各位守望先锋大神按键设置帮帮忙，我定义了一个变量a,a的值通过按键一直按着，加到了100

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-06 17:28 标签： 守望先锋大神按键设置
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1、构造一个向量x，向量是由5个1，3个2，4个3和2个4组成。（hint：用函数rep）（5分）2、将“student.txt”文档中的数据用数据框的形式读入R软件，标题为真。（5分）3、写出从3开始每次增加3，长度为100的向量。（5分）4、设x为一个长100的整数向量。x &- floor(100*runif(100))。(1) 显示x第21到30号元素。（3分）(2) 把x第31，35，39号元素赋值为0，并显示x的结果。（3分）(3) 显示x中除了第1号和第50号的元素之外的子集。（3分）(4) 求x的平均值并求每一个元素减去平均值后的离差，计算x元素的平方和及离差平方和。（6分）(5) 把x从大到小排序。（2分）5、现有向量：fruit&-c(5,10,1,20)为该向量的每一个元素加上名字&orange&,&banana&,&apple&,&peach&，并显示结果。（hint：用函数names）（5分）6、将1,2，···，20构成两个4*5阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，矩阵B是按行输入，并做如下运算：（1）C=A+B(2)
E是由A的前3行和前3列构成的矩阵（4）F是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列（15分）7、将向量z=c(1:6)定义成数组，维数为dim=c(3,4)。 （1）将此数组横向拼成一个大矩阵，纵向拼成一个大矩阵。（2）再将此数组转化成向量。（10分）8、用R软件计算“PCsale.txt”文件中数据的均值，方差，标准差，极差，标准误，变异系数。（8分）9、数据文件class.txt读入数据存为数据框，给数据框添加名字：name, age, height, weight, sex；在一页中对”weight”作qqnorm图、直方图、Boxplot；对身高和体重作qqplot图，要求给出标题(身高和体重qqplot图)、坐标轴(横轴为身高，纵轴为体重)等。（15分）(注：保存图片方式为：右击图像—点击第三项，Save as metafile—保存在自己要交的文档中)10、将文件夹中的“cl.txt”数据读入R软件中，做其中“Weight”和“Height”的回归分析（“Weight”为被解释变量，“Height”为解释变量），显示回归分析的所有结果（包括系数值及相关检验结果），并求回归系数95%的置信区间。（15分）
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1、构造一个向量x，向量是由5个1，3个2，4个3和2个4组成。（hint：用函数rep）（5分）2、将“student.txt”文档中的数据用数据框的形式读入R软件，标题为真。（5分）3、写出从3开始每次增加3，长度为100的向量。（5分）4、设x为一个长100的整数向量。x &- floor(100*runif(100))。(1) 显示x第21到30号元素。（3分）(2) 把x第31，35，39号元素赋值为0，并显示x的结果。（3分）(3) 显示x中除了第1号和第50号的元素之外的子集。（3分）(4) 求x的平均值并求每一个元素减去平均值后的离差，计算x元素的平方和及离差平方和。（6分）(5) 把x从大到小排序。（2分）5、现有向量：fruit&-c(5,10,1,20)为该向量的每一个元素加上名字&orange&,&banana&,&apple&,&peach&，并显示结果。（hint：用函数names）（5分）6、将1,2，···，20构成两个4*5阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，矩阵B是按行输入，并做如下运算：（1）C=A+B(2) D=AB(3) E是由A的前3行和前3列构成的矩阵（4）F是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列（15分）7、将向量z=c(1:6)定义成数组，维数为dim=c(3,4)。 （1）将此数组横向拼成一个大矩阵，纵向拼成一个大矩阵。（2）再将此数组转化成向量。（10分）8、用R软件计算“PCsale.txt”文件中数据的均值，方差，标准差，极差，标准误，变异系数。（8分）9、数据文件class.txt读入数据存为数据框，给数据框添加名字：name, age, height, weight, sex；在一页中对”weight”作qqnorm图、直方图、Boxplot；对身高和体重作qqplot图，要求给出标题(身高和体重qqplot图)、坐标轴(横轴为身高，纵轴为体重)等。（15分）(注：保存图片方式为：右击图像—点击第三项，Save as metafile—保存在自己要交的文档中)10、将文件夹中的“cl.txt”数据读入R软件中，做其中“Weight”和“Height”的回归分析（“Weight”为被解释变量，“Height”为解释变量），显示回归分析的所有结果（包括系数值及相关检验结果），并求回归系数95%的置信区间。（15分）
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