R软件入门
作图基础-R软件操作基础培训课件
使用R进行常见统计分析，包括描述统计、假设检验和回归分析等。
数据可视化与结果输出
图表可视化
使用R语言进行图表绘制，展示 数据分布、趋势和关系。
结果输出
数据故事讲述
学习如何将分析结果输出为报告、 图像或HTML等形式。
通过数据可视化和分析结果，讲 述数据背后的故事，并向他人展 示。
作图基础-R软件操作基础 培训课件
R软件是一种强大的数据分析和可视化工具。本课程将介绍R软件的基础知识， 包括软件的安装与配置、R语言的基本语法、数据处理与分析，以及数据可视 化和结果输出。
软件介绍
1 强大的功能
R软件提供了丰富的统计 分析和数据可视化功能， 可用于各种领域的数据处 理和决策支持。
导出数据
使用write.csv函数将R中的数据导出为CSV 文件。
处理缺失数据Leabharlann 学习如何处理数据中的缺失值，使用合适的方法填充或删除缺失数据。
数据处理与分析
1
数据清洗
使用R语言进行数据清洗，包括删除重复值、处理异常值等。
2
数据变换
学习如何对数据进行归一化、标准化和离散化等常见数据变换操作。
3
统计分析
3 条件语句
了解如何使用条件语句进行条件判断和控制程序流程。
数据类型与数据结构
1 向量
学习如何创建和操作数值 型、字符型和逻辑型的向 量。
2 矩阵
了解如何创建和操作二维 表格形式的数据结构。
3 数据框
掌握处理和分析多维数据 的常用数据结构。
数据导入与导出
读取CSV文件
使用read.csv函数从CSV文件中将数据读入 到R中。
RStudio是一个流行的R集 成开发环境，可以提供更 好的用户体验和代码编辑 功能。
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言的使用步骤R语言作为一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具，被广泛应用在各个领域，如数据科学、生物统计学和金融分析等。
本文将详细介绍R语言的使用步骤，以帮助初学者快速上手并进行数据分析和可视化。
1. 下载和安装R软件首先，需要从R官方网站（2. 安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以通过命令行界面来运行脚本，但使用一个集成开发环境（IDE）可以提供更好的使用体验。
RStudio是一个流行的R IDE，可以从其官方网站（3. 学习R语言基础知识在开始使用R之前，需要学习一些基本的R语言知识。
可以通过在线教程、书籍或视频教程来学习R语言的基础知识，掌握R语言的数据结构、函数和控制流程等重要概念。
4. 打开RStudio安装完RStudio后，可以双击桌面上的RStudio图标打开该IDE。
RStudio界面分为四个主要部分：源代码编辑器、控制台、环境/历史记录和帮助文档。
源代码编辑器用于编写R脚本，控制台用于运行和调试代码，环境/历史记录显示当前R环境的变量和历史命令，帮助文档提供有关函数和包的信息。
5. 编写R脚本在源代码编辑器中，可以输入和编辑R脚本。
R脚本是一系列的R语句，以帮助完成特定的任务。
可以使用RStudio的自动完成功能来加快编写代码的速度，并使用代码折叠功能来组织脚本。
6. 运行R脚本在编辑好R脚本之后，可以使用RStudio的快捷键（如Ctrl + Enter）或点击控制台右上角的"Run"按钮来运行脚本。
R语句将逐行在控制台中执行，并输出结果。
7. 使用R包R语言拥有丰富的扩展包和库，用于增强R的功能。
可以使用install.packages()函数安装或使用已经安装的包。
然后可以使用library()函数加载所需的包，以便可以使用其中的函数和工具。
8. 进行数据分析与可视化利用R语言进行数据分析和可视化是它最强大的功能之一。
快速学会使用R软件进行数据分析
快速学会使用R软件进行数据分析R是一种流行的统计分析和数据可视化软件，在数据科学和统计建模领域被广泛使用。
通过全球开源社区的贡献，R拥有众多强大且广泛应用的软件包，可以执行各种数据分析任务。
以下是一个快速学习使用R进行数据分析的指南。
2.了解R基本语法：R语言的基本语法与其他编程语言类似。
学习基本的R语法，如变量创建、数据类型和基本运算符等。
3. 数据导入：使用R导入数据是数据分析的第一步。
R可以导入各种格式的数据，包括CSV、Excel、文本文件和数据库等。
使用相关的函数和软件包将数据加载到R工作区中。
4.数据概览和预处理：在进行分析之前，对数据进行初步概览和清理是很重要的。
使用R中的函数和技术来检查数据的结构、缺失值和异常值等问题，并进行数据清洗和预处理。
5.描述性统计分析：使用R计算数据的统计指标，如均值、中位数、标准差和频率分布等。
通过使用R软件包中的函数，可以轻松进行描述性统计分析。
6. 数据可视化：R是一个功能强大的数据可视化工具。
学习使用R 中的函数和软件包，如ggplot2，可以创建各种类型的图表，如直方图、散点图和箱线图等。
数据可视化有助于理解数据的分布和关系。
7.统计分析：R是一个强大的统计分析工具。
学习使用R中的函数和包进行常见的统计分析，如假设检验、线性回归和方差分析等。
掌握基本的统计方法，可以解释数据之间的关系。
8. 机器学习和数据挖掘：使用R进行机器学习和数据挖掘是R的一个重要应用领域。
学习使用R中的软件包，如caret和randomForest，可以进行分类、回归和聚类等机器学习任务。
9.高级分析和建模：当您对基本的统计分析和机器学习技术感到舒适时，您可以学习更高级的数据分析和建模技术。
使用R软件包进行时间序列分析、因子分析和结构方程建模等。
10.解决问题和求助：在学习和使用R过程中，您可能会遇到问题。
R 拥有庞大的用户社区和丰富的文档资源。
您可以通过在R网络论坛和社交媒体上寻求帮助，来解决您遇到的问题。
R软件介绍(1)R基础知识介绍
4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器 运行方式 编辑器
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念 对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象：用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 5 / 25
R 的缺点
为什么要使用 R 软件 R 的缺点
1 R 相对有较大的学习难度 2 R 相对需要较多的统计背景知识 3来自R 的分析结果输出有时需进一步转换
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 11 / 25
R 的安装与启动 R 程序启动
R 程序初步印象
1 开始部分给出了一些基本信息 2 尝试一些例子 (demo)
> demo() > demo(lm.glm) > demo(persp) 3 退出 R，保存工作 > q()
R软件基本操作范文
R软件基本操作范文R是一种被广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言和环境。
它提供了丰富的函数库和工具，使得用户能够更轻松地处理和分析数据。
下面是R软件的一些基本操作。
2.R命令行界面：启动R软件后，可以看到R命令行界面，用户可以在命令行中输入R代码进行操作。
3.R代码和注释：R代码以符号“>”开头，例如输入"+"符号进行加法运算，可以输入："5+3"。
而注释以符号"#"开头，可以用来解释代码的用途。
4.基本数学运算：R可以用来进行基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。
例如，输入代码："5+3"，R将返回结果85. 数据类型：R支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和因子等。
可以使用函数typeof(来查看数据的类型。
6.变量和赋值：在R中，可以创建变量来存储数据，并使用赋值运算符“<-”或“=”将值赋给变量。
例如，输入代码："x<-5"，将创建一个名为x的变量，并将值5赋给它。
7.向量：R中的向量是一组具有相同数据类型的对象。
可以使用c(函数创建向量，并使用索引来访问和修改向量的元素。
例如，输入代码："x<-c(1,2,3,4,5)"，将创建一个名为x的向量，并将1、2、3、4、5赋给它。
8. 矩阵：R中的矩阵是一个二维的数据结构，其中的元素具有相同的数据类型。
可以使用matrix(函数创建矩阵，并使用索引来访问和修改矩阵的元素。
9. 数据框：R中的数据框是一种用于存储和操作结构化数据的对象。
可以使用data.frame(函数创建数据框，并使用$符号来访问和修改数据框的列。
10. 列表：R中的列表是一种可以包含不同类型对象的容器。
可以使用list(函数创建列表，并使用$符号来访问和修改列表的元素。
11. 条件语句：R中的条件语句用于根据给定的条件执行不同的操作。
统计软件R基本操作及简单画图
灵活的编程语言
R语言是一种解释型语言，语法 简洁，易于学习和掌握。
R软件的应用领域
数据挖掘与机器学习
R软件广泛应用于数据挖掘、机器学习和人 工智能领域。
生物信息学
在生物信息学领域，R软件被广泛用于基因 组学、蛋白质组学等数据分析。
金融
R软件在金融领域中用于风险评估、投资组 合优化等方面。
社会科学
在社会科学研究中，R软件常用于调查数据 分析、经济建模等。
统计软件R基本操作及简单画 图
• R软件简介 • R语言基础 • R语言基本操作 • R语言简单画图
01
R软件简介
R软件的发展历程
起源
R软件起源于1993年，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和 Robert Gentleman共同开发。
成长
随着R软件的开源性质，越来越多的开发者为其贡献代码和功能， 使其成为统计分析领域的强大工具。
除法
使用“/”进行除法运算。例 如，`x / y`将x除以y。
逻辑运算符和比较运算符
逻辑运算符
使用“&”表示逻辑与，使用“|”表示逻辑或。例如，`x > y & x < z`表示x 大于y并且x小于z。
比较运算符
使用“>”、“<”、“>=”、“<=”等比较运算符进行比较。例如，`x > y` 表示x大于y。
总结词：用于展示数据的分布、 中位数、四分位数等统计指标。
boxplot(data$income) ```
饼图
总结词
用于展示各部分在总体中所占的比例。
详细描述
在R中，可以使用`pie()`函数来创建饼图。例如，要绘制一个饼图展示各年龄段人口比 例，可以使用以下代码
r软件教程
r软件教程R软件教程（500字）R是一种开源的统计分析软件，被广泛用于数据分析和数据可视化。
本教程将介绍R软件的基本操作和常用功能，帮助读者快速入门。
首先，要使用R软件，我们首先需要安装R。
在R官网上，可以下载到最新的R安装包。
安装完成后，我们就可以打开R控制台。
R控制台是R软件的主界面，我们可以在控制台中输入命令，并执行这些命令。
R的基本语法是使用代码来执行操作。
我们可以使用R的代码编辑器来编写代码，然后通过执行来实现。
R的代码可以直接在控制台中输入执行，也可以保存在一个.R文件中，然后通过source函数执行。
R软件有很多常用的数据结构和数据类型。
其中，最常用的是向量和矩阵。
向量是一组有序的数据元素，而矩阵是二维的数据结构。
我们可以使用R来创建、操作和处理这些数据结构。
在R中，我们可以对向量和矩阵进行各种数学运算和统计分析。
R提供了丰富的函数和包，可以进行数值计算、插值、拟合、统计模型等。
我们可以通过调用这些函数来实现不同的功能和操作。
此外，R还提供了强大的数据可视化功能。
我们可以使用R的绘图函数来制作各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等。
通过这些图表，可以更直观地展示数据的分布和趋势。
除了基本的操作和功能，R还有许多高级的特性和技巧。
比如，R支持函数式编程、数据处理管道、代码调试等。
这些特性和技巧可以帮助我们更加高效地使用R软件。
总结起来，R是一个功能强大的统计分析软件，可以帮助我们进行数据分析和数据可视化。
通过本教程的学习，读者可以掌握R的基础知识和常用功能，进一步提升自己的数据分析能力。
希望读者能够善用R软件，从中获得更多的收获和成就。
如何使用R软件范文
如何使用R软件范文R是一种免费且功能强大的统计分析和数据可视化工具，广泛应用于统计学、数据科学、数据分析、机器学习等领域。
本文将介绍如何使用R 软件，包括安装、基本语法、数据处理、统计分析和数据可视化等方面。
一、安装R软件二、R语言基本语法R语言的基本语法类似于其他编程语言，包括变量赋值、条件语句、循环语句等。
下面是一些基本语法示例：1.变量赋值使用“<-”符号或者“=”符号将值赋给变量，例如：x<-5#将5赋给变量xy=6#将6赋给变量y2.条件语句使用if条件语句判断条件是否成立，例如：if(x > y)print("x大于y")} elseprint("x不大于y")3.循环语句使用for循环或while循环重复执行代码块，例如：for(i in 1:10)print(i)3.数据处理R语言提供了一些强大的数据处理工具，例如数据导入、数据清洗、数据整理等。
1.数据导入使用read.table(函数可以导入文本文件、CSV文件等格式的数据，例如：data <- read.table("data.txt", header=TRUE, sep="\t")2.数据清洗使用如下函数对数据进行清洗和处理：- na.omit(：删除含有缺失值的观测数据- subset(：根据条件子集选择观测数据3.数据整理使用如下函数对数据进行整理：- aggregate(：按照列值对数据进行分组汇总- merge(：按照一列或多列进行数据合并- reshape(：对数据进行重塑、转置等操作4.统计分析R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以进行描述统计、假设检验、线性回归等分析。
1.描述统计使用如下函数进行常见的描述统计计算：- mean(：计算平均值- median(：计算中位数- sd(：计算标准差- summary(：计算多种描述统计指标2.假设检验使用如下函数进行常见的假设检验分析：- t.test(：进行单样本或双样本t检验- chisq.test(：进行卡方检验- anova(：进行方差分析3.线性回归使用如下函数进行线性回归分析：- lm(：拟合线性回归模型- summary(：得到回归模型的拟合结果5.数据可视化R语言提供了多种数据可视化的函数和包，可以绘制各类图表和图形。
《R软件基本操作》课件
制作动态图表，描绘风暴和火灾的发展轨迹和受灾程度。
R的优势
开源自由
细节完全可见，适合数据科学家和编程人员使用。
强大通用
可进行数据处理、模型建立和图形可视化等任务。
易于操作
简单直观的语言，阅读学习曲线易于掌握。
广泛应用
在数据分析、机器学习、人工智能等领域得到普遍 应用。
应用案例
1
数据分析
探究不同省份的经济指标和社会因素对居民收入的影响。
《R软件基本操作》PPT 课件
R软件是一款流行的数据分析和可视化工具。本课件将介绍它的基本操作、特 点和优势，以及安装、配置和语法。
数据结构
变量
了解变量的类型、赋值和运算。
数据框
熟悉数据框的创建、子集和变换。
矩阵
学会矩阵的构造、运算和特点。
列表
知晓列表的生成、拆分和合并。
基本语法
向量
使用c函数创建、操作和输出向量。
循环语句
掌握for、while等语句在R中的运用和嵌套。
条件语句
熟记if-else和switch case的语法和用法。
函数定义
编写高效和可读性强的函数，提高R编程能力。
可视化
条形图
学习barplot函数，绘制一维和二维条形图。
散点图
掌握plot函数，绘制散点图和调整视觉效果。
直方图
了解hist函数，展示数据分布特征。
数据分析1Fra bibliotek数据清洗
识别和处理缺失值、异常值和重复值。
数据转换
2
应用dplyr包，进行数据过滤、排序和汇
总。
3
统计分析
掌握t.test、cor.test、anova等函数，进行 统计检验和分析。
R软件介绍(1)R基础知识介绍
3 包按照重要程度可以分为：
1 核心包 (Core Packages): 共有 12 个包：base, compiler, datasets, graphics, grDevices, grid, methods, parallel, splines, stats, stats4, tcltk，其中最重要的是 base 包
3 R 的基本概念 对象 函数 包
4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器 运行方式 编辑器
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念 对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象：用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金 林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 4 / 25
R 的优点
为什么要使用 R 软件 R 的优点
1 R 是开源软件 (免费软件) 2 R 可以减少大量重复性操作 3 R 可以用于可复制化研究 4 R 可以对分析结果进一步加工 5 R 功能强大、更新快、使用者越来越多 6 R 具有强大的图形功能 7 R 可以在包括 Unix，Linux，Windows，Mac OX 等多种平台下运行
R软件教程（自己制作）
一）集中趋势对集中趋势进行描述的常用的统计量包括均值（算术平均数），中位数和众数。
在一些统计书里面，把这三个东西统称平均数。
因此在一些报道到说到平均数的时候，一定要看清楚究竟是那个。
比如说，收入的描述中位数就更加有意义，但是有的人可能为了某些目的报道“平均收入是...”的时候，可能说的是算术哦平均数。
因此要注意.在R中，这些都是非常容易算出来的。
(1)算术平均数可以使用mean命令。
> x<-1:10> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> mean(x)[1] 5.5但是，算术平均数有一个缺点就是对outlier非常敏感，如果少数几个值非常大，那么整个算术平均数也随之增加。
因此，为了避免这种情况，可以使用trimmed mean——也就是说，先对最大和最小的数剔除了（一般会按照百分比剔除，比如剔除最大和最小的a％的个案剔除出去），然后再计算算术平均值。
mean命令也可以计算trimmd mean，只要增加一个trim参数就可以了。
>set.seed(1000)>x1<-rnorm(500)> mean(x1)#计算一般的算术平均数。
[1] 0.00854489> mean(x1,trim=0.05)#计算trimmed mean，最大的5％的cases和最小的5%cases剔除了再计算算术平均数。
[1] 0.006412922有时候，计算mean时的权重希望不是一样的，那么可以使用weighted.mean命令计算。
比如在评委评分的时候，可能资深评委的评委更重要，给予他们更大的权重就是这种情况。
比如有五位评委，他们对的一次评委分别是2，3，4，5，4，而他们的权重是0.1，0.2，0.2，0.3，0.6那么可以使用以下的命令求出加权平均数。
>weighted.mean(x=c(2,3,4,5,4),w=c(0.1,0.2,0.2,0.3,0.6))[1] 3.928571使用加权平均的另一种场合是从分组数据中求均值。
rstudio用法
rstudio用法RStudio是一个功能强大的集成开发环境（IDE），主要用于R 语言的开发和数据分析。
以下是关于RStudio的常见用法：1. 安装RStudio：首先，你需要从RStudio官方网站下载适合你操作系统的版本。
然后按照安装向导进行安装。
2. 打开RStudio：安装完成后，可以在计算机上找到RStudio 的快捷方式并打开它。
3. 编写R代码：在RStudio的编辑器窗口中，你可以编写R代码。
R代码可以直接在控制台中执行，或者保存为脚本文件以供以后使用。
4. 运行R代码：你可以使用RStudio的多种方式来运行R代码。
例如，你可以将光标放在要运行的代码上，然后点击工具栏中的“运行”按钮或者使用快捷键（通常是Ctrl+Enter）。
你也可以选择性地运行选定的部分代码。
5. 管理工作空间：RStudio提供了一个工作空间窗口，用于管理你的变量、数据和图形。
你可以查看当前存在的对象，并对其进行操作，如删除、导入、导出等。
6. 浏览帮助文档：RStudio内置了丰富的帮助文档。
你可以使用帮助面板来查找特定函数的说明，或者使用快捷键（通常是F1）。
7. 调试R代码：RStudio提供了强大的调试功能，可帮助你查找和解决代码中的错误。
你可以设置断点、逐行执行代码、监视变量等。
8. 可视化数据：RStudio支持各种绘图库和可视化工具，可以帮助你创建丰富的数据可视化。
你可以使用基础的绘图函数，也可以使用ggplot2等扩展包。
9. 扩展功能：RStudio支持各种插件和扩展包，可以增加额外的功能和工具。
你可以在RStudio的“工具”菜单中找到插件管理器，从中安装和管理扩展。
这些是RStudio的一些常见用法，当然还有很多其他功能和特性可以探索。
RStudio介绍及入门
Hello，这⾥是⾏上⾏下，我是喵君姐姐~上⼀期写了R语⾔的⼊门及安装，得到了很多⼩伙伴的喜欢。
在忙完了毕业之后，终于有时间可以抽空写R语⾔系列的教程啦！R是统计领域⼴泛使⽤的⼯具，属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、源代码开放的软件，是⽤于统计计算和统计绘图的优秀⼯具。
⽽RStudio是R的集成开发环境，界⾯更加丰富实⽤，使⽤起来更加⽅便。
图1 R界⾯图2 RStudio 界⾯（类似Matlab）R的界⾯相对⽐较简洁，RStudio界⾯呈现的信息更丰富⼀些，⽐如历史记录，变量列表，脚本，图形显⽰界⾯等。
1 函数R是⼀种解释性的语⾔，直接在命令窗格输⼊语句就可以执⾏，语句功能多通过函数实现。
R语⾔中的函数基本形式：函数（输⼊数据，参数=）。
每⼀个函数执⾏特定的功能（跟⼤部分语⾔⼀样），后⾯紧跟括号，例如：平均值 mean()求和 sum()排序 sort()箱线图 boxplot()函数调⽤举例：boxplot( )图3 绘制箱线图图4 箱线图函数命令执⾏结果2 数据输⼊函数的调⽤是实现多种命令的基础，接下来看⼀下如何进⾏数据输⼊，进⾏统计分析不可避免的需要导⼊外部数据。
1）直接在控制台输⼊数据。
图5 数据较少可以⼿动输⼊2）外部数据输⼊。
最为常⽤的数据读取⽅式是⽤read.table() 函数或read.csv()函数读取外部txt或csv格式的⽂件。
注：有时候我们可以直接读取excel⽂件，但可能打开是空⽂件。
读取xlsx后缀的⽂件，需要配置java环境，读⼤数据速度很慢，适合⼩数据、实验式，以及可以⾃由配置java环境的地⽅。
通常可以把excel⽂件转化为.csv的⽂件。
操作简单，不⽤配置java环境，适⽤于有⼀定数据量，但是数据格式整齐的⽂件。
举例：>DATA <- read.csv('路径',header= TRUE, sep = ',') #读取.csv⽂件注：header，是否将第⼀⾏作为变量名sep，以“，”为数据间隔“#” R语⾔中的备注标志；类似Matlab中“%”3 元素引⽤1）向量内元素引⽤intake.pre[5]; #引⽤第5个元素intake.pre[c(3,5,7)] #引⽤第3，5，7个元素intake.pre[1:5]; #引⽤第1到5个元素intake.pre[-c(3,5,7)] #去除第3，5，7元素图6 向量内元素引⽤2）数据框内元素的引⽤举例：intake<- data.frame(intake.pre, intake.post) #整合上述数据引⽤数据框中的元素(1) $ 引⽤列，后⾯为列的名称。
RStudio统计编程软件使用教程
RStudio统计编程软件使用教程第一章：RStudio简介RStudio是一个强大的开源集成开发环境（IDE），用于进行统计分析和数据可视化。
它是基于R语言的核心并提供了一些方便的功能和工具，使得数据科学家和统计分析人员能够更轻松地处理和分析数据。
在本章中，我们将介绍RStudio的基本功能和界面。
RStudio的界面分为四个主要区域：源代码编辑器、工作区、控制台和文件相关工具。
源代码编辑器是主要工作区，用于编写和调试R代码。
工作区可用于查看和管理数据、环境变量和图形等对象。
控制台是R解释器的主要接口，可用于执行代码和查看输出。
文件相关工具提供了文件浏览器、包管理器和版本控制等功能。
第二章：RStudio的安装和配置在本章中，我们将介绍RStudio的安装和配置步骤。
首先，您需要从RStudio的官方网站（https：///）下载适合您操作系统的安装程序。
然后，按照安装向导的指示进行安装。
在完成安装后，打开RStudio并进行必要的配置。
在配置RStudio之前，您需要安装R语言环境。
可以从R官方网站（https：///）下载适合您操作系统的R安装程序。
安装R后，打开RStudio并进行以下配置：1. 设置默认工作目录：通过点击“工具”>“全局选项”>“一般”来设置默认工作目录。
选择您想要的目录，并确保在启动RStudio时自动设置。
2. 配置R库路径：通过点击“工具”>“全局选项”>“Packages”来配置R库路径。
您可以添加多个路径，以便RStudio能够搜索和加载您的R包。
3. 配置R解释器：通过点击“工具”>“全局选项”>“R”来配置R 解释器。
选择正确的R解释器路径，以确保RStudio正确连接到R 语言环境。
第三章：RStudio的基本操作在本章中，我们将介绍RStudio的基本操作。
1. 创建和运行脚本：在源代码编辑器中，使用新建文件按钮或快捷键Ctrl + Shift + N来创建一个新的脚本文件。
rstudio教程
rstudio教程RStudio是一种集成开发环境（IDE），专门用于R语言的编程和数据分析。
它提供了许多功能强大的工具和功能，使得R 编程变得更加容易和高效。
在本教程中，我们将介绍如何安装RStudio并进行基本的设置。
然后，我们将探索RStudio的主要界面和功能，并学习如何创建、编辑和运行R代码。
1. 安装RStudio：首先，我们需要下载并安装RStudio。
您可以从RStudio官方网站上找到适用于不同操作系统的安装程序，并按照安装向导的指示进行操作。
2. 设置RStudio：一旦安装完成，打开RStudio并进行一些基本设置。
您可以自定义RStudio的外观和布局，选择首选项，设置编程环境等。
3. RStudio界面：学习RStudio的界面布局是使用它的关键。
界面包括以下几个主要部分：- 控制台：用于执行R代码和查看输出结果。
- 脚本编辑器：用于编写和编辑R代码的区域。
- 工作区：显示当前的变量和数据对象。
- 文件和浏览器：用于管理文件和查看工作目录。
- 帮助和包管理器：获取R函数的帮助和安装/加载软件包。
4. 编写R代码：在RStudio的脚本编辑器中，您可以编写R代码。
代码可以包括数学运算、数据操作、图形绘制、统计分析等。
学习基本的R语法和函数是编写有效代码的关键。
5. 运行R代码：一旦编写好R代码，您可以将其在RStudio中运行。
您可以逐行运行代码，或者选择一部分代码进行批量运行。
控制台将显示执行结果和输出。
6. 数据可视化：RStudio还提供了许多图形绘制功能，可以帮助您将数据可视化。
通过使用R的绘图函数和图形包，您可以创建各种类型的图表、图像和图形。
7. 导入和导出数据：RStudio支持多种数据导入和导出格式。
您可以使用R代码导入和处理各种数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
同样，您也可以将处理后的结果导出为不同格式的文件。
8. R包管理：R包是R语言开发的插件，用于扩展R的功能。
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程序使用方法
R程序使用方法R是一种数据统计和分析的编程语言，可以通过编写R程序来进行数据分析、统计建模等工作。
以下是R程序的使用方法：1. 安装R：首先需要在计算机上安装R软件，可以从R官网下载最新版本的R 安装包。
2. 启动R：安装完成后，可以启动R控制台或RStudio集成开发环境(IDE)。
3. 编写代码：使用R语言编写数据分析、统计建模等代码，可以参考如下示例：```# 读取数据data <- read.csv("data.csv")# 数据清洗clean_data <- na.omit(data)# 数据分析summary(clean_data)plot(clean_data$x, clean_data$y)# 统计建模model <- lm(y ~ x, data = clean_data)summary(model)```4. 运行代码：在R控制台或RStudio中，可以直接运行代码，或者将代码保存为.R文件后运行。
5. 查看结果：运行完代码后，可以在控制台或IDE中查看输出结果，也可以将结果保存为图表、报告等形式。
6. 了解R基本语法：要编写R程序，需要了解R的基本语法，包括变量、运算、条件判断、循环等语句。
在编写代码时，需要注意语法的正确性和规范性，这样可以提高代码的可读性和易维护性。
7. 学习R函数库：R拥有大量的函数库，包括数据导入、数据清洗、数据分析、统计建模等方面，可以通过调用函数库中的函数来完成相应的任务。
在使用函数库时，需要先安装相应的包，并了解每个函数的参数和用法。
8. 调试R程序：在编写R程序时，难免会遇到一些错误和问题，需要进行调试。
R提供了一些调试工具，例如debug()函数、traceback()函数等，可以帮助我们定位和解决问题。
9. 参考R文档：R拥有广泛的文档和社区支持，可以通过官方文档、Stack Overflow等网站学习和解决问题。
课件：R软件第一次培训--用奇怪的姿势打开R
选猪和喂猪——区分不同的数据类型
也可以把读取的数据直接给它： mydata<- read.xlsx2("C:/Users/fan/Desktop/justtry/Excel1.xlsx",1,header = T) 相当于重新给我们可爱的“mydata”喂点东西，之前的数据就会顺利的回归大自然
选猪和喂猪——区分不同的数据类型
第二只猪叫“矩阵”，矩阵傲气地说它只吃数字，一维二维都可以，它经常吃向量，谁让它有一个“代 数”爸爸
比如： matrix(c(1,2,3,4,5,6),nrow = 3,ncol = 2,byrow = F) ma<-matrix(1:6,nrow = 3,ncol = 2,byrow = F)
F指False，T指True
选猪和喂猪——区分不同的数据类型
第三只猪叫“数据框”，它又吃数值，又吃字符，有清晰的数据结构，它将一直是你的好伙伴
我们先给一些向量命名，注意起名字不要和R自带的工具冲撞，比如不能叫for,if等，最好也不要叫 sum,boxcox等函数的名字 就好像你给孩子起名叫赵出租，李手机一样，很容易会出现类似“手机手机手机铃声响了”这种奇怪的 句子，电脑可不像人，知道在哪里断句 名字这样起: id<-c(1,2,3), name<-c("大狗","二狗","小明") 再建立数据框， mydata<-data.frame(name,id)
用奇怪的姿势打开R
北京师范大学统计学院 孟凡
首先，你要想象你是一个白手起家的养猪场老板。。。 那么当你拿到启动资金之后，你要做的第一件事是什么呢？
买地皮——R与Rstudio的安装
R基础1(R对象)
1．R基础§1.1 引言一、什么是R1．R是一个有着统计分析功能和强大作图功能的软件系统2．R是面向对象的数学编程编程语言S语言的一种实现3．R是Ross Ihaka和Robert Gentleman于1996年创立，由全世界的统计学家共同维护4．R是完全免费的5．R的语法和函数格式与S-Plus非常相似二、R的优点1．使用容易、灵活2．总是处于统计知识的最前沿3．完全免费4．在命令行交互平台（R的控制台）中使用三、R的下载与安装1．2．Download, Packages: “CRAN” (Comprehensive R Achive Network)3．链接到某个镜像点4．Download and Install R: “windows” “base”5．Download R 2.13.0 for windows6．安装并运行R以上安装过程只安装R的核心部份和一些基本程序包（大约25个）。
但在解决一些复杂问题时，我们需要的函数可能不在基本程序包中，这些函数所在的程序包要从R的官方网站上下载并安装到你的磁盘上。
这些附加程序包在使用前还要从磁盘加载到内存中（基本程序包是内置的，在运行R时就已经加载了）。
下载和安装附加程序包可通过程序包菜单中的菜单命令来完成，加载附加程序包既可通过通过程序包菜单中的菜单命令来完成，也可用library( )函数来实现，这个函数的参数为要加载的附加程序包名。
四、R的工作原理1．R是一种解释型语言，而不是编译型语言2．由于R是一种解释型的语言，所有的命令均可以直接输入控制台。
R的最简单使用是将R当作一个高级计算器。
3．R的语法非常简单直观，通过一些运算符和函数来对对象(objects)进行操作4．R的运算符有：赋值、算术、比较、逻辑5．R 的函数总是带有圆括号。
如果只输入函数名而不带圆括号，则会显示该函数的R 代码内容，圆括号中可以有参数，也可以没有参数。
R 在调用函数时实参与形参之间的匹配方式有两种，位置匹配和名称匹配了。
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三、与向量运算有关的统计函数
sum(x) 计算分量的和。 prod(x) 计算分量的乘积。 max(x) 求分量的最大值。 min(x) 求分量的最小值。 cumsum(x) 计算分量的累积和，返回值是个向量。 cumprod(x) 计算分量的累积乘积，返回值是个向量。 cummax(x) 求分量的累积最大值，返回值是个向量。 cumin(x) 求分量的累积最小值，返回值是个向量。 which.max(x) 求最大分量的下标值。 which.min(x) 求最小分量的下标值。 mean(x) 计算分量的算术平均值。
cosh(x) sinh(x) tanh(x) acosh(x) asinh(x) atanh(x)
3．称 R 能够解释的字符序列为表达式，在 R 中命令就是表达式。构成表达式的元素有运算 符、常量、变量和函数等。R 语言的语法规则与 C 语言基本相同。 4．R 的运算符有：赋值、算术、比较、逻辑等等。 5．R 的函数总是带有圆括号，圆括号中可以有参数，也可以没有参数。R 在调用函数时实 参与形参之间的匹配方式有两种，位置匹配和名称匹配。通过调用函数 args(函数名)可 查看函数的形参。R 的很多参数有预设值，使用预设值的参数在调用时不用输入实参。 在 R 中很多事情都是通过函数调用来完成，但有些事情可也可通过菜单来完成。 6．所有的变量、数据、函数、结果都以对象(objects)的形式保存在 R 的工作空间中，并冠 以相应的名称。对象的名称必须以一个字母或者点开始，中间可以包含字母、数字、点 及下划线, R 的对象名区分大小写。 有些名称已经被系统使用了， 比如 c, q, t, C, D, F, I, T, diff, df, pt, pi 等等, 如果使用它们来命名你的对象，就会引起混淆。
2．列示工作空间中的对象 > ls( ) [1] "m" "name" > ls(pat="m") [1] "m" "name""x""y"
3．删除工作空间中的对象 > ls() [1] "m" "name" "x" > rm(y) > ls() [1] "m" "name" "x" > rm(list=ls(pat="m")) "y" > y=6 > ls() [1] "x" "y" > rm(list=ls()) > ls() character(0)
3．:运算符( : 的优先级高于 + > x=1:4 >x [1] 1 2 3 4 > y=5:2 >y [1] 5 4 3 2 > z=2.41:5 >z [1] 2.41 3.41 4.41
* /)
> w=2:6.3 >w [1] 2 3 4 5 6 > u=1:7-1 >u [1] 0 1 2 3 4 5 6 > v=2*1:6 >v [1] 2 4 6 8 10 12
> rep(1:2,c(3,4)) [1] 1 1 1 2 2 2 2 >rep(1:2,each=3) [1] 1 1 1 2 2 2 > rep(1:2,c(3,3)) [1] 1 1 1 2 2 2 > oops <- c(7,9,13) > rep(oops,3) [1] 7 9 13 7 9 13 7 9 13 > rep(oops,1:3) [1] 7 9 9 13 13 13
一、向量的赋值
向量是 R 中最基本的数据对象， 函数 length( )用于计算向量的长度， 长度为 1 的向量就 是标量。向量的类属性基本上与其存贮类型一致。向量的名称属性就是每个分量的名称，函 数 names( )用于显示或定义向量的名称属性。特别要注意的是 R 中不区分行向量与列向量， 向量也没有维数属性。 向量的类属性和其存贮类型是相同的。 也就是说， 对于向量函数 class( ) 和 mode( )的返回值是相同的。下面我们介绍一些构造向量的主要方法。 1．c( )函数 > x=c(10 , 5 , 4) >x [1] 10 5 4 > names(x) NULL > names(x)=c("a","b","c") > names(x) [1] "a" "b" "c" 2．scan( )函数 > x=scan( ) 1: 2 3 3 5 5: 5 6 7: Read 6 items >x [1] 2 3 3 5 5 6 >x a b c 10 5 4 > y=c(x,0,x) >y a b c a b c 10 5 4 0 10 5 4
四、R 的工作原理
1．R 是一种解释型语言，而不是编译型语言。 2．由于 R 是一种解释型的语言，所有的命令均可以直接输入控制台，控制台的系统提示符
是大于号（>） 。R 的最简单使用是将 R 当作一个高级计算器。 > 2+3 [1] 5 > 2-3 [1] -1 > 2*3 [1] 6 > 2/3 [1]0.6666667 > 2^3 [1] 8 > (2-3)*4 [1] -4 > sqrt(3) [1]1.732051 > log(3) [1] 1.098612 > exp(log(3)) [1] 3 > (5-3)*log10(5) [1]1.39794 > abs(2-3) [1] 1 sin(x) cos(x) tan(x) asin(x) acos(x) atan(x)
R 软件入门
（厦门大学数学学院 黄荣坦）
§1.1 引言
一、什么是 R
1．R 是一个有着统计分析功能和强大作图功能的软件系统 2．R 是面向对象的数学编程编程语言 S 语言的一种实现 3．R 是 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1996 年创立，由全世界的统计学家共同维护 4．R 是完全免费的 5．R 的语法和函数格式与 S-Plus 非常相似
4．seq( )函数 > seq(-3,3) [1] -3 -2 -1 0 1 2 3 > seq(-3,3,1.5) [1] -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 > seq(-3,3,len=6) 5．rep( )函数 > rep(1,5) [1] 1 1 1 1 1 > rep(c(1,2),3) [1] 1 2 1 2 1 2 > c(rep(1,3),rep(2,4)) [1] 1 1 1 2 2 2 2
计算分量的中位数。 计算分量的方差。 计算分量的标准差。 求分量的值域，返回值是个二维向量。 计算分量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，返回 值是个五维向量。 quantile(x) 与 fivenum(x)功能相同，但返回的向量有名称属性。 quantile(x，probs =) 计算分量的分位数，返回值向量与概率参数 probs 的维数相同。 sort(x) 对分量按从小到大顺序排列，返回值是个向量。如果增加参数 decreasing =TRUE，则按从大到小顺序排列。 order(x) 求分量按从小到大顺序排列后得到的新向量（sort 的返回值）的分量在 x 中 对应的下标值。如果增加参数 decreasing=TRUE，则按从大到小顺序排列。 rank(x) 计算分量的秩，返回值是个向量。 median(x) var(x) sd(x) range(x) fivenum(x)
[1] -3.0 -1.8 -0.6 0.6 1.8 3.0 > seq(3,-3,len=6) [1] 3.0 1.8 0.6 -0.6 -1.8 -3.0 > seq(3,-3,-1.5) [1] 3.0 1.5 0.0 -1.5 -3.0
二、向量的运算
R 中向量的+、-、*、/、^（或**）运算是对分量进行的。若两个向量的长度不同，则 较短的向量的分量将被循环使用。 若长的向量长度不是短的向量长度的整倍数， 将会给出警 告信息。对向量的函数运算也是对分量进行的。 > x=c(2.1, 3.3, 4.8); > y=1:3 > 2*x+y-2; [1] 5.2 8.6 12.6 > x*y; [1] 2.1 6.6 14.4 > x/y; [1] 2.10 1.65 1.60 > x^y [1] 2.100 10.890 110.592 > 2^y; [1] 2 4 8 > x^3; [1] 9.261 35.937 110.592 > log(x); [1]0.7419373 1.1939225 1.5686159 > sqrt(x*y); [1] 1.449138 2.569047 3.794733 > exp(y) [1] 2.718282 7.389056 20.085537
五、对象的建立、列示和删除
1．通过赋值操作建立对象 >x<-3 >x [1] 3 > m=8*log(2) >m [1] 5.545177 > x=x+ m >x [1] 8.545177 > name="Xiamen University" > name [1] "Xiamen University" > y =x*4+sqrt(m) >y [1] 36.53553
四、逻辑向量与字符向量
逻辑真：TRUE、T 逻辑假：FALSE、F 比较运算符：<、<= 、> 、>=、= =、!= 逻辑运算符：&、|、! 与逻辑向量有关的函数：all()、any() 转义字符：\ > 1:2>1 [1]FALSE TRUE x= c('apple','orange') >x [1] "apple" "orange" > y= c("apple",'orange') >y [1] "apple" "orange" >all(1:2>1);any(1:2>1) [1]FALSE [1]TRUE x= c('apple','orange') >x [1] "apple" "orange" > print(x) [1] "apple" "orange" > cat(x) apple orange> > cat(x,"\n") apple orange > cat("What is \"R\"?\n") What is "R"? > paste('My','Job') [1] "My Job" > paste('x',1:6,sep=''); paste('x',1:6,sep='-') [1] "x1" "x2" "x3" "x4" "x5" "x6" [1] "x-1" "x-2" "x-3" "x-4" "x-5" "x-6" > paste('result.',1:3,sep=''); paste(1:8) [1] "result.1" "result.2" "result.3" [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" > paste('Today is',date()) [1] "Today is Thu Jun 10 23:38:34 2010"