多元统计分析及R语⾔建模（第五版）——第2章多元数据的数字表达课后习题第2章多元数据的数字表达
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练习题
1）对下⾯的相关系数矩阵，试⽤R语⾔求其逆矩阵，特征根和特征向量…，要求写出R语⾔计算函数
R=
要求写出R语⾔计算函数。
A = matrix(c(1.00,0.80,0.26,0.67,0.34,0.80,1.00,0.33,0.59,0.34,0.26,0.33,1.00,0.37,0.21,
0.67,0.59,0.37,1.00,0.35,0.34,0.34,0.21,0.35,1.00),nrow =5,ncol =5)#⽣成矩阵A
A
#矩阵求逆运⽤函数solve()
solve(A)#求A矩阵的逆矩阵
#求矩阵的特征值和特征向量运⽤函数eigen()函数
A.e = eigen(A,symmetric = T)#求A矩阵的特征值
A.e
A.e $ vectors%*%diag(A.e $ values)%*%t(A.e $ vectors)#求A矩阵的特征向量
(1)写出R语⾔统计
library(openxlsx)
d2.2= read.xlsx('mvexer5.xlsx',sheet ='E2.2')
head(d2.2)
hist(d2.2$ X,breaks = seq(0,3000,by =300),col =1:7,xlab ="⼯资(元)",ylab ="频数")#绘制频数直⽅图
m <- seq(0,3000,by =300)
hist(d2.2$ X ,m,freq = F,col =1:7,xlab ="⼯资(元)",ylab ="频率")#绘制频率直⽅图
Cumsum <- cumsum(d2.2$ X)
M <- seq(0,96000,by =3000)
hist(Cumsum,M,freq = F,col =1:12,las =3,xlab ="⼯资(元)",ylab ="累积频率")#绘制累积频率直⽅图
（2）⽤R语⾔进⾏基本统计分析min(d2.2)
max(d2.2)
可以得到某⽉份最低⼯资为1000，最⾼⼯资为2980
H1 = hist(d2.2$ X,breaks = seq(900,3000,300))#以组距为300画直⽅图
编制频数表，列出频数、频率、和累积频率names(H1)
data.frame('组中距'= H1 $ mids,'频数'= H1 $ counts,'频率'= H1 $ density*300,'累积频率'= cumsum(H1 $ density*300))
（3）⽤R语⾔作正态概率图并分析之
qqnorm(d2.2$ X)
qqline(d2.2$ X)
由正态概率图可以看出数据点基本是⼀条直线，因此数据可以近似看作正态分布。
3)以下是⼀份关学⽣是否抽烟与每天学习时间长短关系的调查数据，试⽤R语⾔对其进⾏基本统计分析。
d2.3= read.xlsx('mvexer5.xlsx',sheet ='E2.3')
d2.3
对数据进⾏简单的统计分析
练习题mvdim(d2.3)
names(d2.3)
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