假设我有一个向量嵌套在一个或两个级别的数据框中。是否有一种快速而肮脏的方式来访问最后一个值，而不使用该length()函数？有什么 ala PERL 的$#特殊变量？

所以我想要类似的东西：

代替

我在函数内部的循环中有一个函数。内部函数在内存中获取并存储大量数据向量（作为全局变量......我使用的是“R”，类似于“S-Plus”）。循环遍历要获取的一长串数据。外部函数启动该过程并传入要获取的数据集列表。

我对内部函数进行了编程，以便在移动到下一个数据集之前存储每个数据集，因此外部函数的所有工作都会作为对全局变量的副作用发生......这是一个很大的禁忌。这比收集和返回一个巨大的、占用大量内存的向量是好还是坏？有没有更好的第三种方法？

如果我将数据向量存储在数据库中而不是内存中，答案会改变吗？理想情况下，我希望能够在不丢失终止之前处理的所有信息的情况下终止该功能（或使其因网络超时而失败）。

我整天都对 R 分位数函数感到困惑。

我对分位数的工作方式和统计数据有一个直观的概念，但是天哪，天哪，它的文档让我感到困惑。

从文档：

Q[i](p) = (1 - 伽马) x[j] + 伽马 x[j+1],

到目前为止，我已经同意了。对于第 i类分位数，它是 x[j] 和 x [j+1] 之间的插值，基于一些神秘的常数gamma

其中 1 <= i <= 9, (jm)/n <= p < (j-m+1)/ n, x[j] 是第 j 阶统计量，n 是样本量，m 是确定的常数按样本分位数类型。这里 gamma 取决于 g = np+mj 的小数部分。

那么，如何计算j呢？米？

对于连续样本分位数类型（4 到 9），样本分位数可以通过 k 阶统计量和 p(k) 之间的线性插值获得：

p(k) = (k - alpha) / (n - alpha - beta + 1)，其中 α 和 β 是由类型决定的常数。此外，m = alpha + p(1 - alpha - beta)，并且 gamma = g。

现在我真的迷路了。p，以前是一个常数，现在显然是一个函数。

所以对于类型 7 分位数，默认...

类型 7

p(k) = (k - 1) / (n - 1)。在这种情况下，p(k) = mode[F(x[k])]。这是 S 使用的。

有人想帮我吗？特别是我对 p 是一个函数和一个常数的符号感到困惑，这到底是什么m，现在要为某些特定的p计算 j 。

我希望根据这里的答案，我们可以提交一些修改后的文档，以更好地解释这里发生的事情。

quantile.R 源代码 或类型：quantile.default

“The Google”非常有用……除非你的语言被称为“R”，在这种情况下，它会吐出大量不相关的东西。

有人对“R”有任何搜索引擎技巧吗？有一些专门的网站，如下所示，但你怎么能告诉谷歌你的意思是“R”语言？如果我正在搜索特定的东西，我将使用特定于 R 的术语，例如“cbind”。还有其他这样的技巧吗？

• rweb.stat.umn.edu
• www.rseek.org
• search.r-project.org
• www.dangoldstein.com/search_r.html

如何测试EOFR 中的标志？

例如：

有谁知道一个很好的在线资源，例如 R 代码？

这些程序不必为了说明目的而编写，我真的只是在寻找一些已经编写了一堆 R 代码的地方，以便让我了解该语言的语法和功能？

编辑：我已阅读主站点上的基本文档，但想知道是否有一些代码示例甚至程序显示了不同人如何使用 R。

我正在寻找一个R可用于从计数数据中训练 Dirichlet 的软件包。求一个在用的同事，R自己不用，所以不太清楚怎么找包。搜索起来有点困难，因为“R”是一个非特定的搜索字符串。CRAN上似乎没有任何东西，但是还有其他地方可以看吗？

有谁知道 R 的任何优化包（类似于 S+ 的 NUOPT）？

我有一本名为《计算机科学家统计》的书以及我的工程统计教科书，所以我正在考虑使用其中的各种问题和示例来学习 R，这可能是一个好的开始。但是任何人都可以推荐包含 R 信息的书籍和网站，特别是如果它们是为具有一定统计学知识的人设计的吗？作为一名学习软件工程的大学生，是否有任何大中型项目或现实世界的情况可以使用 R 来感受它？

也可以看看

• 关于 R 的可理解文档，其中有一些指向 R 文档的链接。还有一些基本信息/教程网站。
• 学习 R 语言的书籍，主要介绍学习 R 的书籍。

我知道 R 使用向量最有效，应该避免循环。我很难自学以这种方式实际编写代码。我想要一些关于如何“矢量化”我的代码的想法。st下面是为 state ( )、plan1 ( p1) 和 plan2 ( )的 10,000 个非唯一组合创建 10 年样本数据的示例p2：

这需要大约 8 分钟才能在我的笔记本电脑上运行。正如预期的那样，我最终得到了 4 个向量，每个向量都有 100,000 个值。如何使用矢量函数更快地做到这一点？

附带说明一下，如果我将上面的代码限制为 i 上的 1000 个循环，它只需要 2 秒，但 10,000 个需要 8 分钟。知道为什么吗？