使用回归模型找到预测值的置信区间可以通过 predict 函数实现，我们只需要使用 interval 参数指定置信区间类型，以及相应的置信水平即可。例如，如果我们有一个模型 M，并且自变量值的 DataFrame 名称为 newdata，则可以使用以下语法来计算置信区间：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

一个 DataFrame 可以有多个数值列，我们可以仅使用 boxplot 函数和 DataFrame 名称为每列创建箱线图，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 DataFrame df，其中包含多个包含异常值的数值列，则可以创建不包含异常值的箱线图，如下所示：boxplot(df,outline=FALSE)。示例考虑以下 DataFrame： 实时演示set.seed(151) x1

为了在一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，以便于区分向量中的点。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，因此我们必须将其转换为正数。这可以通过使用 abs 函数来完成。例如，如果我们有一个 DataFrame df，其中包含许多列，并且每列都包含一些负值，则可以通过简单地使用 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。其中一种情况可能是读取包含属于另一个向量的值的向量。在这种情况下，我们应该用适当的向量替换这些向量。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，并为分类列和数值列构建 DataFrame。一旦 DataFrame 的构建完成，我们就可以简单地在基本 R 中使用 boxplot 函数，使用波浪号运算符创建箱线图，如下面的示例所示。示例考虑以下 DataFrame： 实时演示类别

当我们有有序数据或连续数据有异常值时，计算第二常用的集中趋势度量中位数，如果存在因子数据，我们可能需要找到水平的中位数以将其相互比较。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，则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，如果我们有一个向量 x，其中包含值 0、1、2、3、4、5，并且 0、1、2 在另一个向量 y 中重复，则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)] 来实现。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即可。例如，如果我们有五个矩阵对象，它们可以是相同或不同维度，定义为 Matrix1、Matrix2、Matrix3、Matrix4 和 Matrix5，则可以如下创建这些矩阵的列表：List_of_Matrix