Miesiąc: wrzesień 2020

Funkcje trygonometryczne i hiperboliczne dostępne w R to cosinus – cos(), sinus – sin(), tangenss – tan(), cosinus odwrotny – acos(), sinus odwrotny – asin(), dwie wersje odwrotnego tangensa – atan() i atan2(), cosinus hiperboliczny – cosh(), sinus hiperboliczny – sinh(), tangens hiperboliczny – tanh(), cosinus hiperboliczny odwrotny – acosh(), sinus hiperboliczny odwrotny – asinh() i tangens hiperboliczny odwrotny – atanh(). Kąty są wprowadzane do funkcji w radianach (radiany = pi / 180 x stopnie). W przypadku funkcji odwrotnych kąty są zwracane w radianach (stopnie = 180 / pi x radian). Argumenty muszą być niepodzielne i logiczne, numeryczne lub złożone. Wartości logiczne są przekształcane na wartości liczbowe. W przypadku odwrotnego cosinusa i sinusa wartości muszą mieścić się w przedziale od -1 do 1 włącznie. W przypadku innych wartości wynikiem jest NaN. W przypadku odwrotnej tangens atan() przyjmuje jeden argument, a wynik mieści się między -π/2 a π/2. Funkcja atan2() przyjmuje dwa argumenty. Funkcja zwraca odwrotną tangens stosunku dwóch argumentów, przy czym pierwszy argument jest licznikiem, a drugi mianownikiem. Funkcja przyjmuje dowolną liczbę (rzeczywistą lub zespoloną) jako licznik i dowolną liczbę (rzeczywistą lub zespoloną) jako mianownik. Argumenty mogą mieć różną długość i będą się zmieniać. Funkcja atan2() zwraca wyniki między -π p i–π. Kwadrant kąta zależy od znaków licznika i mianownika, czyli: (+, +) pierwsza ćwiartka; (+, -) druga ćwiartka; (-, -) trzecia ćwiartka; i (-, +) czwarty kwadrant. (Z definicji styczna x dla dowolnej liczby x jest sinusem z x podzielonym przez cosinus x). Zero w mianowniku zwraca π/2 lub -π p/2 w zależności od znaku licznika. Funkcje hiperboliczne mogą również przyjmować dowolną liczbę (rzeczywistą lub złożoną). W przypadku odwrotności funkcji hiperbolicznych argument acosh() musi znajdować się między 1 a ∞ włącznie, a argument atanh() musi zawierać się między -1 a 1 włącznie. Argumentami mogą być wektory, macierze, ramki danych lub tablice. W przypadku argumentów zawierających więcej niż jeden element operacja jest wykonywana według elementów. Dla atan2(), która przyjmuje dwa argumenty, cykl argumentów. Funkcje zwracają obiekt o takich samych wymiarach, jak argumenty funkcji.

Funkcja: R Funkcja: Ograniczenia

cosinus: cos (x) L logiczny, numeryczny lub zespolony; logiczne wymuszone na numeryczne

sin: sin (x): patrz cosinus

tangens: tan (x): patrz cosinus

odwrotny cosinus: acos (x): -1 ≤ x ≤ 1

odwrotny sinus: asin (x): patrz odwrotny cosinus

odwrotny tangens: atan (x) patrz: cosinus

-: atan2 (y, x): patrz cosinus; odwrotność stycznej y podzielonej przez x; przechowuje informacje o kwadrancie

cosinus hiperboliczny: cosh (x): patrz cosinus

sinus hiperboliczny: sinh (x): patrz cosinus

tangens hiperboliczny : tanh (x) patrz cosinus

odwrotny cosinus hiperboliczny: acosh (x): 1 ≤ x ≤ ∞

odwrotny sinus hiperboliczny: asinh (x): patrz cosinus

odwrotna tangens hiperboliczny: atanh (x): -1 ≤ x ≤ 1

Więcej informacji na temat funkcji trygonometrycznych można znaleźć, wpisując ?Trig po znaku zachęty R; dla funkcji hiperbolicznych, wpisując ?cosh w wierszu polecenia R

if, else, repeat, while, for, in, next, break, function, TRUE, FALSE, Inf, NULL, NA, NAN, NA_integer_, NA_real_, NA_complex_, NA_character_, ‘. . . ”,„. ._1 ”,„. ._2 ”. . . . „. . _n ”

Aby uzyskać więcej informacji, wprowadź ?reserved w wierszu polecenia R.

Stałe wbudowane w R to LITERY, czyli 26 liter alfabetu angielskiego, które są pisane wielkimi literami; litery, które są 26 literami alfabetu angielskiego i które są małymi literami; month.abb, które są trzyliterowymi skrótami nazw miesięcy w języku angielskim; month.name, czyli nazwami miesięcy w języku angielskim; i pi, stała matematyczna π

Stałe: opis

LITERY: 26 wielkich liter

litery: 26 małych liter

month.abb: 12 nazw miesięcy skróconych do trzech liter

month.name: 12 nazw miesięcy

pi: π; 1/2 obwodu koła jednostkowego

Przyjrzymy się szybko trzem pakietom  base, stats i graphics ładowanych domyślnie w R.Pakiet base zawiera takie rzeczy, jak funkcja trygonometryczna i inne funkcje matematyczne, wiele z nich. i jest. funkcje, operatory arytmetyczne, instrukcje sterujące przepływem, niektóre funkcje stosujące i wiele innych podstawowych funkcji w R. Pakiet stats pakietu zawiera wiele podstawowych funkcji statystycznych, takich jak funkcje do znajdowania mediany, odchylenia standardowego i wariancji. Obejmuje również funkcje związane z typowymi rozkładami prawdopodobieństwa, a także wiele innych. Pakiet graphics zawiera podstawowe funkcje kreślenia i ich funkcje pomocnicze. Pozostałe pakiety ładowane domyślnie to zestawy danych, które zawierają zestawy danych; narzędzia, które zawierają funkcje narzędziowe; grDevices, który zawiera informacje używane podczas drukowania, takie jak czcionki i kolory; i metody – wprowadź? metody w wierszu polecenia R, aby uzyskać informacje o pakiecie metod i metodach w R. Aby uzyskać listę funkcji w pakiecie z klikalnymi linkami do stron pomocy funkcji, wprowadź help (package = package.ame) po znaku zachęty R, gdzie package.name jest nazwą pakietu. Aby uzyskać informacje o pakiecie i listę tekstową zawartości pakietu, wpisz library (help = package.ame), gdzie package.ame to nazwa pakietu.

Pakiet base

Pakiet base zawiera wiele funkcji podstawowych dla R. Dokumentacja dla bazy ma siedem stron (library(help= base)). Lista linków do stron pomocy dla base ma 32 strony (help (package = base)). W tej sekcji omówiono słowa zastrzeżone, wbudowane stałe, funkcje trygonometryczne i hiperboliczne, funkcje związane z funkcjami beta i gamma, niektóre inne funkcje matematyczne, funkcje liczb zespolonych, funkcje macierzowe i kilka innych funkcji. Omawia również inne funkcje dla pakietu base.

Chociaż print(), plot() i summary() mają specjalne metody dla klas modeli, takich jak lm i glm, funkcje obejmują również wiele innych klas. Funkcje anova(), coef(), effects(), residuals(), fit(), vcov(), confint() i predict() to funkcje, które również zachowują się różnie w zależności od klasy głównego argumentu i które są napisane specjalnie dla modeli. W przykładach w tej sekcji używamy następującego modelu wkładki:

> x = 1: 5

> y = rnorm (5)

> a.lm = lm (y ~ x)

Funkcja anova() ma dziesięć metod w moim systemie Windows i zwraca tabelę anova dla modelu. Na przykład:

> anova (a.lm)

Analiza tabeli wariancji

Response: y

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

x 1 1.12231 1.12231 7.9294 0.06696 .

Residuals 3 0.42462 0.14154

—

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1

Funkcja coef() ma dziewięć metod w moim systemie Windows, w tym default, i zwraca współczynniki modelu. Na przykład:

> coef(a.lm)

(Intercept) x

1.8579552 -0.3350095

Funkcja effects() ma dwie metody (lm i glm) w moim systemie Windows. Na przykład:

> effects(a.lm)

(Intercept) x

-1.9072023 -1.0593929 -0.1839281 -0.1798352 0.5987044

attr(,”assign”)

[1] 0 1

attr(,”class”)

[1] “coef”

Wpisz ? effects po znaku zachęty R, aby uzyskać więcej informacji o effects().

Funkcja residuals() ma dziewięć metod w moim systemie Windows, w tym domyślną. Funkcja zwraca reszty modelu. Na przykład:

> residuals(a.lm)

1 2 3 4 5

-0.04429571 0.35401363 -0.26173492 -0.36138822 0.31340522

Funkcja fitted() ma sześć metod w moim systemie Windows, w tym default, i zwraca dopasowane wartości dla modelu. Na przykład:

> fitted(a.lm)

1 2 3 4 5

1.5229457 1.1879363 0.8529268 0.5179174 0.1829079

Funkcja vcov() ma 11 metod w moim systemie Windows i zwraca oszacowaną macierz wariancji-kowariancji współczynników modelu. Na przykład:

> vcov(a.lm)

(Intercept) x

(Intercept) 0.15569297 -0.04246172

x -0.04246172 0.01415391

Funkcja confint() ma osiem metod w moim systemie Windows, w tym domyślną. Funkcja zwraca przedziały ufności dla współczynników modelu. Na przykład:

> confint(a.lm)

2.5 % 97.5 %

(Intercept) 0.6022272 3.11368324

x -0.7136257 0.04360679

Funkcja predict() ma 23 metody w moim systemie Windows i zwraca prognozy z modelu. W przypadku niektórych klas obiektów funkcja predykcja () może zwracać przedziały ufności lub przewidywania wartości przewidywanych. Jeśli oryginalny model jest używany jako pierwszy argument funkcji predykcji (), to przedziały dotyczą dopasowanych wartości. Dla naszego modelu a.lm i dla znalezienia 95-procentowych przedziałów ufności dla dopasowanych wartości, mamy następujący przykład:

> predict(a.lm, interval=”confidence”)

fit lwr upr

1 1.5229457 0.5955291 2.450362

2 1.1879363 0.5321537 1.843719

3 0.8529268 0.3174826 1.388371

4 0.5179174 -0.1378652 1.173700

5 0.1829079 -0.7445087 1.110325

Więcej informacji na temat funkcji w tej sekcji można znaleźć wpisując ?„function” lub ?„function”. „Ext” w wierszu poleceń R, gdzie function to nazwa funkcji, a ext to rozszerzenie klasy.

Funkcja print() wyświetla obiekty. Ta funkcja ma 201 metod w moim systemie Windows, w tym domyślne. Funkcje mogą przyjmować różne argumenty w zależności od klasy drukowanego obiektu. Niektóre przydatne z nich, które są dostępne dla wielu klas, to cytat, który jest logicznym argumentem mówiącym print, czy ma drukować cudzysłowy, czy nie; print.gap, który jest argumentem będącym liczbą całkowitą, który mówi print (), ile spacji należy umieścić między kolumnami dla macierzy, tablic i ramek danych; and right, co jest logicznym argumentem, który mówi printowi, czy justuje się do prawej czy do lewej. Na przykład:

> a.mat = matrix(paste(“m”,1:8,sep=””),2,4)

> print(a.mat)

[,1] [,2] [,3] [,4]

[1,] “m1” “m3” “m5” “m7”

[2,] “m2” “m4” “m6” “m8”

> print(a.mat, quote=F, right=T, print.gap=3)

[,1] [,2] [,3] [,4]

[1,] m1 m3 m5 m7

[2,] m2 m4 m6 m8

Aby znaleźć więcej informacji o print () i różnych metodach drukowania, wpisz w wierszu polecenia R ?print lub ?print.’ext ‘, gdzie ext jest rozszerzeniem klasy obiektu.

Fukcja plot()

Funkcja plot() jest jedną z funkcji tworzących wykresy. Ta funkcja ma 33 metody w moim systemie Windows, w tym domyślne. Kreślenie w R może przejść od prostych wykresów opisowych do bardzo wyrafinowanych. Temat zasługuje na własną książkę; w konsekwencji nie zostanie tutaj omówiony. Informacje o plot() można znaleźć wpisując ?plot lub ?plot.„ext ”, gdzie ext jest rozszerzeniem klasy obiektu, który ma zostać wydrukowany.

Funkcja summary()

Funkcja summary() ma 36 metod w moim systemie Windows, w tym domyślną. W przypadku niektórych obiektów, na przykład, dane wyjściowe z lm (), summary () są subskryptami i zwracają zmienne, których nie można zwrócić z samego obiektu. Oto kilka przykładów:

> x = sample(3,1000, rep=T)

> y = sample(5,1000, rep=T)

> a.tab = table(x,y)

> a.tab

y

x 1 2 3 4 5

1 69 70 57 59 55

2 61 78 68 69 68

3 75 60 72 76 63

> summary(a.tab)

Number of cases in table: 1000

Number of factors: 2

Test for independence of all factors:

Chisq = 6.641, df = 8, p-value = 0.5758

> a.ar = array(1:8, c(2,2,2))

> a.ar

, , 1

[,1] [,2]

[1,] 1 3

[2,] 2 4

, , 2

[,1] [,2]

[1,] 5 7

[2,] 6 8

> summary(a.ar)

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

Więcej informacji na temat summary() można znaleźć, wpisując ?summary lub ?summary. „ext ”, gdzie ext jest rozszerzeniem klasy obiektu po znaku zachęty R

Funkcja format() ma 59 metod w moim systemie Windows, w tym domyślne. Funkcja zwraca znakową wersję obiektów atomowych oraz, dla wielu obiektów list, zredukowane wersje znakowe listy. Funkcja przyjmuje kilka argumentów, które mogą nadać wynikowi ładny wizualnie wynik. Argumenty różnią się w zależności od metody. Na przykład:

> a.date = as.Date(1:4, “2014-3-9”)

> a.date

[1] “2014-03-10” “2014-03-11” “2014-03-12” “2014-03-13”

> format(a.date, “%m/%d/%Y”)

[1] “03/10/2014” “03/11/2014” “03/12/2014” “03/13/2014”

> a.list = list(c(“a”,”b”,”c”), matrix(1:4,2,2))

> dimnames(a.list[[2]]) = list(c(“r1″,”r2”),c(“c1″,”c2”))

> a.list

[[1]]

[1] “a” “b” “c”

[[2]]

c1 c2

r1 1 3

r2 2 4

> format(a.list)

[1] “a, b, c” “1, 2, 3, 4”

Aby uzyskać więcej informacji na temat format (), wprowadź ?format lub ?format.’ext ‘w wierszu poleceń R, gdzie ext jest rozszerzeniem klasy. Rozszerzenia można znaleźć, wprowadzając methods(format) w wierszu polecenia R.

Funkcje format(), print(), plot() i summary() zachowują się różnie w zależności od klasy obiektu, na którym działają. W przypadku danej funkcji, aby zobaczyć klasy obiektów, które mają specjalne metody dla tej funkcji, wprowadź metody („funkcja”) w wierszu polecenia R, gdzie funkcja jest nazwą funkcji. R automatycznie używa specjalnej metody dla obiektu, jeśli klasa obiektu ma specjalną funkcję, nawet jeśli rozszerzenie klasy nie jest uwzględnione. Na przykład plot (a.ts) i plot.ts (a.ts) dają ten sam wynik, jeśli a.ts jest szeregiem czasowym. Jeśli nie ma specjalnej funkcji dla klasy obiektu, używana jest metoda domyślna, o ile istnieje metoda domyślna. Aby uzyskać informacje na temat metody domyślnej, wpisz ?function.default w wierszu polecenia R, gdzie funkcja jest nazwą funkcji; na przykład? plot.default.

Funkcja cat() może służyć do wysyłania danych z funkcji do konsoli, pliku lub połączenia. Nazwa funkcji cat oznacza konkatenację. Obiekty, które mają być łączone, muszą mieć tryb atomowy i być oddzielone przecinkami. Obiekty są przekształcane w wektory. Funkcja ma pięć argumentów innych niż obiekty, które mają być połączone. Pięć argumentów to file, sep, fill, labels i append. Argument file mówi cat(), gdzie wysłać dane wyjściowe. Argument jest ciągiem znaków i może być adresem pliku, połączeniem lub „” -dla konsoli. Wartość domyślna to „”. Argument sep to ciąg znaków. Wartość sep oddziela obiekty wydrukowane w wyniku. Wartość domyślna to „”.

Argument fill jest zmienną logiczną lub liczbą dodatnią. Jeśli FALSE, podziały wierszy są ustawiane za pomocą „\n” lub znaku końca w ciągu cytowanym. Jeśli TRUE, wartość szerokości opcji jest używana do ustawienia szerokości wyjścia. Jeśli wypełnienie jest liczbą dodatnią, to liczba służy do ustawiania szerokości. Wartość domyślna to FALSE. Etykiety argumentów to wektor ciągów znaków, który jest używany do etykietowania wierszy wyniku i jest używany tylko wtedy, gdy wypełnienie ma wartość PRAWDA lub wartość liczbową. Wartość domyślna to NULL.  Argument append jest używany, gdy plik jest plikiem zewnętrznym. Jeśli TRUE, dane wyjściowe są dołączane do pliku. W przeciwnym razie plik zostanie nadpisany. Wartość domyślna to FALSE. Ciąg „\n” mówi cat(), aby przejść do następnej linii. Podział wiersza można również wprowadzić, przerywając wiersz w ciągu cytowanym w cudzysłowie. Na przykład:

> set.seed(69235)

> x=1:4

> y= runif(4)

> a.lm=lm(y~x)

> a.sm=summary(a.lm)

> cat(“\nThe intercept is “, round(coef(a.lm)[1],3), “. The slope is “,

round(coef(a.lm)[2],3), “. The F statistic is “, round(a.sm$f[1],4), ” on

“, a.sm$f[2], ” and “, a.sm$f[3], ” degrees of freedom. The p value is “,

round(1-pf(a.sm$f[1], a.sm$f[2], a.sm$f[3]),4), “.\n”, sep=””)

The intercept is -0.301. The slope is 0.257. The F statistic is 4.5039 on 1

and 2 degrees of freedom. The p value is 0.167

> cat(round(coef(a.lm)[1],3), round(coef(a.lm)[2],3), round(a.sm$f[1],4),

a.sm$f[2], a.sm$f[3],

+ round(1-pf(a.sm$f[1], a.sm$f[2], a.sm$f[3]), 3), fill=17, labels =

c(“intercept “, “slope “,

+ “F “, “df 1 & 2 “, “p value “))

intercept -0.301

slope 0.257

F 4.5039

df 1 & 2 1 2

p value 0.168

Więcej informacji o cat() można znaleźć, wpisując ?cat po znaku zachęty R

Funkcje round(), signif() i noquote() ułatwiają odczytywanie wyniku.

Funkcja round()

Funkcja round () zaokrągla elementy obiektów trybu numerycznego lub zespolonego do podanej liczby cyfr po przecinku. Funkcja przyjmuje dwa argumenty, obiekt do zaokrąglenia, x oraz liczbę cyfr, cyfry. Ujemna liczba cyfr zaokrągla do miejsc po lewej stronie przecinka dziesiętnego. Na przykład:

> round(c(1.2344, 5.67, 1234.567),3)

[1] 1.234 5.670 1234.567

> round(rnorm(3)+63, -1)

[1] 60 60 60

> round(1.34+3.0i,1)

[1] 1.3+3i

Zauważ, że wszystkie zwrócone wartości mają taką samą liczbę miejsc po przecinku, jeśli istnieje, z wyjątkiem tego, że części rzeczywiste i urojone liczb zespolonych są traktowane oddzielnie. Domyślna wartość cyfr to zero. Zobacz stronę pomocy funkcji round (), aby poznać zasady zaokrąglania, jeśli ostatnia cyfra x jest równa pięć.

Funkcja signif()

Funkcja signif() zaokrągla elementy obiektu liczbowego lub złożonego do określonej liczby cyfr znaczących. Funkcja przyjmuje dwa argumenty, obiekt x i liczbę cyfr znaczących cyfrę. Na przykład:

> signif (c (1,2344; 5,67; 1234,567); 3)

[1] 1,23 5,67 1230,00

> signif (rnorm (3) + 63, -1)

[1] 60 60 60

> signif (1,34 + 3,0i; 1)

[1] 1 + 3i

Zauważ, że podobnie jak round(), wszystkie zwrócone liczby wychodzą do tej samej liczby miejsc, ale cyfry znaczące są ograniczone do liczby całkowitej podanej przez cyfrę. Jeśli dla cyfry podano wartość mniejszą niż jeden, to liczba cyfr znaczących jest ustawiana na jeden. Domyślna wartość cyfry to sześć.

Funkcja noquote()

Funkcja noquote() zwraca dane wyjściowe, w których cudzysłowy zostały usunięte ze wszystkich ciągów znaków w obiekcie. Funkcja przyjmuje jeden argument obj, który może być obiektem dowolnego typu. Na przykład:

> noquote (c (“a”, “bc”, “d”))

[1] a bc d

Więcej informacji o round () i signif () można znaleźć, wpisując ?signif w wierszu polecenia R. Więcej informacji o noquote() można znaleźć, wpisując ?noquote w wierszu polecenia R

Obecnie w moim systemie Windows jest 55 opcji w  funkcji options(). Opcje są ładowane podczas ładowania pakietów. Aby zobaczyć listę opcji wraz z ich ustawionymi wartościami, wprowadź options() w wierszu polecenia R. Na liście znajdują się opcje dla wszystkich załadowanych pakietów. Aby zobaczyć wartości konkretnych opcji, wpisz opcje („opt1”, „opt2”,…, „opt_n”) w wierszu polecenia R, gdzie od opt1 do opt_n to nazwy opcji. Aby uzyskać dostęp do wartości opcji, użyj getOption („opt”), gdzie opt jest nazwą opcji. Aby ustawić wartości opcji, wprowadź opcje (opt1 = wartość1, opt2 = wartość2, opt3 = wartość3,…, opt_n = wartość_n) w wierszu polecenia R, gdzie od opt1 do opt_n to opcje, a wartość_1 do wartość_n to wartości przypisane do opcji. Zwróć uwagę, że w celu ustawienia i uzyskania dostępu do opcji, opcja jest wprowadzana jako ciąg znaków (w cudzysłowach), podczas gdy w przypadku ustawiania wartości opcja jest wprowadzana jako obiekt (bez cudzysłowów). Aby uzyskać opis opcji i pakietów, do których należą, wprowadź ?options w wierszu polecenia R. Gdy opcje są zmieniane podczas sesji języka R, zmiana jest dobra tylko dla sesji. Aby zmienić wartości opcji domyślnych, które są ładowane po uruchomieniu R, spróbuj utworzyć plik .Rprofile w tym samym folderze co .RData i .Rhistory. Jeśli plik jeszcze nie istnieje, ta metoda działa. Jeśli plik istnieje, edycja pliku działa. Plik .Rprofile musi być zwykłym plikiem tekstowym bez rozszerzenia. Plik mówi R, jakie funkcje mają być uruchomione podczas uruchamiania Umieszczenie w pliku wierszy uruchamiających opcje () ustawia domyślne opcje. Na przykład zawartość .Rprofile może wyglądać następująco:

options(defaultPackages=c(getOption(“defaultPackages”),”MASS”),

contrasts=c(“contr.sum”,”contr.poly”))

Tutaj pakiet MASS jest dodawany do pakietów, które są ładowane podczas uruchamiania, a kontrast dla nieuporządkowanych czynników jest zmieniany z domyślnego „traktowanie kontr.” Na „suma kontr.”. Więcej informacji na temat procesu uruchamiania można znaleźć, wpisując ?Startup po znaku zachęty R.

Niektóre opcje obejmują:

continue-ciąg znaków-podaje to, co R drukuje na konsoli, gdy więcej niż jedna linia jest używana dla kodu R-domyślną wartością jest „+”.

contsrast – ciągi znaków – typy kontrastów, które mają być używane dla danych czynników w modelach liniowych – wartości domyślne to „obróbka kontr.” dla kontrastów nieuporządkowanych i „polaryzacja kontr.” dla kontrastów uporządkowanych – inne możliwe wartości to „suma kontr.” i „Kontr. Helmert” – informacje na temat kontrastów można znaleźć, wpisując? Kontrasty po znaku zachęty R.

defaultPackages-ciągi znaków-pakiety, które mają być ładowane domyślnie po uruchomieniu R – domyślne wartości to „datasets”, „utils”, „grDevices”, „graphics”, „stats” i „methods” (baza jest zawsze ładowana ).

digits – liczba całkowita – zalecenie dotyczące liczby cyfr, które mają zostać zwrócone w przypadku liczb – R niekoniecznie używa zalecanej liczby – domyślna wartość to „7”.

editor-ciąg znaków-daje edytorowi wywoływane przez funkcję edit () wartość domyślna różni się w zależności od systemu operacyjnego. Więcej informacji znajdziesz na stronie pomocy dla edit ().

expressions – liczba całkowita – jak głębokie może dojść do zagnieżdżenia – wartość może wynosić od 25 do 500 000 – wartość domyślna to „5000”.

na.action-ciąg znaków dający funkcję-daje opcję braku wartości-domyślną wartością jest „na.omit” -inne wartości to „na.fail”, „na.pass” i „na.exclude” – zobacz strony pomocy dla na.omit (), na.fail (), na.pass () i na.exclude (), aby uzyskać więcej informacji.

scipen-an integer-opcja, która daje R tendencję do notacji naukowej (liczby całkowite ujemne) lub notacji ustalonej (liczby całkowite dodatnie) -zobacz stronę pomocy options (), aby uzyskać więcej informacji -wartość domyślna to „0”.

show.coef.Pvalues-wartość logiczna-opcja, która mówi R, czy pokazywać wartości p w danych wyjściowych summary () z modeli liniowych – domyślną wartością jest „PRAWDA”.

show.signif.stars – wartość logiczna – opcja, która mówi R, czy wyświetlać gwiazdy, aby podać poziomy istotności w wynikach podsumowania () z modeli liniowych – wartością domyślną jest „PRAWDA”.

stringsAsFactor – wartość logiczna – mówi data.frame () i read.table (), czy konwertować ciągi znaków na czynniki – domyślną wartością jest „TRUE” – tak konwertuj łańcuchy.

OutDec – pojedynczy ciąg znaków – podaje wartość do użycia jako przecinek dziesiętny – wartością domyślną jest „.”.

prompt-ciąg znaków-wartość, która ma być używana jako zachęta R-domyślna wartość to „>”.

ts.eps-wartość liczbowa-poziom tolerancji do porównywania okresów w więcej niż jednej serii czasowej – domyślna wartość to „1,0e-5”