实验八—基本统计分析（一）

实验8 基本统计分析（一）

1.基础性实验

R自带的数据集Titanic记录了泰坦尼克号上乘客的生存和死亡信息，该数据集包含船舱等级（class）、性别 (sex)、年龄（age）、生存状态（survived）四个类别变量。根据该数据集，生成以下频数分布表。

a) 生成sex和survived两个变量的二维列联表，并为列联表添加边际和

b) 生成class, sex, age和 survived四个变量的多维列联表

c) 将问题b)生成的列联表转化为带有类别频数的数据框

> data<-data.frame(Titanic)
> xtabs(Freq~Sex+Survived,data = data)
> addmargins(xtabs(Freq~Sex+Survived,data = data))
> tab<-xtabs(Freq~Class+Sex+Age+Survived,data = data)
> tab
> as.data.frame.array(tab)

2.验证性实验

代码清单7-3

library(Hmisc)
myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
describe(mtcars[myvars])

代码清单7-4

library(pastecs)
myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
stat.desc(mtcars[myvars])

代码清单7-11

library(grid)
library(vcd)
mytable <- xtabs(~ Treatment+Sex+Improved, data=Arthritis)
mytable
ftable(mytable)
margin.table(mytable, 1)
margin.table(mytable, 2)
margin.table(mytable, 3)
margin.table(mytable, c(1,3))
ftable(prop.table(mytable, c(1,2)))
ftable(addmargins(prop.table(mytable, c(1, 2)), 3))

3.设计性实验

生成如下数据框df，数据的范围[1,20]，并设定y2的第3个和第8个值为缺失值。调用Hmisc包中的describe()对数据框生成描述性统计量，观察实验结果。

> y1<-round(runif(10,1,20))
> y2<-round(runif(10,1,20))
> y2[c(3,8)]<-NA
> y3<-round(runif(10,1,20))
> df<-data.frame(y1,y2,y3)
> library(Hmisc)
> describe(df)
df 3  Variables      10  Observations
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
y1 n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 10        0        6    0.964      9.3    4.867 lowest :  2  5  7  8 11, highest:  5  7  8 11 15Value        2   5   7   8  11  15
Frequency    1   1   1   2   3   2
Proportion 0.1 0.1 0.1 0.2 0.3 0.2
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
y2 n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 8        2        6    0.952    10.12    6.607 lowest :  4  5  7 16 17, highest:  5  7 16 17 18Value          4     5     7    16    17    18
Frequency      1     1     3     1     1     1
Proportion 0.125 0.125 0.375 0.125 0.125 0.125
-------------------------------------------------------------------------------------------
y3 n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 10        0        8    0.988     13.4    7.511 lowest :  2  6  7 11 14, highest: 11 14 18 19 20Value        2   6   7  11  14  18  19  20
Frequency    1   1   1   1   1   2   2   1
Proportion 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1
-------------------------------------------------------------------------------------------

4.设计性实验

今测得10名非铅作业工人和7名铅作业工人的血铅值，如下表所示。试用Wilcoxon秩和检验分析两组工人血铅值有无差异。

> x<-c(24,26,29,34,43,58,63)
> y<-c(82,87,97,121,164,208,213)
> wilcox.test(x,y,alternative = "less",exact = FALSE,correct = FALSE)

H₀：两组工人血铅值没有差异

H₁：两组工人血铅值有差异

p=0.0008726<0.05，原假设不成立，备择假设成立，即两组工人血铅值有差异

5.将下表生成雷达图，雷达图形式不限。

数据集表示的含义为：7种比较算法的三种评价指标（AE of Best, AE of Mean, AE of worst）

a<-c(0.106,0.16,0.135)
b<-c(0.065,0.177,0.103)
c<-c(0.076,0.11,0.096)
d<-c(0.235,0.293,0.271)
e<-c(0.187,0.248,0.222)
f<-c(0.119,0.169,0.134)
g<-c(0.091,0.129,0.108)
df<-data.frame(a,b,c,d,e,f,g)
rownames(df)<-c("AE of Best","AE of Mean","AE of Worst")
colnames(df)<-c("MS","HLMS","BIWOA","BMMVO","BSCA","BHHA","BSSA")
library(fmsb)
max<-c(0.3)
min<-c(0.05)
df<-data.frame(rbind(max,min,df))
radarchart(df=df,seg = 7,axistype = 1,pcol = c("#00AFBB", "#E7B800","#3401c9"),cglcol = "grey",plty = 1,plwd = 2,pty = c(16,18),cglty = 1,cglwd = 0.8,axislabcol = "grey",vlcex = 0.7,caxislabels = c(0,0.05,0.1,0.15,0.2,0.25,0.3))
legend(x = "bottomleft",legend =rownames(df)[3:5] , horiz = TRUE,bty = "n", pch = 20 , col = c("#00AFBB", "#E7B800","#3401c9"),text.col = "black", cex = 1, pt.cex = 1.5
)

输出结果为：

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