可以使用 predict 函数找到使用回归模型的预测值的置信区间，我们只需要使用 interval 参数进行置信度设置，并使用相应的水平值。例如，如果我们有一个模型 M，并且自变量值的 DataFrame 名称为 newdata，那么我们可以使用以下语法来获取置信区间：predict(M,newdata,se.fit=TRUE,interval="confidence",level=0.95)示例考虑以下 DataFrame：实时演示set.seed(1234) x1

DataFrame 可以有多个数值列，我们可以只使用 boxplot 函数和 DataFrame 名称为每个列创建箱线图，但如果我们想排除异常值，则可以使用 outline 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含多个包含异常值的数值列，那么可以创建不带异常值的箱线图，如 boxplot(df,outline=FALSE)。示例考虑以下 DataFrame：实时演示set.seed(151) x1

要在单个绘图窗口中创建多个散点图，我们应该为第一个向量创建散点图，然后使用 points 函数添加其余向量的点，并且可以使用不同的颜色显示它们，以便于区分向量的点。示例考虑以下向量：实时演示x1

有时我们需要使用绝对值，但数据集中的某些值为负数，因此必须将它们转换为正数。这可以通过使用 abs 函数来完成。例如，如果我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含许多列，并且每列都有一些负值，那么可以通过仅使用 abs(df) 将这些值转换为正值。示例考虑以下 DataFrame：实时演示set.seed(41) x1

如果数据记录不正确，则需要将其替换为正确的。一种情况可能是读取一个包含属于另一个向量的值的向量。在这种情况下，我们应该替换向量适当的值。在 R 中，这可以通过使用

要为多个类别创建箱线图，我们应该为类别创建一个向量，并为类别和数值列构建 DataFrame。一旦 DataFrame 的构建完成，我们就可以简单地在基础 R 中使用 boxplot 函数通过使用波浪号运算符来创建箱线图，如下面的示例所示。示例考虑以下 DataFrame：实时演示类别

当我们有顺序数据或连续数据具有异常值时，计算第二常用的集中趋势度量中位数，如果还有因子数据，那么我们可能需要查找水平的中位数以将它们相互比较。最简单的方法是使用 aggregate 函数查找摘要。示例考虑以下包含一个因子列的 DataFrame：实时演示set.seed(191) x1

要找到均方根误差，我们首先需要找到残差（也称为误差，我们需要计算这些值的均方根），然后需要计算这些残差的均方根。因此，如果我们有一个线性回归模型对象，例如 M，那么均方根误差可以计算为 sqrt(mean(M$residuals^2))。示例实时演示x1

要使用另一个向量删除向量中的第一个重复项，我们可以使用 match 函数。例如，如果我们有一个包含值 0、1、2、3、4、5 和 0、1、2 在另一个向量（例如 y）中重复的向量 x，那么删除此重复项将导致值 3、4 和 5。这可以通过使用 x[-match(y,x)] 来完成。示例实时演示x1

要创建矩阵列表，我们只需要在 list 函数中找到矩阵对象。例如，如果我们有五个相同或不同维度的矩阵对象，定义为 Matrix1、Matrix2、Matrix3、Matrix4 和 Matrix5，那么这些矩阵的列表可以创建为：List_of_Matrix