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x <- c(2,3,5.5,6.6,6) class(x) //查看类型或者mode(x) length(x) //长度 ls( ) //列出当前所有活动对象 列表管理，因子与序列合并列表：cbind()函数
data.frame与factor
生成序列：seq（）函数与gl( )函数
读取文件：
1）dt <- read.csv("E:/Datasets/hs0.csv")
2 ) dt <- read.table("E:/Datasets/hs0r
install.packages("xlsx")
install.packages("rjava")//3.1版本以下是rjava，我是3.4版本，提示用rJava
Car93汽车数据包
mean（）函数用于计算算数平均值
median( )函数用于计算中位数
range( )函数用于计算由min()和max()组成的向量
var()函数用于计算样本方差
cor（）函数用于计算向量之间的相关性
rank（）函数用于计算得到一个由中间向量中值的排位组成的向量
quantile()函数用于算的一个向量，该向量包括原向量的最小值，下四分位数，中位数，上四分位数及其最大值
对于RPM,horsepower等的连续型变量，summary命令输出的是最小值，第一个四分位数，平均值，中位数，第三个四分位数和最大值。
fivenum()函数和describe()函数也可以产生类似的概括统计，他们比summary提供更多有用的输出信息。
R语言常用函数http://www.360doc.com/content/14/0408/21/7673502_367342176.shtml
ggplot(Cars93,aes(Cars93$Price,Cars93$MPG.highway))+geom_point(aes(colour=(Cars93$Type)))+geom_smooth()
ggplot(data=Cars93, aes(Cars93$Price)) + geom_density(fill="yellow")
二项分布：举栗子对于一辆有缺陷的汽车，有一个特定零件功能坏了的概率是0.1%,假设有93辆已制造好的汽车，至少一辆有缺陷的汽车可被检测出来的概率是多大：
泊松分布：举栗子
假设平均每分钟有200位顾客访问某电商网站，可得一分钟会有250个顾客访问同一个网站的概率：
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