seq()
e.g.
> seq(1,5,0.5)
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
> seq(length=9,1,5)
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
---------------------------------
scan()
e.g.
> x<-scan()
1: 2
2: 4
3: 5
4: 6
5: 7
6:
Read 5 items
> x
[1] 2 4 5 6 7
--------------------------------
rep()
e.g.
> rep(7,5)
[1] 7 7 7 7 7
----------------------------
sequence()
创建一系列的整数数列，每个序列都以给定参数的数值结尾
e.g.
> sequence(5)
[1] 1 2 3 4 5
> sequence(4:5)
[1] 1 2 3 4 1 2 3 4 5
> sequence(4,5)
Error in sequence(4, 5) : unused argument(s) ( ...)
> sequence(c(4,5))
[1] 1 2 3 4 1 2 3 4 5
--------------------------
gl()
gl(k,n)——k为水平数（或类别数），n是每个水平重复的次数
参数：length用来指定产生数据的个数，labels用来指定类别名（水平因子的名字）
e.g.
> gl(3,2)
[1] 1 1 2 2 3 3
Levels: 1 2 3
> gl(3,2,length=12)
[1] 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3
Levels: 1 2 3
> gl(3,2,length=11)
[1] 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3
Levels: 1 2 3
> gl(2,5,labels=c("Male","Female"))
[1] Male Male Male Male Male Female Female Female Female Female
Levels: Male Female
> gl(2,1,length=10)
[1] 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
Levels: 1 2
---------------------------------
expand.grid()
把各参数的各水平完全搭配
e.g.
> expand.grid(a=c(1,2),b=c(7,8),c=c("A","B"))
a b c
1 1 7 A
2 2 7 A
3 1 8 A
4 2 8 A
5 1 7 B
6 2 7 B
7 1 8 B
8 2 8 B
------------------------------
产生随机序列
R可以产生多种不同分布下的随机数序列。形式为：rfunc(n,p1,p2...),func指概率分布函数，n为生成数据的个数，p1,p2是分布的参数。
e.g.
> rnorm(5,0,1) #生成5个服从标准正态分布的随机数
[1] -1.4401032 0.8783656 0.5955232 -1.2135599 3.0350583
这种统计函数有相似的形式，如密度函数（dfunc(x,...)），分布函数（pfunc(x,...)），分位数函数
(qfunc(p,...),0 > qnorm(0.025) 对于同一检验的单侧临界值，根据备择假设形式使用qnorm(0.05)或1-qnorm(0.95) 一个检验的P值，如自由度df=1的χ^2=3.84 > 1-pchisq(3.84,1)
[1] -1.959964
> qnorm(0.975)
[1] 1.959964
[1] 0.05004352
发表评论