scores <- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.names="num") #读取数据,并且默认读取的行名称就是已有的“num”中的数据，读取完成后，可以查看数据的前几行使用以下命令：
head(scores) #回车完成读取
summary(scores) #读取数据的概述
summary(scores$math) #可以获取所有的数学成绩，类似的，还可以获取语文、生物等成绩
child<- scores['573',] #预读取学号为“573”这位同学的全部信息
sum(child) #计算该学生的总成绩
aver <- tapply(chem,class,mean) #计算某班的某一科目的平均成绩
plot(aver,type='b',ylim=c(40,50),main="各班化学成绩平均分",xlab="班级",ylab="化学平均分") #其他成绩也是可以的，其中ylim是纵坐标的最大最小值区间。
subjects <- ('chn','math','eng','phy','chem','bio','politics','history','geo') #获取到所有科目的成绩；
sapply(scores[class==4,subjects],mean) #获取四班所有科目的平均成绩
aggregate (scores[subjects],by=list(class),mean) #按照科目对所有科目进行平均分的计算（每个班只有一组数据，所以结果和原始数据的大小是一样的）
hist(eng) #输出英语成绩的直方图
[1]https://www.cnblogs.com/speeding/p/4107768.html R语言学习笔记：分析学生的考试成绩
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。
1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数
1.1 在R中计算平均数的函数 mean( )常规的mean() 函数用法mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数说明： x 对象名称trim 过滤掉异常值 ，按照距离平均值的远近距离排除，如对象中含有10个数据，排除最高和最低值，trim=0.2na.rm 默认为F 表示是否计入空值实例1： 做一个稍微复杂点的操作，用r做数据透视表并把结果转换为matrix ，对行列求和。(仅娱乐，无实用价值)
demo <- mtcars[1:6,] # 调用R自带函数集，并去前6行
toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 数据透视表求和
toushi <- as.matrix(toushi) # 将结果的数据框转化成矩阵
#(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum))
(rowSums(toushi)) # 行求和
(colSums(toushi)) # 列求和
toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #将行求和结果并入最后一行
toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #将列求和结果并入最后一列
1.2 中位数和众数
对于偏度极大的数据集，中位数能更好的描述数据分布的中心。
很少用众数作为数据数据趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才会考虑到众数。
R实现中位数 ：
median(x, na.rm = FALSE)
R中没有直接插找众数的命令
which.max(table(x))
2.变异的度量 ： 极差 方差 标准差
2.1 .极差 = max（）- min（）
2.2 方差和标准差
对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。
R语言计算方差的函数： var(x,)
w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63,5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)
var(w)
# 附加指数点：标准差的两个有用法则：经验法则 和 切比雪夫法则，共同说明一个问题，对于任意大于1的正数k，至少有（1-1/k^2）的测试值落在平均值的k个标准值范围内。
3.变异的度量 ： 百分位数 Z得分
3.1 .最常见的四分位数（一般从大到小）
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
idΜ五ⅶuq药皈dΜ五ⅶpaエбq药皈aエбaエб84466447312011-09-12 19:08:42n┒唬Ф谩udg猢vcjタ┌twx┄容量指样本数，显然为7 中位数是将样本从小到大排列，处于中间的那个样本（样本数为奇数）或处于中间的那两个样本（样本数为偶数）的均值，这里是0 2 2 2 5 10 14 中间的是第4个数：2 样本均值，总和=35，再除以样本数7，结果为5 样本方差按以下公式计算：1/(n-1)Σ(xi-x0)^2 其中x0表示样本均值 1/6*[5^2+3^2*3+0+5^2+9^2]=158/6=26.33
