《R语言题库及解答》是一本专注于提供R编程语言学习与实践的资源书，内含丰富多样的练习题及其详细解析，适合初学者和中级用户提升技能。
R语言是一种广泛应用于数据分析、统计计算及图形绘制的开源编程语言。以下是题目及其部分内容的具体解释与解答：
1. 安装并加载`animation`包：在R环境中，使用命令 `install.packages(animation)` 进行安装后，再通过 `library(animation)` 加载该库。可以尝试如蒲丰投针试验和中心极限定理演示等示例。
2. 构造向量x：代码如下：
```r
x <- rep(c(3, 2, 1), times = c(3, 4, 5))
```
3. 创建并操作矩阵：
- 建立矩阵A和B，示例为：
```r
A <- matrix(1:16, nrow = 4, byrow = TRUE)
B <- matrix(1:16, nrow = 4, byrow = FALSE)
```
- C等于A加上B：`C <- A + B`
- D为AB的矩阵乘积：`D <- A %*% B`
- 新建矩阵F，取自A和B：
```r
F <- rbind(head(A, 3), tail(B, 3))
```
- 创建新矩阵G，从B中移除第3列：
`G <- B[, -3]`
4. 使用`solve()`函数求解线性方程组或计算逆矩阵：
```r
x <- solve(A, b) # 解线性方程 Ax = b
inv_A <- solve(A) # 计算A的逆矩阵
```
5. 向量内积和外积的操作方法如下：
- 内积：`inner_product <- crossprod(x, y)` 或 `t(x) %*% y`
- 外积：`outer_product <- outer(x, y)` 或 `x %*% t(y)`
6. 实现二分法求解非线性方程的根：
可以编写一个名为`bisection`的函数，该函数接收给定的目标函数、初始区间和精度要求作为参数。
7. 自定义用于计算均值、标准差及中位数的函数：
```r
mean_func <- function(y) {mean(y)}
sd_func <- function(y) {sd(y)}
median_func <- function(y) {median(y)}
```
8. 处理学生身高体重数据集（假设已存在一个包含学生身高的`height`和体重的`weight`列的数据框）：
- 写入文本段落件：使用 `write.table(df, student_data.txt, row.names = FALSE)`
- 读取上述保存的文件并加载为新的数据框，可以利用命令 `df_read <- read.table(student_data.txt)`
- 获取描述性统计量、结构和属性信息：
```r
summary(df)
str(df)
attributes(df)
```
- 导出到CSV格式：`write.csv(df, student_data.csv, row.names = FALSE)`
对于具体的练习内容，如计算表达式或进行向量操作等，请参考示例代码执行相应的步骤。此外，在处理矩阵和atrazine.txt文件时也请参照上述指导完成相关任务。
以上是对R语言题目及解答的部分详解，每个部分都可以进一步扩展以涵盖更多细节与实际应用案例。对于更深入的学习建议查阅官方文档或相关的学习资源。
5星
