R语言系列4

1.     正态性W检验方法

运用函数shapiro.test(x)提供w统计量和相应的p值，当p值小于某个显著水平（0.05）时，则认为样本不是来自正态分布的总体，否则承认样本来自正态分布总体。

>w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,

+66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)

>shapiro.test(w)

 

Shapiro-Wilknormality test

data:  w

W = 0.96862,p-value = 0.8371  P值大于0.05，则认为样本来自正态分布的总体。

2.     plot(f,y),其中f是因子，y是数值向量，第一种格式生成f的直方图，第二种格式生成y关于f的直方图。

>y<-c(1600, 1610, 1650, 1680, 1700, 1700, 1780, 1500, 1640,

+ 1400, 1700, 1750, 1640, 1550, 1600,1620, 1640, 1600,1740, 1800, 1510, 1520, 1530, 1570, 1640, 1600)

>f<-factor(c(rep(1,7),rep(2,5), rep(3,8), rep(4,6)))

> plot(f)

>plot(f,y)

3. image(x, y, z, ...)  绘出三维图形的映像，其中x,y是数值型向量，z是矩阵，

 contour(x,y, z, ...) , 绘制三维图形的等值线

persp(x,y, z, ...)   绘制三维图形的表面曲线