要在 R 中执行相关性检验，我们需要使用 cor.test 函数以及两个变量，它会返回许多值，例如检验统计量值、自由度、p 值、置信区间和相关系数值。如果我们想要从相关性检验输出中提取相关系数值，则可以使用 estimate 函数，如下面的示例所示。示例 实时演示x1

二项式数据有两个参数：样本量和成功次数。要找到 95% 的置信区间，我们只需要在 R 中使用 prop.test 函数，但我们需要确保将正确的参数设置为 FALSE，以便在没有连续性校正的情况下计算置信区间。在下面的示例中，我们找到了不同样本量和成功次数的 95% 置信区间。示例 实时演示prop.test(x=25, n=100, conf.level=0.95, correct=FALSE)输出1 样本比例检验（无连续性校正）数据：100 中的 25，零概率 0.5 X 平方 = 25，df = 1，p 值 = 5.733e-07 ... 阅读更多

当我们有一个因子列有助于区分数值列时，我们可能希望找到每个因子水平的最大值。这将有助于我们根据最大值比较因子水平，如果我们想通过获取数据框中的所有列来做到这一点，则需要将 aggregate 函数与 merge 函数一起使用。考虑下面的数据框 - 示例 实时演示set.seed(78) 组

假设我们有一列数字。我们必须找到最长递增子序列的长度。因此，如果输入类似于 [6, 1, 7, 2, 8, 3, 4, 5]，则输出将为 5，因为最长递增子序列为 [2, 3, 4, 5, 6]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - 创建一个名为 tails 的数组，其大小与 nums 相同，并将其全部填充为 0。size := 0对于 nums 数组中的每个元素 x - i := 0，j := size当 i 不等于 j 时，则 mid := i + (j – i)/2如果 tails[mid] < ... 阅读更多

如果我们有一个包含 NA 或 Inf 值的矩阵，并且我们想要获取该矩阵中仅包含有限值的子集，那么只有不包含 NA 或 Inf 值的行将作为输出。我们可以在 R 中使用 rowSums 和 is.finite 函数以及否定运算符！来实现这一点。示例 实时演示set.seed(999) M1

索引有助于我们了解向量中值的位置。如果我们有一个包含重复值的向量，那么我们可能希望找出重复值的最后一次出现。例如，如果我们有一个包含 1、1、2、1、2 的向量 x，则重复值的最后一次出现将是 4 和 5，因为最后一个 1 在第 4 个位置，2 在第 5 个位置。我们可以使用 R 中的 tapply 函数找到它。示例 实时演示x1

假设我们有一棵二叉树，我们必须找到树中任意两个节点之间由偶数值组成的最长路径。因此，如果输入类似于，则输出将为 5，因为最长路径为 [10, 2, 4, 8, 6]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - ans := 0定义一个函数 find()。这将采用节点如果节点为空，则返回 (-1, -1)leftCnt := 返回的 find(节点的左侧) 值 + 1 的最大值rightCnt := 返回的 find(节点的右侧) 值 + 1 的最大值如果节点的值为偶数，则 ans := ans ... 阅读更多

通常，创建点图是为了评估两个变量一起的关系或运动，但有时这些点会以一种造成混淆的方式分散。因此，数据分析师或研究人员尝试通过用线连接这些点来可视化此类图形。在 ggplot2 中，可以通过使用 geom_line() 函数来完成此连接。考虑下面的数据框 - 示例 实时演示set.seed(111) x

要创建正态随机向量，我们可以使用 rnorm 函数，并使用均值和标准差作为参数，也可以不传递这些参数。如果我们有一个来自其他分布的不同向量，或者只是表示一些数字，那么我们可以在 rnorm 函数中使用该向量的均值作为均值参数。示例 实时演示set.seed(101) x1

我们知道素数是不被任何数字整除的数字，除了自身或 1，并且 1 不被视为素数。在 R 中，我们可以使用 numbers 包的 Prime 函数找到最多一个数字或两个数字之间的素数。如果我们想要找到 1 到 10 之间素数的总数，那么我们只需要将 10 传递到 Prime 函数中，否则需要范围。加载 numbers 包 - library("numbers")Primes(10)[1] 2 3 5 7Primes(100)[1] 2 3 5 7 11 13 17 19 23 ... 阅读更多