開始使用 R 語言

注意^, 在^R指令的英文大小寫有差異^,s與^S是不同的^,R 也保留一些物件與指令名稱^, 如 ^{,s, C, T,}

F等^, 這些叫做^"保留名字^ 另外一些系統常用的指令名稱^,如 ^{q st CD FI Tdimean pirange}

rank var

· · ·

對物件命名時盡量避免定義一個物件^, 與現有的物件同名^. 所以命名時要避免重覆^, 以 免後來引起錯亂。 對物件命名時^, 物件名稱起始位置須以文字或^{". (}句點^), 若物件名稱以^{". (}句點⁾ 為起始^,名稱第二個位置需為文字^, 物件名稱其餘位置^,以文字⁽

_{A − Z}

或

_{a − z}

^),數字 ⁽

_{0 − 9}

^),"

_/

^,

"., 或^"

₋

^, 皆可^,中間不可有空格或 ^{" }

R 的最基本物件是向量^,"向量^ 是指包含相同^"模式^{ (mode)} 的元素 ^(element) 組成^, 主要有⁶ 種基本模式 邏輯 ^{logi al,} 整數 ^integer, 倍精準度 ^double, 單精準度 ^single, 複數 ^omplex, 及文字

hara ter, 同一向量內的元素不可混合。

求助指令 ^help: 用^help("指令^) 可幫助了解該指令的操作功能。 help(topi )

R 數值基本運算: 加^+,減 ^-, 乘^*, 除^/, 整數商^%/%(高斯商數^), 餘數 ^%%(mod), 冪次方 ^** 或 ^{^} 範例 ^1: 在命令列輸入下列指令後按 ^Enter 鍵^,看看輸出結果

> 2 - 1 * 2

> -1/-1 #除法運算

> 6/3 -2+1*0+3/3-3

> 2**-3 # 指數運算

> 2^17%% 17 #求餘數

> 19 %% 17 %% 13 # ompare to (19 %% 17) %% 13 and 19 %% (17 %% 13)

> 3-2 %% 5+3 *2-4/2

建立資料: 用 指令建立資料

R軟體中有六種屬性資料^, 分別為

1. 文字字串 ( hara ter) : "a", "sw "

2. 數值 ^{(numeri ):} 實數 ^{2,15.5 ,...}

3. 整數 ^{(integer): 3,2L ,(R} 中儲存資料視 ^L 為一整數⁾

4. 邏輯 ^{(logi al): TRUE, FALSE}

5. 複數 ^{( omplex):}

_{1 + 4i}

⁽分為實數部分⁺虛數部分⁾

6. 二進位資料 (raw):01011001,

mydata 資料名稱^, 可自己建立。⁼ 亦可使用 ^<- 。 資料為向量資料 範例 ^2: 輸入資料

>mydata1 = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)

> mydata1

[1℄ 1 2 3 4 5 6 7 8 9

順伯的窩 第 頁 共 頁

>mydata2<- 2:10

> mydata2

[1℄ 2 3 4 5 6 7 8 9 10

> mydata<- (mydata1,mydata2) #合併兩向量資料

> mydata

[1℄ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 10

範例 ^3: 資料運算

> 1/mydata1 #向量資料算術運算

[1℄ 1.0000000 0.5000000 0.3333333 0.2500000 0.2000000 0.1666667 0.1428571

0.1250000 0.1111111

> mydata1^2

[1℄ 1 4 9 16 25 36 49 64 81

> 2*mydata1+1

[1℄ 3 5 7 9 11 13 15 17 19

> log(mydata1,10) #對向量資料每一元素取函數值

[1℄ 0.0000000 0.3010300 0.4771213 0.6020600 0.6989700 0.7781513 0.8450980

0.9030900 0.9542425

> mydata1*mydata2 #兩向量兩兩乘積

[1℄ 2 6 12 20 30 42 56 72 90

#自定義運算式

> xi<- (mydata1,10)

> xi

[1℄ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 等同 seq(1,10,by=1)

> sum((xi - mean(xi))^2)/(length(xi)- 1)

[1℄ 9.166667

> xi>5 # 資料邏輯

[1℄ FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

> xi[as.logi al((xi > 8) + (xi < 3))℄

[1℄ 1 2 9 10

#modifying subset of ve tor

> xi[log(xi,10) < 0.5℄ <- 2

> xi

[1℄ 2 2 2 4 5 6 7 8 9 10

表 2: 向量變數常用指令函數

指令 用法說明簡介

() 建立向量或聯結不同的向量

length(x) 算出資料 ^x 的筆數

x[2℄ (i = 2)

x i

資料

x[-2℄ (i = 2) x 資料中除了第 ⁱ筆資料

x[1:5℄ (k = 5) x 資料的前⁵筆資料

x[(length(x)-5):length(x) ℄ (k = 5) x 資料 ⁽前⁵筆資料除外⁾

x[ (1,3,6)℄ (First, 3rd and 6th) x 資料中的第^1,3,6筆資料

x[x>3℄ (the value is > 3) x 資料中數值比³大的資料

x[x < −2|x > 2]

^x 資料中數值比²大或小於^-2的資料

whi h(x == max(x)) x 資料中第幾筆數值為最大值

umax(x); umin(x) 呈現^x 資料中累積最大值 ⁽最小值⁾

範例 ^{5: R} 指令函數

> x = (45,43,46,48,51,46,50,47,4 6,45 ) # Entering data with

> x = (x,48,49,51,50,49) # append values to x

> x[16℄ = 41;x[17:20℄ = (40,38,35,40) # add to many spe ified indi es

> x # print x data

[1℄ 45 43 46 48 51 46 50 47 46 45 48 49 51 50 49 41 40 38 35 40

> ummax(x) # running maximum

[1℄ 45 45 46 48 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51

> ummin(x) # running minimum

[1℄ 45 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 41 40 38 35 35

範例 ^6: 數值上的陷阱 ^1-0.9==0.1

R 軟體中儘管¹ 可以被完美地精確表示^, 而對 ^0.1 和 ^0.9 卻做不到。 使用函數 all.equal()

來比較兩個數^, 因為它包含一個可以指定數值容忍限的參變數。

> 1-0.9==0.1

[1℄ FALSE

> all.equal(1.0-0.9,0.1,tol=1 0^(- 6))

順伯的窩 第 頁 共 頁

[1℄ TRUE

> all.equal(pi,3.14159,tol=10 ^(-6 ))

[1℄ TRUE

> all.equal(pi,3.14159,tol=10 ^(-7 ))

[1℄ "Mean relative differen e: 8.446639e-07"

範例 ^7: 數值的精密度:formatC(x,digits =50) 最高⁵⁰位

[1℄ "0.10000000000000000555" # 與數值 ^1-0.9 不同

> formatC(2^0.00000000001/2^0 .000 0000 1,5)

[1℄ " 1"

> formatC(2^0.00000000001/2^0 .000 0000 1,10 )

[1℄ "0.9999999931"

> 2^0.0000000000000001==2^0.0 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001

[1℄ TRUE #兩數相差值已小於數值精密度容忍度 ⁽接受兩數相等⁾

> 2^0.000000000000001==2^0.00 0000 0000 0000 0000 0000 0000 001

[1℄ FALSE #兩數相差值尚未小於數值精密度容忍度 ⁽不接受兩數相等⁾

(d) root.of.four <- sqrt(4)

(e) x<-1; x< -1

(h) 鍵入^{TRUE + T +FALSE*F + T*FALSE +F ,}輸出結果為何^?

3. 用 ^R語言計算下列值^?

(a)

|2 ³ − 3 ² |

值 ^?

(b)

e ^e

( )

(2.3) ⁸ + ln(7.5) − cos(π/3)

4. 用 ^R語言計算下列值^?

(a)

6!

值 ^?

(b) 組合數

_{C 5} ⁵²

( )

log ₁₀ π

值

5. 用 ^R語言計算下列值^?

(a)

4 ³ + 3 ²⁺¹ =

^?

(b)

p (4 + 3)(2 + 1)

( )

( 1 + 2 3 + 4 ) ²

6. 由螢幕輸入 ^x<-pi 求列印出

_π

小數點部份⁽小數點後¹⁰位⁾

7. 用 ^R語言輸入下列指令^, 預期產生的值為何^?

(a) 2+3*4

(b) 2/3/4

( ) 2^3^4

8. 在 ^R中輸入 >z= (0,0,0,2,0) 後^, 依序下列步驟

(a) 輸入 >z[ (1,5)℄ <- 1 預期 ^z 產生的結果為何^?

(b) 輸入 >z[whi h.max(z)℄ <- 0 預期 ^z產生的結果為何^?

( ) 輸入 >z[z==0℄ <- 8 預期 ^z產生的結果為何^?

9. 在 ^R中輸入下列指令後^, 預期產生的輸出結果為何^?

(a) (1,4)* (2,3)

(b) (1:3)[any( (T,F,T))℄

( ) (1:3)[all( (T,F,T))℄

(d) (T,T,F) (F,T,F)|

(e) (T,T,F) | (F,T,F)|

(f) n har( ("ab d","efg"))

10. 用 ^sum() 指令求

1 + 2 + 3 + · · · + 99 + 100

11. 用 ^sum() 指令求

_{1 +} ¹ 2 + 1

3 + · · · + 1 10

12. 用 ^R語言計算求兩向量點積

[2, 5, 6, 7]

^,

[−1, 3, −1, −1]

順伯的窩 第 頁 共 頁

13. 資料 ^{x:17 1620 2422 152115 1722}

(a) 如何找出資料 ^x 的最大、 最小值^?

(b) 若其中一筆資料 ²⁴為錯誤值^, 如何更正為 ^18,並命名新變數為 ^newx

( ) 有哪幾筆資料超過^20,其資料為何^? 總和為多少^?

14. 若去年一年手機的通話費用 ⁽美元⁾ 為^{46 333937 4630 483249 3530 48}

(a) 用^"bill為名^,建立資料^? 用 ^sum 指令求去年總通話費^?

(b) 哪一月份費用最多^? 哪一月份費用最少^?

( ) 哪一月份費用超過^40,其比率為多少^?

15. 在 ^R軟体中^, 使用下列指令^, 預期其結果為何^{? > x =} (1,3,5,7,9)

> y = (2,3,5,7,11,13)

(a) x+1

(b) y*2

( ) length(x)及 ^length(y)

(d) x + y

(e) sum(

x > 5

⁾ 及 ^sum(

x[x > 5]

⁾

(f) sum(

x > 5|x < 3

⁾ 符號

_|

為 ^{"'or, &} 為^"and

(g)

y[3]

(h)

y[−3]

(i)

y[x]

^{(What is NA?)}

(j)

y[y >= 7]

16. 若在 ^R 軟体中建立資料 ^{x = (1, 8, 2,6, 3,8, 5,5, 5,5)}並令

_{x i}

表示第

_i

筆資料^, 用指令完 成下列式子

(a)

(x 1 + x 2 + · · · + x ¹⁰ )/10

^, 用 ^sum() 指令

(b) 求

_{log 10 x i , ∀i}

^{, (}用^log() 指令^, 內定基底為^e)

( ) 求

_{(x i} − 4.4)/2.875, ∀i

^{, (}用一次指令完成⁾

(d) 求^x 全距 ^, 用^max() 和 ^min() 兩指令

17. 用 ^R語言計算

log 2 + log 3 + log 4 + · · · + log 9

值^?

順伯的窩 第 頁 共 頁

在文檔中 R data (頁 4-10)