一、规则序列
- 冒号
:
:
从1到30的规则整数序列可以使用冒号':'
x <- 1:30
':'的优先级可从如下表达式看出:
1:10-1
1:(10-1)
- 函数
seq()
seq(1,5,0.5)
####第一个数字表示序列起点,第二个表示终点,第三个是生成序列的步长
####或者这样使用:
seq(length = 9, from = 1, to = 5)
####或者用函数c()直接输入数值:
c(1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5)
- 函数
rep()
函数rep用来创建一个所有元素都相同的向量:
rep(1,30)
rep("a",10)
- 函数
sequence()
函数sequence()
创建一系列连续的整数序列,每个序列都以给定参数的数值结尾:
sequence(1:5)
sequence(c(10,5))
- 函数
gl()
- 函数
gl()
生成不同水平/层次数据 - 用法:
gl(k,n)
,k是水平数(或类别数),n是每个水平重复的次数。 - 此函数有两个选项,length用来指定产生数据的个数,lables用来指定每个水平因子的名字。
gl(3,5)
gl(3,5,length = 30)
gl(2,6,label = c("Male","Female"))
gl(2,10)
gl(2,1,length = 20)
gl(2,2,length = 20)
expand.grid()
创建一个数据框,结果是把各参数的各水平完全搭配:
expand.grid(h = c(60,80),w = c(100,300),sex = c("Male" , "Female"))
二、随机序列
分布名称 | 函数 |
---|---|
Gaussian(normal) | rnorm(n, mean=0,sd=1) |
exponential | rexp(n,rate=1) |
gamma | rgamma(n, shape, scale=1) |
Poisson | rpois(n, lambda) |
Weibull | rweibull(n, shape,scale=1) |
Cauchy | rcauchy(n,location=0,scale=1) |
beta | rbeta(n,shape1, shape2) |
'Student'(t) | rt(n,df) |
Fisher-Snedecor(F) | rf(n,df1,df2) |
Pearson() | rchisq(n,df) |
binomial | rbinom(n, size, prob) |
multinomial | rmultinom(n,size,prob) |
geometric | rgeom(n, prob) |
hypergeometric | rhyper(nn, m, n, k) |
logistic | rlogis(n, location=0, scale=1) |
lognormal | rlnorm(n,meanlog=0,sdlog=1) |
negative binomial | rnbinom(n, size, prob) |
uniform | runif(n, min=0, max=1) |
Wilcoxon`s statistics | rwilcox(nn, m, n), rsignrank(nn, n) |
qnorm(0.025)
qnorm(0.975)
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