作业5答案

练习1 数据质量分析

1. 分析数据集nhanes中的缺失值分布
2. 分析数据集sleep中的缺失值分布

> md.pattern(nhanes)
> md.pattern(sleep)

练习2 数据特征分析

1. 数据特征分析的具体方法有哪些
2. 用合适的方法对iris数据集中的各变量进行数据特征分析

> hist(iris$Sepal.Length)
> table(iris$Species)
> pie(table(iris$Species))
> summary(iris)
> var(iris$Sepal.Length)
> sd(iris$Sepal.Length)

练习3 统计特征分析

1. 列举五个统计特征函数
2. 生成100个服从标准正态分布的随机数并记为向量x

3. 计算向量x的均值、方差、标准差、四分位距

4. 生成100个服从N(1,1)的随机数并记为向量y

5. 计算x与y的协方差、相关系数

> x <- rnorm(100)
> mean(x)
[1] 0.05929645
> var(x)
[1] 1.320958
> sd(x)
[1] 1.14933
> summary(x)
    Min.  1st Qu.   Median     Mean 
-3.14763 -0.78125 -0.01174  0.05930 
 3rd Qu.     Max. 
 0.89814  2.89096 
> y <- rnorm(100,1,1)
> cov(x,y)
[1] 0.07399299
> cor(x,y)
[1] 0.06139523

练习4 统计作图

1. 统计绘图的具体函数有哪些，解释这些函数绘制什么图形
2. 根据iris数据集，绘制散点矩阵图
3. 选取iris数据集中的第三列绘制条形图查看数据分布

> colors <- c("red","green","blue")
> pairs(iris[1:4],main="鸢尾花数据散点矩阵图",pch=21,bg=colors[unclass(iris$Species)])
> par(xpd = TRUE)
> legend(0.2, 0.02, horiz = TRUE, as.vector(unique(iris$Species)),fill = colors, bty = "n")
> hist(iris$Petal.Length)