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在 R 中创建移动平均线或滚动和的最有效方法是什么？您如何与“分组依据”一起执行滚动功能？

假设我有以下向量：

如何找到哪些元素是 8 或 9？

我有一个数据框，详细说明了 N 个节点之间的边权重。是否有用于处理此类数据的软件包？

例如，我想将以下信息绘制为网络：

R 提供了两种不同的方法来访问列表或 data.frame 的元素：[]和[[]]。

两者有什么区别，什么时候应该使用其中一个？

可能重复：
调试 R 的一般建议？

在大约 9 个月前学习了 R 之后，我终于从print()每隔一行使用语句的调试中毕业了。我现在是browser()and的忠实用户debug()。我最近发现了更多的工具：traceback()、trace()和recover()。

有人对何时（以及如何）使用这些有建议吗？

我经常编写需要查看环境中其他对象的函数。例如：

正如所料，这两个函数是相同的，因为fn2在执行时可以“看到” a 和 b。但是每当我开始利用这一点时，在大约 30 分钟内，我最终会在没有必要变量之一（例如 a 或 b）的情况下调用该函数。如果我不利用这一点，那么我觉得我在不必要地传递物体。

明确说明函数需要什么会更好吗？还是应该通过内联注释或函数的其他文档来解决这个问题？有没有更好的办法？

我想使用该lm()函数在 R 中进行线性回归。我的数据是一个年度时间序列，其中一个字段代表年（22 年），另一个字段代表州（50 个州）。我想为每个状态拟合一个回归，以便最后我有一个 lm 响应向量。我可以想象为每个状态执行 for 循环，然后在循环内执行回归并将每个回归的结果添加到向量中。然而，这似乎不太像 R。在 SAS 中，我会做一个“by”语句，而在 SQL 中，我会做一个“group by”。这样做的R方式是什么？

我习惯于用 SQL 编写数据操作逻辑，现在我正在学习 RI，发现自己有时只想做一些在 SQL 中很简单的事情，但我必须用 R 学习一堆东西才能​​在 R 上做同样的操作数据框。有没有简单的解决方法？

假设我想使用以下命令进行模拟function：

对于非常大N的 ，计算似乎挂起。有没有更好的方法来做到这一点？

（灵感来自：https ://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/155591.html ）

R和S有什么区别？