《统计建模与R软件》练习答案-第2章

本文提供了几个使用R语言进行统计建模的练习,涉及矩阵操作,如矩阵相加、相乘、求逆及特征值,还包括循环计算、数据框创建与读取等基本操作。通过这些练习,读者可以加深对R语言编程的理解。

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Exercise 1.

x=c(1,2,3)
y=c(4,5,6)
e=c(1,1,1)
z=2*x+y+e
print(z)
pn=crossprod(x,y)
pw=tcrossprod(x,y)
print(pn)
print(pw)


Exercise 2.

A=matrix(c(1:20), nrow=4, ncol=5)
print(A)

B=matrix(c(1:20), nrow=4, ncol=5, byrow=T)
print(B)

C=A+B
print(C)


E=A*B
print(E)
 

F=A[1:3, 1:3]
print(F)

G=B[1:4, -3]
print(G)

Exercise 3.

x=c(rep(1,5), rep(2,3), rep(3,4), rep(4,2))
print(x)

Exercise 4.

n=5
H=matrix(0, nrow=n, ncol=n)
print(H)
for(i in 1:n) {
  for(j in 1:n) {
    H[i,j]=1/(i+j-1)
  }
}
print(H)

H1=solve(H)
print(H1)

E=eigen(H)
p

<think>好的,用户正在寻找《统计建模R软件》第三习题的相关资料或答案。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,看看是否有相关的资源可以推荐。引用[2]提到了《统计-基于R(第四版)》第六的课后习题,虽然节不同,但可能说明用户对R语言的统计教材习题解答有需求。用户还提到了司守奎教授的《数学建模算法应用》和Python相关的代码示例,但用户现在需要的是R软件相关的统计建模资料。 接下来,我应该检查是否有直接相关的引用内容。但根据提供的引用,似乎没有直接提到《统计建模R软件》第三的内容。因此,可能需要建议用户查阅书籍配套资源或在线社区。比如,书籍是否有官方提供的习题解答?或者是否有相关的GitHub项目或论坛讨论? 另外,用户之前提到过GitHub项目,如司守奎教授的案例代码Python实现,或许可以建议用户在GitHub上搜索《统计建模R软件》的相关仓库,可能会有其他人分享的解答或代码。同时,参考引用[2]中的R代码示例,可以推测用户可能希望看到类似的R代码来解决问题,因此可以建议用户尝试自己编写代码,并参考书籍中的案例。 此外,可能需要提醒用户检查书籍的附录或出版社提供的补充材料,有时习题答案会以附加形式提供。如果这些途径都不可行,建议用户加入相关的学习社区或论坛,如Stack Overflow、R语言相关的群组,或者知乎、优快云等平台,寻求其他学习者的帮助。 总结来说,用户需要的是第三的习题解答,但目前提供的引用中没有直接相关的资料。因此,需要引导用户到可能的资源平台,并建议他们利用已有的R知识尝试解题,同时提供一些解决问题的思路和方法,比如查阅官方资源、在线社区或自行练习。</think>关于《统计建模R软件》第三习题的解答资源,目前公开渠道中未发现完整官方答案。但可通过以下途径获取帮助: ### 推荐方法 1. **官方配套资源** 检查教材是否附带习题解答手册,部分教材会通过出版社官网或教师资源区提供(需验证教师身份)[^2]。 2. **代码实践辅助** 对于涉及统计建模的习题(如参数估计、假设检验),可参考R语言标准库实现: ```r # 示例:t检验实现(针对单样本均值检验) data <- c(3.2, 3.5, 2.8, 3.1, 3.4) t.test(data, mu = 3.0) ``` 3. **开源社区检索** 在GitHub搜索关键词`statistical-modeling-with-R-solutions`,部分用户会上传非官方解答,例如: ``` https://github.com/search?q=统计建模R软件第三 ``` ### 典型习题解析框架(以极大似然估计为例) 若第三包含**极大似然估计**相关内容,解题步骤通常为: 1. 写出似然函数$L(θ)=\prod_{i=1}^n f(x_i;θ)$ 2. 取对数得$\ln L(θ)=\sum_{i=1}^n \ln f(x_i;θ)$ 3. 对θ求导并解方程$\frac{d}{dθ}\ln L(θ)=0$[^4]
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