46637

D. Kosiorowski - Wielowymiarowa analiza danych z programem R - Laboratorium nr 1

densityplot(z1 ,lwd=2)

histogram(zl)

hist(z1)

h1<-hist(z1)

h1

quantile(z1, probs = seq(0, 1, 0.25))

mean(z1)

var(z2)

cor(z3,z3^A2)

zadanie: oszacować gęstość dla obserwacji (z1+z2+z3)/3 PRZYKŁAD NR 4

A<-matrix(c(1_I2,3,4,5,6,7,8,9,10_l11_l12),nrow=3,ncol=4)

B<-matrix(c(1_I2,3,4,5,6_l7,8,9_l10,11_l12),nrow=4,ncol=3)

B

A[,2]

A[2.J

A(2,2]

apply(A,2,mean)

apply(A,1,mean)

A*A

A%*%A

A%*%B

suma<-c()

for(i in 1: nrow(B)) suma[i]<-sum(B[i,]) suma

zadanie: A<-matrix(rnorm(10),nrow=5), policzyć wyznacznik iloczynu macierzy A i jej transpozycji, zamienić miejscami trzeci i pierwszy wiersz macierzy, policzyć mediany każdej z kolumn oraz średnie każdego wiersza.

PRZYKŁAD NR 5

x<-c(19, 17, 17, 14, 16, 12, 15, 12, 13)

y<-c( 32, 28, 29, 24, 26, 20, 24, 20, 22)

xdev<-x-mean(x)

ydev<-y-mean(y)

xdev

ydev

proddev<-xdev*ydev

proddev

sum(proddev)/length(x)

2