R-语言简介
R语言入门教程
R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。
本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。
第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。
大数据R语言介绍
SparkR
将DataFrame转化为Spark SQL； SparkR提供了对HQL的支持和API，但是Hive适合用来对一段 时间内的数据进行分析查询
3. SparkR的安装
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5 . 3 S pa r k R
5.3.3 SparkR 使用
创建SparkSession
SparkSession（即Spark会话）是SparkR的切入点，
它使得R程序和Spark集群相互通信 根据需要从本地R数据框（R data frame），Hive
创建SparkDataFrmes
情感分析等。
R语言与数据挖掘有关的任务视图
MachineLearning：主要涉及机器学习和统计学习功能 Cluster：主要涉及聚类分析和有限混合模型 TimeSeries：主要涉及时间序列分析 Multivariate：主要用于多元统计分析及其算法 Spatial：主要用于空间数据分析
5.3.1 SparkR 简介 SparkR就是用R语言编写Spark程序，它允许数据科学家分析大规模的数据集，并 通过R Shell交互式地在SparkR上运行作业上 SparkR的核心是SparkR DataFrame，数据组织成一个带有列名的分布式数据集
1
taFrames的数据来源非常广泛 高扩展性 DataFrames的优化 对RDD API的支持
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5.1 R语言简介
丰富的数据读取和存储能力
读取
R语言
存储
可以保存和加载R语言的数据，与R.data的交互是通过R语言的save( )函数和
load()函数实现的 能够加载和导出.csv文件（write.csv()函数和read.csv()函数）
R语言和统计软件
05
R语言与其他软件的交互
R与Excel的交互
导入Excel数据到R
可以使用`readxl`或`openxlsx`等包来读取Excel文件中的数 据，并将其转换为R的数据框。
将R数据导出到Excel
可以使用`writexl`包将R中的数据框导出为Excel文件，方便 分享和查看。
调用Excel函数
将R数据传递给Python
可以使用`rPython`或`reticulate`等包将R中的数据 传递给Python进行分析和处理。
调用Python函数
在R中调用Python函数，可以使用 `rPython`或`reticulate`等包来实现。
R与数据库的交互
连接数据库
R语言提供了多种连接数据库 的包，如`DBI`、`odbc`等， 可以连接到MySQL、Oracle
概率论与数理统计
概率论
概率论是研究随机现象的数学学科， 它为统计学提供了理论基础。在R语 言中，概率函数用于计算随机变量的 概率值。
数理统计
数理统计是应用概率论对数据进行收 集、整理、分析和推断的数学学科。 R语言提供了丰富的统计函数，用于 进行各种统计分析。
R中的数据类型和数据结构
数据类型
R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。了解数据类型是进行数据处理和分析的 前提。
数据结构
R语言中的数据结构包括向量、矩阵、数据框等。了解数据结构有助于更高效地进行数据处理和统计 分析。
R中的基本统计函数
描述性统计函数
用于计算数据的均值、中位数、方差等描述性统计指标。
假设检验函数
用于进行t检验、卡方检验等假设检验，帮助判断数据间的差异 是否具有统计学上的意义。
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它是基于S语言开发而来的，并且具有丰富的数据分析包和强大的绘图功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以利用R语言来处理和分析数据。
下面将介绍R语言的使用步骤，以帮助读者快速上手。
第一步：安装R语言在开始使用R语言之前，我们需要先安装它。
R语言可以从官方网站第二步：安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以在命令行界面下运行，但使用一个集成开发环境（IDE）会更加方便。
RStudio是最流行的R语言IDE之一，你可以在第三步：了解R语言的基础语法R语言的基础语法与其他编程语言相似，但也有一些特殊的语法和约定。
在开始编写R代码之前，你应该对R语言的基础语法有所了解。
例如，R 语言的变量命名是区分大小写的，可以使用赋值运算符（<-）或等号（=）来赋值，打印输出可以使用print()函数等等。
第四步：导入数据在数据分析过程中，我们通常需要导入外部数据进行分析。
R语言提供了各种函数来导入不同格式的数据，如csv、Excel、文本等。
你可以使用read.csv()函数来导入csv文件，使用read_excel()函数来导入Excel文件，使用read.table()函数来导入文本文件等等。
在导入数据之后，你可以使用head()函数来查看数据的前几行，以确保导入成功。
第五步：数据操纵和清洗在数据分析过程中，数据操纵和清洗是必不可少的环节。
R语言提供了一系列的函数和包，用于数据的选择、过滤、排序、合并等操作。
例如，你可以使用subset()函数进行数据的子集选择，使用filter()函数进行数据的条件筛选，使用order()函数进行数据的排序等等。
此外，tidyverse包提供了一套更加高级和直观的数据操作函数，如dplyr包、tidyr包等。
第六步：数据可视化数据可视化是R语言的一个重要特性。
R语言提供了多个绘图包（如ggplot2）和函数，可以用于生成各种类型的图表和图形。
R语言入门(经典)
第1页，共105页。
报告内容
一 R简介 二 函数与对象 三 编写脚本 四 R绘图 五 编写函数 六 数据保存
第2页，共105页。
一R简介
第3页，共105页。
R语言的由来
R语言是从S语言演变而来的。 S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室，由Rick Becker, John
Chambers, Allan Wilks开发。 基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、建立模
package 'vegan' was built under R version 2.9.1
第19页，共105页。
练习二 安装并导入程序包
安装程序包
程序包>从本地zip文件安装程序包 调用程序包 library(vegan) library(ape)
第20页，共105页。
查看帮助文件 如何知道ape程序包内部都有哪些函数？ 最常用的方法： 1 菜单 帮助>Html帮助 2 查看pdf帮助文档（从程序包下载页面下载）
t.test()
lm(y ~ x) wilcox.test() kruskal.test()
统计检验
lm(y ~ f+x) lm(y ~ x1+x2+x3)
bartlett.test
binom.test
fisher.test chisq.test
glm(y ~ x1+x2+x3, binomial)
第11页，共105页。
常用R程序包
base-
R 基础功能包
stats-
R统计学包
nlme-
线性及非线性混合效应模型
Graphics- 绘图
R语言是什么R语言简介
R语⾔是什么R语⾔简介⽬录1、什么是R语⾔？2、R语⾔能⼲什么？3、R语⾔有什么优势？补充5、为什么使⽤R ?6、R语⾔学习路线图7、R语⾔参考资料R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的⼀种编程语⾔，R拥有⼴泛的统计和图形⽅法⽬录。
它包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等。
⼤多数R库都是⽤R编写的，但是对于繁重的计算任务，最好使⽤C、c++和Fortran代码。
R不仅在学术界很受欢迎，很多⼤公司也使⽤R编程语⾔，包括Uber、⾕歌、Airbnb、Facebook等。
⽤R进⾏数据分析需要⼀系列步骤：编程、转换、发现、建模和交流结果R 语⾔是为数学研究⼯作者设计的⼀种数学编程语⾔，主要⽤于统计分析、绘图、数据挖掘。
如果你是⼀个计算机程序的初学者并且急切地想了解计算机的通⽤编程，R 语⾔不是⼀个很理想的选择，可以选择 Python、C 或Java。
R 语⾔与 C 语⾔都是贝尔实验室的研究成果，但两者有不同的侧重领域，R 语⾔是⼀种解释型的⾯向数学理论研究⼯作者的语⾔，⽽ C 语⾔是为计算机软件⼯程师设计的。
R 语⾔是解释运⾏的语⾔（与 C 语⾔的编译运⾏不同），它的执⾏速度⽐ C 语⾔慢得多，不利于优化。
但它在语法层⾯提供了更加丰富的数据结构操作并且能够⼗分⽅便地输出⽂字和图形信息，所以它⼴泛应⽤于数学尤其是统计学领域。
1、什么是R语⾔？R是⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R是属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、开源的软件，它是⼀个⽤于统计计算和统计制图的优秀⼯具。
R语⾔是主要⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R本来是由来⾃新西兰奥克兰⼤学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发。
（也因此称为R）现在由“R开发核⼼团队”负责开发。
R是基于S语⾔的⼀个GNU项⽬，所以也可以当作S语⾔的⼀种实现，通常⽤S 语⾔编写的代码都可以不作修改的在R环境下运⾏。
r语言及在统计学上的应用
二维表格数据结构，类似于电子表格。
矩阵
二维数组，用于存储矩阵数据。
列表
可以包含不同类型的数据和子列表。
变量和向量
01
变量是用来存储数据的标识符，而向量是一组有序 的数据值。
02
在R语言中，可以使用赋值运算符（<-）来创建变量 和向量。
03
向量可以进行各种数学和逻辑运算，如加法、减法、 乘法和除法等。
配置
安装完成后，用户需要设置环境 变量和配置R语言的运行环境，以 确保正常运行。
02 R语言基础
数据类型
数值型
用于存储数字数据，包括整数和小数。
字符型
用于存储文本数据，以字符串形式表 示。
逻辑型
用于存储布尔值，即真（TRUE）和 假（FALSE）。
复数型
用于存储复数数据。
数据结构
向量
一维数组，可以包含不同类型的数据。
函数和作用域
01
函数是执行特定任务的代码块，可以接受输入参数并返回结果。
02
R语言提供了许多内置函数，也可以自定义函数。
作用域规则决定了变量的可见性和生命周期，以及函数如何访
03
问和修改这些变量。
03 R语言在统计学中的应用
描述性统计
描述性统计
R语言提供了丰富的函数和工具包， 用于计算描述性统计指标，如均值、 中位数、方差、标准差、四分位数等 。
投资组合优化
R语言用于投资组合优化，通过统计分析、机器学习和人工智能等技 术手段，实现资产配置和投资决策的科学化。
06 R语言的未来发展
R语言的扩展包和社区支持
扩展包
R语言拥有庞大的扩展包生态系统，包括基 础包和特定领域包，如统计、数据科学、机 器学习等。这些扩展包不断更新和改进，为 R语言提供了强大的功能支持。
R语言简介——精选推荐
第1章R语言简介R软件最初是由奥克兰（Auckland）大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿者在1997年前后开发的一个统计分析系统．其前身是贝尔实验室所开发的S语言．R语言现在由R开发核心小组（R Development Core Team）维护，他们的开发维护完全出于自愿，将全球优秀的统计软件打包提供给大家共享．R软件免费下载网址：/或．1.1 R语言的特点自诞生至今不到20年的时间，R语言已经成为全球众多统计学者和统计工作者的首选统计分析软件．R语言最大的特点或优势在于：它是一款免费的统计计算软件，并有着强大的软件维护和扩展团队．R语言的主要特点还包括：（1）不受操作系统的限制．R语言可以在Windows，UNIX，Macintosh操作系统上运行，这就意味着R语言几乎可以在任何一台计算机上运行．本书主要基于Windows 操作系统上R软件的使用进行介绍．（2）R语言是一种解释性的编程语言．它同Matlab一样，不需要编译即可执行代码．（3）拥有完善的帮助系统．R软件内嵌一个非常实用的帮助系统：包括随软件所附的pdf帮助文件（An Introduction to R）和Html帮助文件．另外，通过help命令可以随时了解R软件所提供的各类函数的使用方法．（4）具有强大的绘图系统．R支持的主要图形系统有：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2．这些系统使得数据可视化更为便捷．此外，R软件生成的图形文件可以保存为各种形式的文件（jpg，png，bmp，ps，pdf，emf，xfig，pictex等），有利于进一步分析与使用．（5）具有强大的统计分析功能．R语言的部分功能（大约25个程序包）嵌入在R语言底层，其他都能以Package形式下载，几乎涵盖了现有的全部统计分析方法．1.2 R语言运行平台R软件的运行平台为：RGui（graphic user’s interface）．启动R软件，我们看到RGui，即图形用户界面的主窗口，见图1.1．1R 语言与现代统计方法2图1.1 R 软件的运行平台：RGuiR 软件的运行平台RGui 由三部分组成：主菜单、工具条、R Console （R 语言运行窗口）．R Console ：绝大部分工作都是通过在这里发布命令来完成的，包括数据集的建立、数据的读取、作图等，在这里也可以得到在线帮助．1.2.1 工作目录工作目录是R 语言数据输入输出的默认位置，默认状态下是软件安装时的目录．R 的很多操作，包括读写数据，打开、保存脚本文件，读取保存工作空间的镜像等都是在工作目录中进行的．为管理方便，在首次运行R 软件前，可以建立一个自己的目录，启动R 后将工作目录改变到自己的目录上．在Windows 版本中，更改工作目录可以利用菜单方式，选择“文件”|“改变工作目录”选项，选择自己的目录即可，见图1.2．另外，也可以利用getwd()命令获得当前工作目录，并直接利用setwd()命令改变当前工作目录．例如：> getwd()[1] "C:/Users/tongji/Documents"> setwd("C:/Users")> getwd()[1] "C:/Users"需要说明的是，在Windows 操作系统中，以不同的方式打开R 软件，如通过桌面快捷方式或双击文档中的.RData 文件运行R 软件，其工作目录可能会不同．因此，每次运行R 软件时，需要注意工作目录问题．第1章R语言简介3图1.2主窗口文件菜单命令list.files()或者dir()可以用来显示当前工作目录中的所有文件和文件夹．例如：> list.files()[1] "360js Files" "Adobe" "desktop.ini" "Downloads"[5] "My eBooks" "My Music" "My Pictures" "My Videos"[9] "save_data.Rdata" "SPSS_data.sav"可以看到，在当前工作目录下，共有10个文件或文件夹．1.2.2工作空间对于初学者而言，工作空间（workspace）可以理解为R当前的工作环境或工作场所，它存储着在运行R时所定义的变量、向量、矩阵等所有的对象与函数．很多时候我们希望在下次运行R时能够继续以前的工作，这时只需将工作空间保存到一个镜像中，下次运行R时载入工作空间镜像即可．工作空间存放在当前工作目录下的一个后缀名为．RData的文件中，当启动R时，工作空间将自动创建．当直接单击运行窗口R Console中的“关闭”按钮或利用命令>q()退出R时，系统将提示我们是否需要保存工作空间．如果我们想在不退出R时保存工作空间，可以选择“文档”|“保存工作空间”选项（见图1.2）或利用命令>save.image()来保存．以后运行R时可以通过选择“文件”|“加载工作空间”选项（见图1.2）或命令>load()加载，进而可以继续前一次的工作．4R语言与现代统计方法1.2.3 历史命令在运行R时，我们往往在运行窗口R Console中交互式输入很多条命令．使用上行箭头或下行箭头可以查看已输入命令的历史记录，这样可以选择某条命令进行适当修改后再次运行，而不必烦琐地重复录入．选择“文档”|“保存历史”选项可以将运行窗口中的所有记录保存到后缀名为．RHistory 的文件中；选择“文档”|“加载历史”选项（见图1.2），可以载入历史命令．利用函数>history()也可以显示最近使用过的命令，默认值为最近的25条．也可以自由定制显示更多条，例如：>history(50)可以显示最近使用过的50条命令；利用命令> savehistory("myhistory")可以将命令保存在文件名为myhistory.RHistory的文件中；命令> loadhistory("myhistory")将载入文件名为myhistory.RHistory的命令历史．1.2.4帮助系统学习并较好地掌握一门语言或软件，快捷方便的帮助系统是其关键．R软件提供了十分强大的帮助系统，见图1.3．图1.3 R中的“帮助”菜单（1）在R用户界面中，“帮助”菜单中的“R FAQ”选项（见图1.3）给出了关于R软第1章R语言简介 5件中的一些常见问题，FAQ是Frequently Asked Questions的缩写，单击该选项，则以网页的形式给出R软件中一些常见的问题；选项“Windows下的R FAQ”也是以网页的形式给出Windows操作系统下R软件使用的一些常见问题．FAQ随着R软件版本的更新而更新．（2）R软件中自带8本pdf格式的帮助手册，分别是An Introduction to R，R reference，R Data Import/Export，R Language，Definition，Writing R Extensions，R Internals，R Installationand Administration和Sweave User．这些手册为R的学习与使用提供了极大的便利，初学者可以着重看第一本，即An Introduction to R．（3）利用“帮助”菜单中的“Html 帮助”选项或者通过命令>help.start()打开html帮助系统（见图1.4）．在该帮助系统中可以很方便地找到所需要的文档．图1.4 Html帮助系统（4）可以通过函数help()得到相应函数的帮助，例如命令>help(plot)或者>?plot可以得到函数plot的说明．help()在默认状态下，只会在载入内存的程序包中搜索，即选6R语言与现代统计方法项try.all.packages默认值为FALSE．我们可以通过选项设置改变搜索范围，例如：> help("bs",try.all.packages=TRUE)> help("bs",package="splines")上述两条命令分别表示在所有程序包及只在“splines”包中搜索函数“bs”的说明文件，可以利用该方法学习程序包的使用方法和注意事项．需要说明的是，如果我们对某个函数名不是特别熟悉，可以利用函数apropos()或help.search()等进行查找，例如：> apropos("fun")该命令用于找出名字中含有指定字符串“fun”的函数，但只会在被载入内存中的程序包中搜索．而> help.search("fun")则列出了所有帮助页面中的含有字符串“fun”的函数．利用函数demo()可以得到R软件提供的几个示例，例如：> demo(package = "stats")将给出程序包“stats”包含的程序的示例（见图1.5）．命令> demo(smooth)给出函数smooth()的演示示例．图1.5程序包stats的演示示例第1章R语言简介71.3 R程序包的安装使用1.3.1 R软件的下载与安装前面曾经提及过，R软件的安装程序包（base installation）可以从网站http://www.r- /上免费下载．该网站列出了包括中国、美国、加拿大等全球主要国家的一些镜像点，我们可以选择最近的一个镜像点（需要说明的是，CRAN的官方服务器位于奥地利的维也纳经济学院，全球的R使用者都可以从官方服务器下载，但下载速度比较慢，因此尽量避免从官方服务器下载），例如打开网址/mirrors/CRAN/，选择Download R for Windows，在新打开的页面中（见图1.6），选择base选项即可下载．R软件核心小组每过一段时间就会推出更新版本，目前的版本是R 3.2.3．R软件的安装非常简单，双击下载的安装程序R-3.2.3-win.exe，然后按照系统提示完成相应操作即可．图1.6 R软件下载页面1.3.2程序包的安装与加载程序包（package）可以理解为由函数、数据、预编译代码构成的集合，而存储程序包的文档称为库（library）．R软件自带了一些基本的程序包，如stats、datasets、graphics等程序包，这些程序包可以直接使用．除了基本的程序包外，CRAN还提供了大量的其他程8R语言与现代统计方法序包供我们下载使用．截至2016年8月27日，CRAN上现有8960个程序包可供下载，当然你也可以建立自己的程序包．这些程序包下载安装以后，需要载入激活后才能使用．在联网条件下，选择“程序包”|“安装程序包...”选项（见图 1.7）或者利用函数install.packages()可以完成程序包安装．这里同下载R安装程序类似，也需要选择最近的镜像点（如果你想下载速度快一些），在出现的程序包列表中选择需要的程序包即可进行下载安装．假若你已经知道自己需要安装的程序包的名字，例如，程序包bayesGARCH，也可以直接利用命令> install.packages("bayesGARCH")完成程序包bayesGARCH的下载安装．图1.7 R中的“程序包”菜单程序包仅需安装一次即可一直使用．同R的版本经常更新一样，程序包也经常被其发布者更新，选择“程序包”|“更新程序包...”命令或利用函数updata.packages()可以完成程序包的更新．除了R自带的程序包外，其他新安装的packages在每次使用前必须先载入．选择“程序包”|“加载程序包...”命令（见图1.7）或者利用函数library()可以完成程序包载入．例如，命令> library(bayesGARCH)．即可完成程序包“bayesGARCH”的载入．1.3.3与程序包有关的一些函数library()：显示已经安装的程序包列表．第1章R语言简介9.libPaths()：显示库所在的目录．search()：显示已经加载可以使用的程序包列表．data()：返回R的内置数据集．例如：> data() #返回datasets程序包中的数据集> data(package="bayesGARCH") #返回程序包中的数据集1.4初识R语言R软件的默认命令提示符为“>”，表示正在等待输入命令．如果一个语句在一行中输不完，按回车键，系统会自动在续行中产生一个续行符“+”．在同一行中，输入多个命令语句时，需要用分号将其隔开．例如：> n<-1 #给变量n赋值为1> n #显示变量n的内容，同print(n)[1] 1其中方括号[1]表示从变量n的第一个元素显示．R软件中的函数总是带有圆括号，即使括号中没有内容，例如ls()．如果直接输入函数名而不输入圆括号，R则会自动显示该函数的一些具体内容．例如：> ls() #列出当前工作空间中的对象（Object）[1] "n"> ls #显示函数ls()的内容限于篇幅，这里函数ls()的内容没有给出．R软件中进行的所有操作都是针对存储活动内存（即当前工作空间）中的对象的．所有能够使用的R函数都被包含在一个库（Library）中，该库存放在R安装文件下的library目录下．1.4.1对象的命名R中的对象是一个抽象的概念，可以理解成以不同形式存储的数据，如向量、矩阵、数据框等．R中对象的命名必须以一个字母开头，其余可以是数字、字母、点号“.”以及下划线．以点号开头的变量名比较特殊，应该尽量避免．在R语言中，字母大小写有区别，因此Height和height代表两个不同的对象．在R语言中，有些变量名具有特定含义，例如F或FALSE、T或TRUE分别表示逻辑取值为“真”和“假”，若重新定义这些变量，容易引起歧义，命名过程中应尽量避免．1.4.2 对象的赋值一个对象可以直接由赋值来定义，也可以先定义对象，再进行赋值．可以用“=”或“<-”来赋值，也可以用命令assign()实现赋值，例如：> m1<-10 #定义对象m1，并赋值为1010R语言与现代统计方法> m1[1] 10> m2=20 #定义对象m2，并赋值为20> m2[1] 20> assign("m3",100) #定义对象m3，并赋值为100> m3[1] 100其中，“#”号及其后的内容为注释语句，不进行运算．在编写程序时，为增加程序的可读性，可添加必要的注释语句．例如：> math<-c(90,85,68,88,92) #定义了一个对象，即包含5个元素的向量> math[1] 90 85 68 88 921.4.3一个实例下面通过一个R软件内置的数据集women来说明R软件是如何进行统计分析的．该数据集在datasets程序包中，该程序包随着R的启动而自动加载，因此不需要再次载入．> women #显示数据集women中的全部观测值height weight1 58 1152 59 1173 60 1204 61 1235 62 1266 63 1297 64 1328 65 1359 66 13910 67 14211 68 14612 69 15013 70 15414 71 15915 72 164该数据集共包含了15组数据，记录的是15名年龄在30岁到39岁的美国妇女的身高和体重．> head(women)height weight1 58 1152 59 1173 60 1204 61 1235 62 1266 63 129即命令head(women)仅显示数据集women中的前6个观测值．类似地，tail(women)仅显示数据集women中的最后6个观测值．> names(women) #显示数据集women中的变量名第1章R语言简介11[1] "height" "weight"> mean(women$height)[1] 65以上命令用于计算15名妇女的平均身高．其中，对象women$height表示women数据集中的height变量．也可以先将数据集women激活，使之成为当前的数据集，此时，women中的变量就可以直接被使用了．例如：> attach(women) #激活women数据集，使之成为当前数据集> mean(height)[1] 65> var(height) #计算身高的方差[1] 20> var(weight) #计算体重的方差[1] 240.2095> sd(weight) #计算体重的标准差[1] 15.49869> summary(weight)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.115.0 124.5 135.0 136.7 148.0 164.0> plot(height,weight) #画出height和weight的散点图（见图1.8）> detach(women) #从活动内存中清除数据集图1.8 height和weight的散点图。
《R语言入门》课件
VS
详细描述
描述性统计分析包括计算数据的均值、中 位数、众数、标准差等统计指标，以及制 作数据的频数分布表和直方图等可视化图 表，帮助我们了解数据的分布情况和基本 特征。
推断性统计分析
总结词
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征和规律的方法。
详细描述
推断性统计分析包括参数估计和假设检验等统计方法，通过样本数据来估计总体参数和检验假设，帮 助我们了解总体的情况和规律。
01
数据处理与可视化
数据导入与导
数据导入
R语言支持多种格式的数据导入， 包括CSV、Excel、SQL数据库等 。可以使用`readr`、`tidyverse` 等包来导入数据。
数据导出
R语言可以将处理后的数据导出为 多种格式，如CSV、Excel、PDF 等。可以使用`writexl`、`officer` 等包来实现数据的导出。
01
R语言基础
R语言的安装与配置
总结词
R语言的安装与配置是学习R语言的第一步，需要了解如何下载和安装R语言，以及如何 配置R语言的环境。
详细描述
首先，您需要从CRAN（Comprehensive R Archive Network）上下载适合您操作系 统的R语言安装程序。然后，按照安装向导的指示进行操作，并确保在安装过程中选择 正确的组件和设置。安装完成后，您需要配置环境变量，以便在命令行中运行R语言。
学习如何通过脚本调用外部程序和命令，以及如 何将外部程序的输出作为R的数据源。
3
数据转换和格式化
掌握如何在不同编程语言之间转换和格式化数据 ，以确保数据的一致性和可比较性。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，被广泛用于学术研究、数据科学和商业决策等领域。
本文将详细介绍R语言的使用步骤，帮助读者快速上手R语言。
一、安装R语言首先，读者需要从R语言官方网站（二、安装R集成开发环境（IDE）R语言可以使用各种IDE来进行编程和运行。
其中最受欢迎的IDE是RStudio（三、启动RStudio安装完成后，在计算机桌面上点击RStudio的图标，即可启动RStudio。
RStudio界面由四个主要区域组成：代码编辑器、控制台、环境和帮助文档。
代码编辑器用于编写R代码，控制台用于执行代码并查看结果，环境显示已定义的变量和函数，帮助文档提供了R语言的详细说明。
四、学习R语言的基本语法R语言有丰富的语法和函数库，而掌握基本的语法是学习R语言的关键。
读者可以通过阅读R的官方文档、参加在线教程或购买教材来学习R的基本语法。
此外，互联网上有许多R语言的学习资源，如R语言在线教程、视频教程和博客等。
五、编写和执行R代码在RStudio的代码编辑器中编写R代码，然后将其复制到控制台窗口中执行。
可以使用"# "符号在代码中添加注释，以提高代码的可读性。
在控制台中执行代码时，可以使用回车键或Ctrl + Enter键。
执行完毕后，控制台将显示代码的输出结果。
六、管理数据在R语言中，可以使用向量、矩阵、数据框和列表等数据结构来管理数据。
向量是一维数组，矩阵是二维数组，数据框是表格形式的数据结构，列表是可以包含不同类型数据的复合结构。
通过学习这些数据结构及其相关函数，可以有效地管理大规模数据。
七、进行数据分析R语言提供了大量的统计分析和数据处理函数，可以用于数据清洗、数据分析和模型建立等任务。
通过学习这些函数以及统计学的基本概念，可以进行常见的数据分析，如描述统计、假设检验和回归分析等。
八、数据可视化R语言提供了丰富的数据可视化函数和图形库，可以创建各种高质量的图表和图形。
R语言简介
R函数 R统计分析 R相关性分析
......
3
R语言概述
• R语言是由s语言的一个过渡。
• R软件系统是由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka 和其他志愿人员创建和编写的，其命令称为R语言。
• R语言需要用户对部分命令熟悉，如apply，grep等。 • R语言占用内存，对大数据处理时，需要非常多的内存。 • R语言运行速度相对C语言慢。
7
R语言能做什么
• 统计分析 • 相关性分析 • 线性回归 • 方差分析 • 生存分析 ......
8
微信：livefallfly 电话：19956525917 邮箱：bnuchenlong@
R语言简介
陈龙 生信分析师
R语言绘制的图
点图
热图
生存图
2
课程目录
R语言简介 R语言基础 R数据结构
R语言概述 R语言特点 R语言优劣 .......
R语言安装 R语言程序包 R语言帮助 .......
R对象 R数据类型 R类型转换 ......
R语言输入输出 R语言编程
R工作目录 R读写文件 R历史记录
9
• R语言是由”核心团队”开发，其他开发者补充。
• R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，有 UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和 使用的。
Ross Ihaka
Robert Gentleman
4
R语言重要特点
• R语言是一门简单有效的编程语言，包括条件、循环、函数等。 • R语言具有有效快速的数据处理和存储策略，包括apply、by等。 • R语言为数据分析提供了很多图形绘制方法，包括plot、ggplot等。 • R语言具有很强的互动性，对输入的命令具有记忆功能。 • R语言是一门可以集成以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言
r语言简答题
1. R语言是什么？
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，它广泛应用于数据挖掘、机器学习、生物信息学等领域。
2. R语言的特点有哪些？
R语言具有以下特点：
- 免费开源；
- 功能强大，支持多种统计分析方法；
- 丰富的数据处理和可视化工具；
- 支持并行计算和分布式计算；
- 社区活跃，有大量的扩展包可供使用。
3. R语言的数据类型有哪些？
R语言的主要数据类型包括：数值型（numeric）、字符型（character）、因子型（factor）、逻辑型（logical）、复数型（complex）等。
4. R语言的基本语法规则有哪些？
R语言的基本语法规则包括：
- 使用#号表示注释；
- 使用双引号或单引号表示字符串；
- 使用$符号访问对象的属性和方法；
- 使用<-符号进行赋值操作；
- 使用cat()函数输出文本，使用print()函数输出变量值；
- 使用ifelse()、switch()等函数进行条件判断；
- 使用for循环、while循环等结构进行循环操作。
R语言在数据分析中的应用
R语言在数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据分析的重要性越来越受到企业和个人的关注。
R语言是一种免费、开源的编程语言，成为了数据分析领域的瑰宝。
本文将介绍R语言在数据分析中的应用，从基本概念到实际应用，深入解析R语言在数据分析中的重要性。
R语言基本概念1. R语言简介R语言是一种数据分析和图形展示的编程语言，适用于统计学、金融学、生物学等领域。
它是由荷兰的Ross Ihaka和新西兰的Robert Gentleman于1995年创立的。
2. R语言优点①免费、开源；②强大的数据分析能力；③丰富的数据可视化函数库；④容易拓展。
3. R语言环境R语言的环境包含三个组件：R语言软件、R语言的核心语言和R语言包。
① R语言软件：可以在官网上下载安装，分为Windows、Mac OS X和Linux。
②R语言核心语言：R语言提供了丰富的语言特性，包括向量、列表、数据框等数据类型。
③ R语言包：R语言包括了大量的可扩展包，可以针对不同的数据处理需求，通过调用合适的包来完成数据分析任务。
1. 数据清洗数据分析的第一步是清洗数据。
R语言提供了完善的工具来处理数据，包括导入数据、删除空数据、删除重复数据、转换数据类型等等。
下面以一个简单的例子来介绍数据清洗模块。
# 导入数据data <- read.csv("data.csv")# 删除空数据data <- na.omit(data)# 删除重复数据data <- unique(data)# 转换数据类型data$age <- as.integer(data$age)2. 数据预测在数据分析中，数据预测通常需要采用数学方法来预测未来的趋势或结果。
R语言提供了各种统计学和数据挖掘算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等等。
下面以逻辑回归为例来展示数据预测模块。
# 加载数据data <- read.csv("data.csv")# 设置自变量和因变量x <- data[,c("age","income","education")]y <- data[, "buy"]# 构建逻辑回归模型model <- glm(y ~ x, data=data, family=binomial(logit))# 预测新的数据new_data <- data.frame(age=25, income=30000, education="college")pred <- predict(model, newdata=new_data, type="response")3. 数据可视化数据分析的最终目的是把数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，让人们可以直观地看到数据的分布、趋势和关系。
R语言简介概要
基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、 建立模型，具有良好的扩展性，在国外学术界应用很广。
1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman
和Ross Ihaka，基于S语言的源代码，编写了一能执行S语言
的软件，并将该软件的源代码全部公开，这就是R软件，其
day~type，以type为横轴，day为纵轴绘制箱线图。
data=test
数据来源bac
col=“red”
箱线图为红色
xlab=“Virus” 横轴名称为Virus
ylab=“days” 纵轴名称为days
31
对象
R对象可以看做是具有冠梁名称的存储空间。
R处理的所有数据、变量、函数和结果都以对象的形式保存。
10
picante raster seqinr sp spatstat splancs stats SDMTools vegan
常用R程序包(III)
群落系统发育多样性分析 栅格数据分析与处理 DNA序列分析 空间数据处理 空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析 R统计学包 物种分布模型工具 植物与植物群落的排序，生物多样性计算
help>packages
binom.test()
log()
fisher.test()
log10()
chisq.test()
exp()
glm(y ~ x1+x2+x3,
sin()
binomial)
cos()
friedman.test()
tan()
mean()
asin()
sdபைடு நூலகம்)
acos()
r语言并列条件
r语言并列条件摘要：1.R 语言简介2.并列条件语句3.创建并列条件语句4.应用实例正文：R 语言是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据处理、统计分析和可视化等领域。
在R 语言中，我们可以使用条件语句来对数据进行筛选和处理。
其中，并列条件语句是一种非常有用的逻辑运算方式。
并列条件语句是指在同一个条件中，使用逻辑运算符（如“&”、“|”和“!”）连接多个条件。
例如，我们想要筛选出数据集中同时满足两个条件的行，可以使用“&”运算符；若想要筛选出满足其中一个条件的行，可以使用“|”运算符；而“!”运算符则用于筛选出不满足条件的行。
在R 语言中，我们可以通过以下方式创建并列条件语句：```R# 使用"&"运算符筛选出同时满足两个条件的行data <- data[data$column1 == value1 & data$column2 ==value2, ]# 使用"|"运算符筛选出满足其中一个条件的行data <- data[data$column1 == value1 | data$column2 == value2, ]# 使用"!"运算符筛选出不满足条件的行data <- data[!(data$column1 == value1 & data$column2 == value2), ]```在实际应用中，并列条件语句可以帮助我们更灵活地处理数据。
例如，在市场调查中，我们可以根据消费者的年龄和收入水平来筛选出潜在的目标客户群体，或者根据年龄和消费习惯来分析不同年龄段的消费者偏好。
总之，在R 语言中，并列条件语句是一种非常有用的逻辑运算方式，可以帮助我们对数据进行更细致的筛选和处理。
r语言 交互作用 结果解读 -回复
r语言交互作用结果解读-回复R语言是一种流行的数据分析与统计建模工具，它提供了丰富的函数和包用于数据处理、可视化和建模。
其中一个重要的概念是交互作用，它在统计学中有着重要的应用。
本文将以中括号内的内容为主题，一步一步地解释R语言中的交互作用，并探讨如何解读交互作用的结果。
首先，什么是交互作用呢？在统计学中，交互作用是指两个或多个解释变量（即自变量）对一个响应变量（即因变量）的关系是否依赖于其他解释变量。
换句话说，当存在交互作用时，一个解释变量对于响应变量的影响会受到其他解释变量的调节。
在R语言中，我们可以使用线性模型（lm）函数来建立包含交互作用的模型。
例如，我们想要研究一个电子产品的价格（响应变量）与广告费用（解释变量1）和市场份额（解释变量2）之间的关系，并检验市场份额是否对广告费用的影响存在交互作用。
我们可以使用以下代码建立线性模型：model <- lm(价格~ 广告费用* 市场份额, data = 数据集)在上述代码中，“价格”是响应变量的变量名称，“广告费用”和“市场份额”是解释变量的变量名称，“数据集”是包含所有变量的数据框。
`*`符号表示两个解释变量之间的交互作用。
建立了模型后，我们可以使用summary函数来查看模型的结果。
例如，可以使用以下代码查看模型的系数估计值和统计显著性：summary(model)在模型结果中，我们可以找到每个解释变量的系数估计值、标准误差、t 值和p值。
在解释交互作用时，我们应该关注交互作用项的系数估计值和p值。
如果交互作用项的系数估计值不显著（即p值大于0.05），则表示没有交互作用存在，即两个解释变量对响应变量的影响是独立的。
如果交互作用项的系数估计值显著（即p值小于0.05），则表示存在交互作用，两个解释变量的关系对于响应变量的影响是相互依赖的。
除了检验交互作用的显著性，我们还可以进一步解释交互作用的形式。
在交互作用模型中，交互作用项的系数估计值表示了解释变量之间的关系对于响应变量的影响。
R语言第一课
R语言基础篇简介：R语言在英文里写成R或R-project,最开始的时候，国内将R 语言翻译成R软件，后来觉得不妥，翻译成R语言或R或环境，R 语言是S语言的一种实现。
S语言是国外学者开发的用来做数据探索、统计分析、作图的语言。
R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件。
用户可通过R软件的网站（_）获得最新的R 软件信息，并得到最新的应用统计软件包。
说R是统计软件，还不如说是数学计算软件，因为它提供了若干统计程序包，各种数学计算、统计计算函数，包含了很多程序包。
国外好多大学学生，学的统计工具都是R语言，而国内最早应用它的大学是清华大学，学生为了参加世界数学建模大赛，目前只有中国人大、广东暨南大学统计专业才有教授R语言课程，人大肖凯老师在网上讲授R语言课程目前比较畅销。
R语言是一种用于开源免费的用于数据分析的计算环境,是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言参考书：R语言实用教程，薛毅，陈立萍编著，清华大学出版社，2014年10月第一版。
1.下载安装R软件：R的网站：，进入网站后出现画面：第一步：点击“CRAN”链接第二步：选择镜像china“”第三步：选择“Download R for Windows”——根据你的操作系统选择第四步：选择“base”第五步：选择“Download R 3.2.0 for Windows”下载安装................................................................完成............................................................二.R基础（用help(), 或? 求帮助, getwd()获得R的当前工作目录，#是注释符）1.R有两个主要概念：对象和函数，用赋值运算符赋给对象内容。
r语言计算小时平均温度
r语言计算小时平均温度随着科技的发展，数据分析在各领域中的应用越来越广泛。
R语言作为一种开源的统计分析编程语言，深受数据分析师喜爱。
本文将介绍如何使用R语言计算小时平均温度，以期为气候变化研究等领域提供数据支持。
一、R语言简介R语言是由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年创建的，它具有强大的数据处理和图形展示功能。
R语言有许多扩展包，可以满足各种数据处理需求。
二、安装并加载所需库要计算小时平均温度，我们需要安装并加载两个库：`dplyr` 和`ggplot2`。
首先，打开R语言环境，输入以下命令进行安装：```Rinstall.packages("dplyr")install.packages("ggplot2")```安装完成后，使用以下命令加载库：```Rlibrary(dplyr)library(ggplot2)```三、数据准备为了计算小时平均温度，我们需要一份包含时间序列和温度数据的dataset。
以下是一个简化的示例：```Rtemperature_data <- data.frame(time = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),temperature = c(20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38))```其中，`time` 表示时间（小时），`temperature` 表示对应的温度。
四、计算小时平均温度使用`dplyr` 库中的`group_by()` 函数对数据进行分组，然后使用`summarize()` 函数计算每组的小时平均温度。
以下是对上述数据的处理：```Rhourly_average_temperature <- temperature_data %>%group_by(time) %>%summarize(average_temperature = mean(temperature))```五、结果展示与分析通过上述操作，我们得到了一个包含小时平均温度的数据框。
r语言绘制回归方程反应曲线
r语言绘制回归方程反应曲线（实用版）目录1.R 语言简介2.回归方程反应曲线的概念3.使用 R 语言绘制回归方程反应曲线的步骤4.实际案例演示5.总结正文一、R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，广泛应用于各个领域，如生物学、经济学、社会科学等。
它提供了丰富的统计方法和数据处理工具，使得用户可以方便地完成各种复杂的数据分析任务。
二、回归方程反应曲线的概念回归方程反应曲线是指在数学模型中，自变量与因变量之间的关系可以用一条曲线来表示。
在实际应用中，我们通常通过回归分析来拟合这条曲线，从而得到回归方程。
回归方程反应曲线有助于我们更直观地理解自变量与因变量之间的关系。
三、使用 R 语言绘制回归方程反应曲线的步骤1.安装并加载 R 语言环境：在开始之前，你需要确保已经安装了 R 语言环境，并在 R 控制台或 R 脚本中加载了所需的库。
2.准备数据：在进行回归分析之前，需要准备相应的数据。
你可以使用 R 内置的数据集，也可以从外部文件中读取数据。
3.进行回归分析：使用 R 语言的回归函数（如 lm() 或 glm()）进行回归分析，得到回归系数和标准误差等结果。
4.绘制回归曲线：使用 R 语言的 plot() 函数或其他绘图函数，将回归方程反应曲线绘制在坐标系中。
四、实际案例演示假设我们有一组关于某种物质浓度与反应时间的数据，我们希望建立浓度与反应时间之间的回归方程。
```R# 创建一个数据框data <- data.frame(time = c(0, 10, 20, 30, 40, 50),concentration = c(100, 80, 60, 40, 20, 0))# 进行回归分析model <- lm(concentration ~ time, data = data)# 绘制回归曲线plot(data$time, data$concentration, main = "浓度与反应时间的回归曲线",xlab = "反应时间（分钟）", ylab = "浓度（mg/L）",curve = lm(concentration ~ time, data = data), col = "red")```在上述代码中，我们首先创建了一个包含反应时间和浓度的数据框。
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R语言简介R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境版本1.7R Development Core TeamJune10,2006Contents1绪论与基础11.1R语言环境 (1)1.2相关的软件和文档 (1)1.3R与统计 (2)1.4R与视窗系统 (2)1.5R的交互使用 (2)1.6入门训练 (3)1.7获取函数和功能的帮助信息 (3)1.8R的命令、对大小写的敏感，等等 (3)1.9对已输入命令的记忆和更改 (4)1.10命令文件的执行和输出的转向到文件 (4)1.11数据的保持与对象的清除 (4)2简单操作；数值与向量52.1向量与赋值 (5)2.2向量运算 (5)2.3产生规则的序列 (6)2.4逻辑向量 (7)2.5缺失值 (7)2.6字符向量 (7)2.7索引向量(index vector);数据集子集的选择与修改 (8)2.8对象的其他类型 (9)3对象，模式和属性103.1固有属性：模式和长度 (10)3.2改变对象的长度 (11)3.3属性的获取和设置 (11)3.4对象的类别 (11)4有序因子与无序因子124.1一个特例 (12)4.2函数tapply()与ragged数组 (12)4.3有序因子 (13)5数组和矩阵145.1数组 (14)5.2数组的索引和数组的子块 (14)5.3索引数组 (15)iCONTENTS ii5.4函数array() (16)5.4.1向量，数组的混合运算，重复使用规则 (16)5.5两个数组的外积 (17)5.6数组的广义转置 (17)5.7专门的矩阵功能 (18)5.7.1矩阵乘法 (18)5.7.2线性方程和矩阵的逆 (18)5.7.3特征值和特征向量 (19)5.8奇异值分解与行列式 (19)5.9最小二乘拟合及QR分解 (19)5.10构建分区矩阵，cbind()和rbind() (19)5.11连接函数c()，针对数组的应用 (19)5.12由因子生成频数表 (20)6列表和数据帧216.1列表 (21)6.2构建和修改列表 (22)6.2.1连接列表 (22)6.3数据帧 (22)6.3.1创建数据帧 (22)6.3.2attach()与detach() (23)6.3.3使用数据帧 (23)6.3.4挂接任意列表 (24)6.3.5管理搜索路径 (24)7从文件中读取数据257.1函数read.table() (25)7.2函数scan() (26)7.3内建数据集的存取 (26)7.3.1从其他R功能包中载入数据 (27)7.4编辑数据 (27)8概率分布288.1R—作为一个统计表的集合 (28)8.2检测数据集合的分布 (29)8.3单样本和两样本检验 (32)9语句组、循环和条件操作359.1表达式语句组 (35)9.2控制语句 (35)9.2.1条件执行：if语句 (35)9.2.2重复执行：for循环，repeat和while (35)10编写自己的函数3710.1简单示例 (37)10.2定义新的二元操作符 (38)10.3指定的参数和默认值 (38)10.4参数’...’.. (39)10.5函数内的赋值 (39)10.6更多高级示例 (39)CONTENTS iii10.6.1区组设计的效率因子(Efficiency factors) (39)10.6.2删除打引数组中的所有名称 (40)10.6.3递归的数值积分 (41)10.7范畴(scope) (41)10.8定制环境 (43)10.9类别，通用函数和对象定位 (44)11R的统计模型4511.1定义统计模型；公式 (45)11.1.1对比(contrasts) (48)11.2线性模型 (48)11.3用于释放模型信息的通用函数 (48)11.4方差分析与模型比较 (49)11.4.1方差分析表(ANOVA tables) (49)11.5更新拟合模型 (50)11.6广义线性模型 (50)11.6.1族(families) (51)11.6.2函数glm() (51)11.7非线性最小二乘和最大似然模型 (53)11.7.1最小二乘 (53)11.7.2最大似然 (54)11.8一些非标准的模型 (55)12图形过程5612.1高级绘图命令 (56)12.1.1函数plot() (56)12.1.2显示多元数据 (57)12.1.3显示图形 (58)12.1.4高级绘图函数的参数 (58)12.2低级绘图命令 (59)12.2.1数学注释 (61)12.2.2Hershey矢量字体 (61)12.3图形的交互 (61)12.4使用图形参数 (62)12.4.1持续性变更(Permanent changes):par()函数 (62)12.4.2临时性变更：图形函数的参数 (63)12.5图形参数列表 (63)12.5.1图形元素 (63)12.5.2坐标轴和标记 (64)12.5.3图边缘(Figure margins) (65)12.5.4多图环境 (65)12.6设备驱动 (67)12.6.1文本文档的PostScript图表 (67)12.6.2多重图形设备 (67)12.7动态图形 (68)Chapter1绪论与基础1.1R语言环境R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。
包括：•有效的数据存储和处理功能，•一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，•拥有完整体系的数据分析工具，•为数据分析和显示提供的强大图形功能，•一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。
在这里使用”环境”（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
R很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。
由于R是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。
某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。
尽管R试图成为一种真正的编程语言，但是大家不要认为一个由R编写的程序可以长命百岁。
1.2相关的软件和文档R可以被当作S语言（由Rick Becker,John Chambers和AllanWilks在Bell实验室开发）的实现工具，或者S-Plus系统的基本形态。
S语言的发展变化可以参考John Chambers与其他人合作的四本书。
对R来说,基本的参考书是The New S Language:A Programming Environment for Data Analysis and Graphics（Richard A.Becker,John M.Chambers and Allan R.Wilks）。
对于1991年发布的S(S version3)可以参考Statistical Models in S（edited by John M.Chambers and Trevor J.Hastie）。
更多的参考书目请查看本手册的相应部分。
此外，S-Plus的相关文档都可以用于R，只是要注意R与S执行工具之间的差别。
1CHAPTER1.绪论与基础2 1.3R与统计在我们对R语言环境的介绍中并没有提到统计，不过很多人都把R作为一个统计系统来使用。
我们倾向于把它当作环境，使得经典和现代统计技术在其中得到应用。
一部分已经被内建在基本的R语言环境中，但是更多的是以包的形式提供的。
由8个包是随着R一同提供的（称作标准包），其它的可以通过CRAN的成员网站获得（通过）。
通过R可以使用绝大多数的经典或者最新的统计方法，不过用户需要花一些功夫来找出这种方法。
S（和R）与其他主流的统计系统在本质上有一个很重要的不同。
在S中，统计分析通常由一系列的步骤完成，同时将交互的结果存储在对象中。
所以，尽管SAS和SPSS在一个回归或者判别分析中会给出丰富的输出结果，R只是给出一个最小的输出，而将结果保存在一个适当的对象中由R函数进行后续查询。
1.4R与视窗系统使用R最便捷的方式是在一个运行视窗系统的图形工作站上。
这份指南就是为拥有这项便利的用户准备的。
尽管我们绝大部分的内容都是来讲R环境的一般应用，我们还是会时不时的提到R在X window系统下的应用。
与操作系统的直接互动对多数用户来说都是必要的。
在这份指南中我们主要讨论在UNIX系统下的互动，所以Windows下的R用户需要做出一些小的调整。
对工作站的定制是一项直接而有效但又单调乏味的过程，在这里我们并不会作更深入的讨论。
如果您在这方面遇到了困难可以向你身边的专家寻求帮助。
1.5R的交互使用R程序在等待输入命令时会给出提示符，默认的提示符是>,与UNIX的shell提示符是相同的。
不过如果你愿意的话，我们可以轻松的更改R的提示符。
在这里我们先假定UNIX的shell提示符是$。
在UNIX下使用R可以按照下面的推荐步骤来做：1.创建一个独立的子目录来存储解决这个问题所用的数据文件,将目录命名为work.这个目录将作为你当前任务的工作目录.$mkdir work$cd work2.启动R的程序$R3.使用R的各种命令4.退出R>q()此时您会被询问是否保存您在R任务中的数据。
你可以回答yes,no或cancel(使用缩略字符也可以)分别对应退出前保存数据，不保存数据退出或回到R任务中。
被存储的数据在之后的R任务中可以继续使用。
之后的R任务就更简单了。
1.令work成为工作目录，并启动R程序。
$cd work$RCHAPTER1.绪论与基础32.使用R，在任务结束时用q()来中止。
在Windows下使用R的步骤与上面基本相同。
创建一个文件夹作为工作目录，并将其设定R快捷方式的在”起始位置”中。
然后双击图标启动R。
1.6入门训练我们非常推荐读者们在继续进行之前通过一个示例来获取在计算机上使用R的感觉。
这个示例由示例训练给出。
1.7获取函数和功能的帮助信息和UNIX中的man命令一样，R拥有一个内建的帮助功能。
对于任意一个指定的函数，例如solve，命令是>help(solve)或者>?solve对于由特殊字符指定的功能，这些参数必须用单引号或双引号括起来，使之成为一个“字符串”：同时对于某些含有if,for或者function的合成词也要这样处理。
>help("[[")不论是单引号还是双引号都可以包含在另一个中，例如字符串：”It’s im-portant”。
我们的惯例是使用双引号。
一般情况下帮助文档的HTML格式都是被安装了的，可以通过运行下面的命令>help.start()启动一个Web浏览器(UNIX下是netscape浏览器)来浏览包含超级链接的帮助页面。