命令主要有两种形式：表达式或赋值运算（用“<-”表示）。
在命令提示符后键
入一个表达式表示计算此表达式并显示结果。
赋值运算把赋值号右边的值计算出来赋给左边的变量。
<- 表示赋值，c( )用来构建向量（一维数组），用来将多个值存储在一个变量（向量）中，X<-c( )即表示将一组数据赋给变量 X 。
(3) R 语言区分大小写，即 X 与 x 不同。
(4) 一行中允许有多个命令，多个命令由(;)分隔；基本命令由({和})合并成复合表达式。
(5) 注释以“#”开始，到行末结束；命令未结束，R 给出提示符(+)。
(6) 可以用向上光标键来找回以前运行的命令再次运行或修改后再运行。
完成以下基本计算（将输入和输出一起截图） (1)
-9的3次方乘以 5再除以 6；（^,*,/） (2)
3 的算术平方根； （sqrt()） (3)
10 的自然对数；(log()) (4)
以 10 为底的3+2π 的对数；（log10()，pi ） (5)
以自然对数为底的3.2 的指数；（exp()） (6) 三角函数cos 2π的值；（cos()）
(7) 连乘计算：①47P ，即7*6*5*4 ；（prod(7:4)） ②3!； ③7*6*5*4/3! ；
(8) 组合数计算：① 26C ； ② 1/26C 。
（利用上一题）
运行结果截图：
依次输入以下命令，完成以下向量的基本运算，理解体会每个命令或函数的意义（将输入和输出一起截图）
>x<-1:4 #将1，2，3，4四个数赋值给向量x
>a<-10
>x*a
>x+a
>sum(x)
>max(x)
>min(x)
>mean(x)
>median(x) #求x的中位数
>var(x)
>sort(x)
运行结果截图：
利用R 画出一些基本的函数图形
(1)通过seq 函数生成等差序列作为横坐标画出sin() 函数的散点图，命令如下：
>x<-seq(-pi,pi,by=pi/10)
>y<-sin(x)
>plot(x,y) #画出以(x,y)为坐标的点
>lines(x,y) #将散点连成平滑曲线
运行结果截图：
(2)利用hist()函数画直方图。
> X<-c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39)
> hist(X)
运行结果截图：
5.熟悉R的界面及菜单命令。
（参考教材P48页的2.1.3节）
(1)在命令行输入getwd()，查看系统当前的工作目录。
运行结果截图：
(2)在D盘新建一个文件夹，命名为“test”，将此文件夹设置为当前的工作目录。
法1：点击“文件”菜单下的“改变当前目录”，在窗口输入所需的工作目录，或单击“浏览”，选择所需要的工作目录。
法2：在命令行输入setwd("d:\\test")，注意是双反斜线。
运行结果截图：
(3)再次查看系统当前工作目录，确认是否改变成功。
运行结果截图：
(4)添加程序包。
a)从“程序包”菜单中首先“设定CRAN镜像”，在跳出来的镜像网站列表中选
择一个离自己较近的镜像网站。
b)点击“选择软件库”选择要从哪个软件库来下载程序包，一般的统计应用可以
选择默认的通用软件库“CRAN”和“CRAN(extras)”。
c)点击“安装程序包”，选择要安装的程序包，这里我们选择“fBasics”。
d)开始安装，安装完成，我们就可以载入程序包，通过library()命令，括号中填
写程序包名称fBasics。
加载成功，现在可以调用程序包里面的函数了。
e)我们对一个随机生成的10 个呈正态分布的数据nx 进行正态性检验，使用该
程序包里面的normalTest()函数。
>nx=rnorm(10,mean=0,sd=1) #产生10个平均值为0方差为1的随机数
>hist(nx,col="blue")
>lines(density(x), col="red", lwd=3) #加密度曲线
>normalTest(nx) #进行正态性检验
运行结果截图：
(5)在命令行输入ls()命令，或点击“其他”菜单下的“列出目标对象”，查看当前工
作空间里的所有对象。
运行结果截图：
6.若以上做完后还有时间，可以试着完成教材P43例2.1，例2.2，例2.3。
（不需要
截图）
思考：Comprehensive R Archive Network
1.镜像网站CRAN是哪几个单词的缩写？
答：Comprehensive R Archive Network
2.一个向量加一个常数，其结果是？
答：向量
3.对一个向量求sum()，其结果是？
答：这个向量分量的和
4.R的工作空间存放着什么？
答：所有用户定义的对象，保存有当前R的变量和函数
5.R命令中如果要输入文件路径，需要注意什么问题？
答：输入双反斜杠
6.为什么可以通过键盘的上、下方向键，能够调出已经输入过的命令？
答：对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时在现、编辑
7.使用非R内置函数，需要三个步骤，1下载、2安装，第3步是什么？其命令是？
答：第3步导入，其命名library(包名)
三、实验小结（必写，但字数不限）
答：R软件按照说明就可以安装，安装简单；运用R软件进行计算和分析，首先需要熟悉R 的界面及基本操作，这次实验只是利用R 软件进行一些简单的数学运算，所以难度不大；实验过程中需要掌握实验基本原理与方法，方能解决问题。
虽然刚开始学，会有些陌生，但是只要我们愿意花心思学，相信一定有所收获。
多看书，多实验，肯定能做好的。