# if you see KRAKOZYABRY then do
# File-Reopen with encoding - UTF-8 - (Set as default) - OK
# задаём векторы:
x <- c(23,15,46,NA)
z <- c(5,6,NA,8)
# NA --- пропущенное значение
# среднее арифметическое
mean(x)
# среднее арифметическое с удалением пропущенных значений
mean(x,na.rm = TRUE)
mean(z,na.rm = TRUE)
# сумма всех элементов вектора
sum(x)
sum(x,na.rm = TRUE)
# создаем табличку с данными с именем d
d <- data.frame(rost=x,ves=z)
d
d[4,1] # элемент в 4-ой строке и 1-м столбце
d[3,1]
d[2,] # вся вторая строка
d[,2] # весь второй столбец
d$rost # столбец rost
d$ves # столбец ves
# создаем список из трёх совершенно различных объектов
my_list <- list(a=7,b=10:20,table=d)
# достаем из списка объекты по имени
my_list$a
my_list$b
my_list$table
d$rost
# список немного отличается от вектора
# выбрать второй элемент списка:
my_list[[2]]
# Ура!
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