数据帧是表或二维阵列状结构，其中每一列包含一个变量的值，并且每一行包含来自每一列的一组值。以下是数据帧的特性。 列名称应为非空。 行名称应该是唯一的。 存储在数据帧中的数据可以是数字，因子或字符类型。 每 ...……

条形图表示矩形条中的数据，条的长度与变量的值成比例。 R语言使用函数barplot()创建条形图。 R 语言可以在条形图中绘制垂直和水平条。 在条形图中，每个条可以给予不同的颜色。 语法在 R 语言中创建条形图的基本语 ...……

箱线图是数据集中的数据分布良好的度量。 它将数据集分成三个四分位数。 此图表表示数据集中的最小值，最大值，中值，第一四分位数和第三四分位数。 它还可用于通过绘制每个数据集的箱线图来比较数据集之间的数据分 ...……

直方图表示被存储到范围中的变量的值的频率。 直方图类似于条形图，但不同之处在于将值分组为连续范围。 直方图中的每个柱表示该范围中存在的值的数量的高度。 R语言使用hist()函数创建直方图。 此函数使用向量作为 ...……

折线图是通过在它们之间绘制线段来连接一系列点的图。 这些点在它们的坐标（通常是x坐标）值之一中排序。 折线图通常用于识别数据中的趋势。R语言中的plot()函数用于创建折线图。 语法在R语言中创建折线图的基本语法 ...……

散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点。 每个点表示两个变量的值。 在水平轴上选择一个变量，在垂直轴上选择另一个变量。使用plot()函数创建简单散点图。 语法在R语言中创建散点图的基本语法是 - plot(x, y, main, ...……

R编程语言有许多库来创建图表和图表。 饼图是将值表示为具有不同颜色的圆的切片。 切片被标记，并且对应于每个片的数字也在图表中表示。在R语言中，饼图是使用pie()函数创建的，它使用正数作为向量输入。 附加参数用 ...……

在 R 语言中，我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据。 我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。 R 语言可以读取和写入各种文件格式，如​csv​，​excel​，​xml​等。 在本章中，我们将学习 ...……

Microsoft Excel是最广泛使用的电子表格程序，以.xls或.xlsx格式存储数据。 R语言可以直接从这些文件使用一些excel特定的包。 很少这样的包是 - XLConnect，xlsx，gdata等。我们将使用xlsx包。 R语言也可以使用这个 ...……

二进制文件是包含仅以位和字节（0和1）的形式存储的信息的文件。它们不是人类可读的，因为它中的字节转换为包含许多其他不可打印字符的字符和符号。尝试使用任何文本编辑器读取二进制文件将显示如Ø和ð的字符。 二 ...……

XML是一种文件格式，它使用标准ASCII文本共享万维网，内部网和其他地方的文件格式和数据。 它代表可扩展标记语言（XML）。 类似于HTML它包含标记标签。 但是与HTML中的标记标记描述页面的结构不同，在xml中，标记标 ...……

JSON文件以人类可读格式将数据存储为文本。 Json代表JavaScript Object Notation。 R可以使用rjson包读取JSON文件。 安装rjson包在R语言控制台中，您可以发出以下命令来安装rjson包。 install.packages(rjson_来自R ...……

许多网站提供数据供其用户使用。 例如，世界卫生组织（WHO）以CSV，txt和XML文件的形式提供健康和医疗信息的报告。 使用R语言程序，我们可以从这些网站以编程方式提取特定数据。 R语言中用于从网站中提取数据的一些 ...……

数据是关系数据库系统以规范化格式存储。 因此，要进行统计计算，我们将需要非常先进和复杂的Sql查询。 但R语言可以轻松地连接到许多关系数据库，如MySql，Oracle，Sql服务器等，并从它们获取记录作为数据框。 一旦 ...……

R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数，并给出结果。 我们在本章中讨论的功能是平均值，中位数和模式。 Mean平均值通过求出数据集的和再除 ...……

回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。 在线性回归中，这两个变量通过方程相关， ...……

多元回归是线性回归到两个以上变量之间的关系的延伸。 在简单线性关系中，我们有一个预测变量和一个响应变量，但在多元回归中，我们有多个预测变量和一个响应变量。 多元回归的一般数学方程为 - y = a + b1x1 + b2x2 ...……

逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有诸如True / False或0/1的分类值。 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值。 逻辑回归的一般数学方程为 - y = 1/(1+e^-(a+b1 ...……

R语言 标准分布在来自独立源的数据的随机集合中，通常观察到数据的分布是正常的。 这意味着，在绘制水平轴上的变量值和垂直轴上的值的计数的图形时，我们得到钟形曲线。 曲线的中心表示数据集的平均值。 在图中，50 ...……

二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率。 例如，掷硬币总是给出头或尾。 在二项分布期间估计在10次重复抛掷硬币中精确找到3个头的概率。 R语言有四个内置函数来生成二项分布。 它们描 ...……

泊松回归（英语:Poisson regression）包括回归模型，其中响应变量是计数而不是分数的形式。例如，足球比赛系列中的出生次数或胜利次数。 此外，响应变量的值遵循泊松分布。泊松回归的一般数学方程为 - log(y) = a + ...……

我们使用回归分析创建模型，描述变量在预测变量对响应变量的影响。 有时，如果我们有一个类别变量，如Yes / No或Male / Female等。简单的回归分析为分类变量的每个值提供多个结果。 在这种情况下，我们可以通过将分 ...……

时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列，时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。一个稳定的时间序列中常常包含两个部分，那么就是：有规律的时间序列+噪声。所以，在以下的方法中 ...……

当模拟真实世界数据用于回归分析时，我们观察到，很少情况下，模型的方程是给出线性图的线性方程。大多数时候，真实世界数据模型的方程涉及更高程度的数学函数，如3的指数或sin函数。在这种情况下，模型的图给出了曲 ...……

决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择，并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。决策树的使用的例子是 - 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件 ...……

在随机森林方法中，创建大量的决策树。 每个观察被馈入每个决策树。 每个观察的最常见的结果被用作最终输出。 新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票。 对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这 ...……

生存分析处理预测特定事件将要发生的时间。 它也被称为故障时间分析或分析死亡时间。 例如，预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间。 命名为survival的R语言包用于进行生存分析。 此包包含函数Sur ...……

卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。 这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似 - 是/否，男/女，红/绿等。 例如，我们可以建立一个观察人们的冰淇淋购买模式的数据集，并尝试将 ...……

以下资源包含有关R语言编程的其他信息。 请使用它们获得有关此主题的更深入的知识。 R语言编程的相关链接 R项目 - 官方R软件和文档。 R编程语言 - 维基百科解释R编程语言。 R Studio - 强大的R编程IDE。 R上的编 ...……

R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R开发核心团队开发。 R在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Wi ...……

尊敬的读者，这些R语言面试题是专门设计的，以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题。 根据我的经验，良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题，通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问 ...……