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1、实验十数据可视化（绘图二）实验目的：1.熟悉R条形图的制作2.熟悉R直方图的制作3.熟悉用Q-Q图来检验分布的特征4.了解相关概率计算和随机抽样的R实现实验要求：完成每个实验内容的同时，在每题后面附上程序代码。要求独立完成。实验内容：一1.对于iris数据，用每类花（iris$Speciees）的样本数作为高度，制作条形图。heights- table(iris$Species)barplot(heights)2.用每类花的Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的平均值分别制作条形图，四图同显。par(mfrow=c(2,2)atta
2、ch(iris)SLength- tapply(Sepal.Length, Species, mean)barplot(SLength,main=Mean Temp.by Sepal.Length,col=1)SWidth- tapply(Sepal.Width, Species, mean)barplot(SWidth,main=Mean Temp.by Sepal.Width,col=2)PLength- tapply(Petal.Length, Species, mean)barplot(PLength,main=Mean Temp.by Petal.Length,col=3)PWidt
3、h- tapply(Petal.Width, Species, mean)barplot(PWidth,main=Mean Temp.by Petal.Width,col=4)3.分别制作Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的直方图（用密度值做代表，设置prob=T）,添加拟合的密度曲线，四图同显。par(mfrow=c(2,2)attach(iris)hist(Sepal.Length,prob=T,col=5)lines(density(Sepal.Length)hist(Sepal.Width,prob=T,col=2)lin
4、es(density(Sepal.Width)hist(Petal.Length,prob=T,col=3)lines(density(Petal.Length)hist(Petal.Width,prob=T,col=4)lines(density(Petal.Width)4.分别制作Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width的正态Q-Q图，四图同显，并说明他们的正态性。par(mfrow=c(2,2)attach(iris)qqnorm(Sepal.Length, main=Q-Q Plot: Sepal.Length,col=5)qq
5、line(Sepal.Length,col=5)qqnorm(Sepal.Width, main=Q-Q Plot: Sepal.Width,col=6)qqline(Sepal.Width,col=6)qqnorm(Petal.Length, main=Q-Q Plot: Petal.Length,col=9)qqline(Petal.Length,col=9)qqnorm(Petal.Width, main=Q-Q Plot: Petal.Width,col=8)qqline(Petal.Width,col=8)二用随机模拟的方法计算下面积分的数值，并和实际值作比较。0sinxdxm-10
6、0000sam-data.frame(x=runif(m,0,pi),y=runif(m,0,1)head(sam$y=sin(sam$x)plot(sam)abline(h=c(0,1),v=c(0,pi),col=red)points(samsam$y a-4*sum(sam$y a1 2.55812实际值 b b1 2三模拟来自指数分布随机变量的样本均值的极限分布。x-rexp(1000)n-c(2,5,10,60)m-10000xbar-data.frame()for(i in 1:length(n)for(j in 1:m)xbarj,i-mean(sample(x,ni,rep=T)par(mfrow=c(2,2)for(i in 1:4)hist(xbar,i,50,main=paste(n=,ni),prob=T)
