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R语言总结
Lec00## 八、关于Markdown语言的简洁说明1. 一个#表示一级标题，二个#表示二级标题，依次类推；2. 空一段表示断行，而不是简单的敲一个回车表示断行；3. *斜体* (一对星号)表示斜体，**加粗** (一对双星号)表示加粗；4. Markdown语言兼容Latex语言。
可处理数学公式Lec01## 1 数据的基本形式所有R处理的内容都叫对象(object)。
进行统计分析时，我们的对象自然就是数据(data)。
在R中，数据的基本格式分为以下5种：标量(scalar)，向量(vectors)，矩阵(matrices)，数据框(data frames)，因子(factors)，及列表(lists)。
●所谓**向量**，就是一维的数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组a <- c(1, 2, 3, 4, -2, -5, 6) # 数值型，其中c表示concatenate(连结，串联),c()称为combine function, <-表示赋值a # 显示向量ab <- c("one", "two", "three") # 字符型，需要使用“”c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) # 逻辑型d <- c(1:5) # :表示产生一个系列，元素默认按列填充●矩阵是一个二维数组，但要求其中的每个元素具有相同的模式（同为数值型、字符型或逻辑型）注意：每个元素的数据格式必需相同.y <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5) #定义4行5列y[1,] ; y[,2] ; y[1,2] ; y[1,c(2,3)] ; y[c(2,3),2] # 显示矩阵y内的不同元素#### 定义名为matrix1的2×2矩阵，定义行列名，按行填充cells <- c(1,-2,3,-4) ; rnames <- c("R1", "R2") ; cnames <- c("C1", "C2")matrix1<- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames=list(rnames, cnames))●数组(Array)：三维或高维数据。
R语言学习总结
R语言学习总结第一篇：R语言学习总结R语言学习总结经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言学习总结讲课稿
R语言学习总结R语言学习汇总报告经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便。
于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
r语言学习心得
R语言学习心得1. 引言R语言是一门流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。
作为一名数据科学家，学习R语言对于我来说是非常重要的。
在学习R语言的过程中，我逐渐体会到了它的强大和灵活性，下面我将分享一些我对R语言的学习心得。
2. 开始学习R语言的准备工作在学习R语言之前，我首先需要了解一些基本的编程概念和统计学知识。
了解编程概念可以帮助我更好地理解R语言的语法和数据结构，而掌握统计学知识可以让我更好地运用R语言进行数据分析。
3. R语言的基本语法和数据结构R语言的语法和其他编程语言相比略有不同，需要一些时间来适应。
但是一旦掌握了基本的语法，使用R语言进行数据分析就会变得非常高效和方便。
R语言中最常用的数据结构包括向量（vector）、矩阵（matrix）、数据框（data frame）和列表（list）。
这些数据结构在R语言中的灵活应用使得数据处理变得简单而直观。
4. 利用R语言进行数据分析R语言拥有丰富的数据分析和统计建模函数，可以帮助我完成各种数据分析任务。
无论是数据清洗、数据可视化还是建立模型，R语言都提供了相应的函数和包供我使用。
在R语言中，我可以使用ggplot2包进行数据可视化，使用dplyr包进行数据处理和转换，使用caret包进行机器学习模型的建立和评估。
这些包的强大功能极大地提高了我的数据分析效率。
5. R语言社区和资源的重要性R语言拥有庞大而活跃的社区，这个社区提供了丰富的资源和支持。
无论是遇到问题还是需要学习新的技术，我都可以通过查阅官方文档、参与社区讨论或者阅读别人的代码来解决。
在R语言的学习过程中，我从社区获得了很多帮助和启发。
6. 结语通过学习和使用R语言，我深深感受到了它的强大和灵活性。
R语言不仅是一门用于数据分析的编程语言，更是一种思维方式和工具。
我相信在不断的学习和实践中，我会不断提高我的R语言技能，并将其应用于更多的数据分析和建模任务中。
最后，我鼓励更多的人学习和掌握R语言，它将成为你解决数据分析问题的得力助手。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文R语言是一门非常强大和灵活的统计分析语言和编程语言，具有广泛的应用领域。
在过去的一段时间里，我进行了R语言的学习和实践，并通过解决实际问题和使用数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
在学习的过程中，我收获了许多关于R语言的知识和技能，并且还意识到了这门语言在数据处理和统计分析方面的能力。
下面是我对R语言学习的总结。
首先，R语言的学习需要掌握基础的语法和数据结构。
R语言中的基本数据类型包括向量、数组、列表、矩阵和数据框，每种类型都有其特定的操作和函数。
掌握这些基本的数据结构对于进行数据处理和统计分析是非常重要的。
此外，R语言还有丰富的函数库和包，这些库和包提供了许多用于数据处理和分析的函数和算法，能够大大提高工作效率。
学习如何使用这些函数库和包，并且知道如何查找和安装适当的包对于充分利用R语言的功能是至关重要的。
其次，了解数据处理和统计分析的方法和技巧也是非常重要的。
在R语言中，可以使用各种各样的函数和算法来进行数据处理和分析，如数据清洗、变换、聚合和建模等。
学习如何使用这些函数和算法，以及它们在实际应用中的使用场景，可以帮助我更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息和见解。
此外，熟悉数据可视化技术也是非常重要的，通过绘制图表和图形可以更直观和清晰地呈现数据分析的结果，提高沟通和解释的效果。
再者，实践是学习的最有效的方式。
在学习R语言的过程中，我通过解决一些实际问题和使用真实数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
这种实践中的学习可以帮助我将理论知识应用到真实的情况中，并且可以通过面对问题和挑战的方式来加深对R语言的理解和运用能力。
实践中还可以发现和解决问题，提高解决问题的能力和创新思维。
最后，积极参与社区和团队是学习R语言的重要途径。
R语言有着非常庞大和活跃的社区，这个社区中有许多专家和爱好者，可以分享他们的经验和知识，解答和讨论问题。
参与这个社区可以使我获得更多的资源和帮助，了解最新的技术和应用，不断提高自己的知识和技能。
R语言基础知识合集,word版
R语言基础1.在业界，用Stata的很少，不到百分之十，而用R的非常多，可以说是一种general analysis way。
但是python也是众多人青睐的软件之一。
2.R语言的优缺点：优点：可以做任何想做的东西，比如：作图，做PPT，做动画，做网页，做模型等等。
（PS:Spss 和SAS都是基于R上研发的，落后至少有三到四年，但是他们是基于硬盘运行的，而R是基于内存运行的）缺点：1.前期难学，突破瓶颈比较难。
2.过多的安装包供选择，会使选择困难。
3.容易出错，而且还不知道错在哪里。
4.在内存中运行，不利于大数据运算。
3.R语言找帮助：1.Quick-R(里面与很多练习的小例子，可以用来基础者学习）2.R seek3.Cross-validated4.R语言中Data存在的五种形式：1.Numeric（数值型）：numeric[eg.1,2,3,pi]2.Integer(整数型）：[eg.1,types as 1L] (L即为整数）plex(复数型）：[eg.1+2i,real+imaginary]4.Logical boolean(逻辑型）：[eg.TRUE or FALSE, T or F]5.Character(字符型）：strings["Economitric" with "R"]例子：X<-c["R",2,FALSE]class(X)#查看X,结果显示都为Character型,说明字符型优先于所有的型。
[1] "R" "2" "FALSE"X<-c[2,FALSE]class(X)[1] 2 0 #显示全为数值型，说明数值型优先于逻辑型5.R语言中的向量1.生成字母向量a<-c(letters[1:4])#小写字母四个or A<-c(LETTERS[1:4])[1] a b c d2.生成数值向量a<-c[1:100]#从一到一百3.特征量mean var a+14.向量里面的每个值的长度（尤其是字母向量）nchar(B)[1] 1 1 1 1B(2)<-Bing#将B里面的第二个量改成Bingnchar(B)[1] 1 4 1 15.输入变量有哪些ls()[1] a b B6.移除现有的变量rm(a)7.向量间隔seq(1,100)#从一到一百，默认间隔为一seq(1,100,by=3)#间隔为3seq(1,100,length=1000)#在一到一百之间等间隔选出1000个数8.重复向量rep(10,10)#重复10，10遍rep(x=1:5,times=3)#从一到五重复三遍[1] 1 2 3 4 5 4 3 2 1 2 3 4 5rep(x=1:5,each=3)#从一到五每个数重复三遍[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5rep(x=1:5,each=3,times=3)#从一到五每个数重复三遍后在重复三遍[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 4 4 4 3 3 3 2 2 2 1 1 1 ...9.向量按正态分布抽取数据x<-rnorm(100)#从标准正太态布中随机抽一百个数x<-rnorm(100,175,8)#从均值为175以及标准差为8的正态分布中随机抽100个数10.数据展现索引x<-[1:10]#展现一到十head(1:10)#展示开头一到十个数据tail(1:10)#展现结尾一到十个数据x<0.5#索引那些小于0.5的数据，小于的显示TRUE不小于的显示FALSEx[x<0.5]#索引那些小于0.5的具体数据length(x[x<0.5])#展示小于0.5的数据的个数11.TRUE和FALSE的应用y<-1:5y[c(T,T,F,T,F)]#为T的数据保留，为F的数据去除[1] 1 2 4y[c(T,F,T)]#后面未配有逻辑型的默认保留[1] 1 3 4 512.逻辑语言“或”“且”“非”的应用length(x[-0.5<x<0.5])#不可行，R语言里面无法进行这样的逻辑运算length(x[-0.5<x$x<0.5])#这是“且”（and)的应用$length(x[x<-0.5|0.5<x])#这是“或”（or)的应用|x[x!=0.5]#不等于0.5，即“非”(No)的应用!eg.a<-1:5[1] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE6.R语言中的矩阵1.生成矩阵a<-matrix(0,3,4)#构建三行四列的矩阵，数据都为0[1] 0 0 0 00 0 0 00 0 0 0a<-matrix(0:11,3,4)#构建三行四列的矩阵，数据从零到十一(从上到下，后从左到右派数据）[1] 0 3 6 91 4 7 102 5 8 11a<-matrix(0:11,3,4,byrow=T)#构建三行四列的矩阵，数据从零到十一(从左到右，后从上到下派数据）[1] 0 1 2 34 5 6 78 9 10 112.矩阵的合并a<-0:2b<-3:5cbind(a,b,c)#将他们以列绑起来[1] 0 3 81 4 92 5 10rbind(a,b,c)#将他们以行绑起来3.矩阵里面的数据索引a<-matrix(1:30,5,6)a[4,5]#索引出第四行第五列元素a[,1]#索引第一列所有的元素a[,c(2,4)]#索引第二列和第四列的所有元素a[,2:4]#索引第二列到第四列的所有元素a[c(2,5),c(2,5)]#索引第二行和第五行与第二列和第五列相交的元素4.矩阵的逆a[,-6]#去掉第六列，矩阵变成正方形solve(a)#得出a的逆5.矩阵中字符矩阵加如数值型矩阵a<-matrix(letters[1:25],5,5)a[,6]<-1:5#不可行cbind(a,1:5)#强制将1：5绑到矩阵的第六列，注意：此时数值型也变成了字符型rbind(cbind(a,1:5),rep(F,6))#强制将F的六次重复绑到矩阵第六行，逻辑型变成了字符型class(cbind)[1] character7.R语言中的数据框（每一列的可以是不同的数据型，不会被强行同化）1.数据框的生成a<-data.frame(age=rnorm(120,20,2),sex=c(rep("M",50),rep("F",70)))#生成年龄服从正态分布的120个数据，男为50个，女为70个的数据框class(a)[1]"data,frame"2.数据框结构的查看str(a）[1] "data.frame"$age:num$sex:Factor w/ 2 levels3.将sex强制转换成Fector型(运行有问题)问老师怎么解决a<-data.frame(age=rnorm(120,20,2),sex=c(rep("M",50),rep("F",70),stringsasfactors)) 4.从数据框中取数据a$sex5.查看数据维度dim(a)[1] 120 2 #120行，2列names(a）[1] age sex6.给数据框添加数据a$height<-c(rnorm(50,170,10),rnorm(70,162,6))#加入一组身高的数据7.用数据框的数据作图(对于数据图的形式，R程序会自动给你挑选最适合的形式）attach(a)plot(factor(sex),height)#做出升高与性别的图像，注意：由于性别是字符型的，所以一定要加factorplot(age,height)plot(factor(sex),height,col=2)#添加2号颜色8.数据框里每一列的长度都要一致a$weight<-rnorm(123,50,5)#不可行8.R语言中的列表1.列表的生成list(a=1:5,b=letters[1:10],d=rep(TRUE,12))y<-listy$a[1] 1 2 3 4 5$b[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"$d[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUEclass(y)[1] "list"dim(y)[1] Null2.列表中的索引y["a"]#单括号索引，保留list属性$a[1] 1 2 3 4 5class(y["a"])[1]"list"y[["a"]]#双括号索引，不保留list属性[1] 1 2 3 4 5class(y[["a"]])[1]"integer"3.对列表中的相关数据进行分析a$weight<-c(rnorm(50,65,5),rnorm(70,45,10))with(a,cor(height,weight))#求这两者之间的相关性系数，with意为从列表中找，没有with是不可行的with(a,plot(height,weight))#两者之间的图像cor(a$height,a$weight))#求这两者之间的相关性系数attach(a)#从a中cor(weight,height)#求这两者之间的相关性系数detach(a)#取消attach这步9.R语言中的回归模型基础1.模型的构建model1<-lm(height~weight,data=a)#将height和weight做线性（lm)回归model1class(model1)[1] "lm"#线性str(model1)#有12个列表关于模型的一些系数等等summary（model1)#回归结果b<-summary(model1)#?????str(b)#只有11个列表？？2.模型结果中一些系数的索引summary(model1)$r.squared#从模型结果中找R的平方names(model1)[1] "coefficients" "residuals" "effects" "rank"[5] "fitted.values" "assign" "qr" "df.residual"[9] "xlevels" "call" "terms" "model"names(summary(model1))[1] "call" "terms" "residuals" "coefficients"[5] "aliased" "sigma" "df" "r.squared"[9] "adj.r.squared" "fstatistic" "cov.unscaled"model1$residuals#从模型中找残差3.用模型作图hist(model1$residuals)#对模型中的残差项做直方图10.R语言中简单数据处理1.常见错误型数据处理1/0[1]Inflog(0)[1]Infsqrt(-4)[1]NaN2.对于数据中有NA项的处理a<-c(1,2,3,NA)mean(a)[1] NAmean(a,na.rm=T)#移除NA项的结果is.na(a)#从数据中寻找NA项，结果显示为NA项的为TRUE which(is,na(a))#具体哪一项为NA项sum(is.na(a))#NA项总的个数3.数据类型的查找(is.type为识别型）is.numeric(a)#从a中辨别数值型，是的为TRUEis.character(a)#从a中辨别字符型4.数据类型强制转换（as.type为强制转换型）as.character(a)#将a里面的数值型强制转换成字符型11.R语言中的分布类型1.rnorm(10,7,1)#正态分布2.rt(10,5)#从自由度为5的t分布里随机出10个数3.dnorm(0)#density密度函数，x为0时的密度值4.pnorm(2.73)#CDF累计概率密度函数，x在2.73时的概率值99.11%5.qnorm(0.99)#与Pnorm相反的函数，x在概率为99%时对应的分为点2.71也可以对t 分布写：qt(0.5,5)。
R语言知识点汇总及课后题梳理档1
课后题主要以本书为例，内容重点各个版本的都整理在一块了，大家自行查阅。
从不同的角度出发，对而会有不同的描述。
从实用角度，而是一个有着统计分析功能强大及强大作图功能的软件。
从编程角度，r语言是面向对象的向量化编程语言。
从计算角度，而是一种胃统计计算和图形显示而设计的集成环境。
从开发角度，而是一种开源的数据操作计算和图形显示工具的整合包有各种方式可以进行编程调用。
从架构角度，而是为统计计算和图形展示而设计的一个系统，包括一种编程语言，高水平图形展示函数，其他语言的接口以及调试工具。
R语言的主要优势。
一，作图美观，二，完全免费，三，算法覆盖广，四，软件扩展易，五强大的社区支持6，非过程模式七交互性八统计学特性正确的数据思维观数学思维能够帮助我们摒弃主观的偏见与看法。
统计思维是通过统计学表达数据的分布特征，相比于数学，统计思维在日常生活中的应用要明显而又简单的多，日常生活中接触的求和平均值，中位数，最大值等其实都是统计学的部部分。
描述描述就是对事物或对象的客观印象。
描述使用的指标通常是如下统计量，平均数，众数，中位数，方差，极差和四分位点。
概括实行成概念的过程，把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来，并形成一种认知。
概括的意义在于用一两个简单的概念就能传递出大量的信息。
概括是在描述的基础上处理出来的概念。
分析就是将研究对象的整体分为各个部分，方面因素和层次。
描述获取数据的细节，概括得到数据的结构，分析得到想要的结论，分析区别与描述和概括一个非常重要的特征就是以目标为前提，以结果为导向。
分析是从描述与概括中抽离出能够实现目标的元素。
逻辑思维是人的理性认识阶段，使人运用概念，判断，推理等思维类型反映事物本质与规律的认识过程。
判断在前，推理在后，这是逻辑思维最重要的原则。
逻辑思维具体包括以下几点。
一上取/下钻思维。
下钻思维是显微镜原理。
2，求同/求异思维。
三，抽离/联合思维。
联合思维就是站在当事人的角度去思考和分析，这样才会理解人是何物。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
R语言使用小结
R 语言兼具数据计算器和的计算机编程的功能,还可以画图。
使用简单易学，全免费软件，在民间传播生命力极强。
变量类型：数值型、逻辑型、字符型变量、因子型变量。
（numberical varibale 、logical variable 、characteristic varable and factorial variable ）TRUE 和FALSE 是逻辑型常量，身份证号码、人名、地名等是字符型变量。
因子型变量包括分类数据 和顺序数据两种：如性别（男、女）、优良中差、一等奖二等奖三等奖、金银铜牌、冠亚季军等都是因子型变量。
字符型数据与因子型数据之间的转换。
R 语言软件中圆周率的输入：pi.π变量的赋值：=、<-、->.变量x 的类型显示：mode(x).变量x 的长度显示：length(x).算术计算符号：对数（）;指数函数（exp(x)）、组合函数)a ,n log(N a =log （choose(n,m),(n>=m)）、n 的阶乘n!（gamma(n+1)）。
注意：R 中变量名函数名区分大小写，这个与SAS 软件不同哟。
如下：> choose(4,1)[1] 4> choose(10,3)[1] 120>又如：> gamma(4)[1] 6> gamma(5)[1] 24> gamma(6)[1] 120> gamma(0)[1] NaN警告信息：In gamma(0) : 产生了NaNs> gamma(1)[1] 1> gamma(2)[1] 1> gamma(3)[1] 2向量，矩阵、数组、数组框。
矩阵是2维向量，数组是多维矩阵，数组框是不同类型的变量数组的集合。
向量的生成：有3种方式的命令：c(,,,…,)；seq(,,);rep()矩阵的产生：> x[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> solve(x,)[,1] [,2][1,] -2.0 1.0[2,] 1.5 -0.5> y=matrix(c(1,2,3,4),2,2)> y[,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4> z=array(c(1,2,3,4),c(1,2,2))> z, , 1[,1] [,2][1,] 1 2, , 2[,1] [,2][1,] 3 4R中常用的统计计算函数：函数Max min mean median var sd rank 功能最大值最小值平均值中位数方差标准差秩R中常用的不同的逻辑运算符：符号<>< => ===!=功能小于大于不大于不小于相等不等关于数据框语句的应用：> a=matrix(c(1,2,3,4),2,byrow=T)> a[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> a=matrix(c(1,2,3,4),2,2,byrow=T)> a[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4> t=c(""best,"best")错误: 意外的符号在"t=c(""best"里> t=c("best","best")> t[1] "best" "best"> z=frame(t,a)错误于frame(t, a) : 参数((t, a)) 没有用> z=data.frame(t,a)> zt X1 X21 best 1 22 best3 4>ListWrite.table.Read.table.data(iris)> iris(1:3)错误: 没有"iris"这个函数> irisSepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica 108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica 109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica 113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica 114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica > iris[1:5]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica 108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica 109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica 133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica 134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica > iris[1:3]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length1 5.1 3.5 1.42 4.9 3.0 1.43 4.7 3.2 1.34 4.6 3.1 1.56 5.4 3.9 1.77 4.6 3.4 1.48 5.0 3.4 1.59 4.4 2.9 1.410 4.9 3.1 1.511 5.4 3.7 1.512 4.8 3.4 1.613 4.8 3.0 1.414 4.3 3.0 1.115 5.8 4.0 1.216 5.7 4.4 1.517 5.4 3.9 1.318 5.1 3.5 1.419 5.7 3.8 1.720 5.1 3.8 1.521 5.4 3.4 1.722 5.1 3.7 1.523 4.6 3.6 1.024 5.1 3.3 1.725 4.8 3.4 1.926 5.0 3.0 1.627 5.0 3.4 1.628 5.2 3.5 1.529 5.2 3.4 1.430 4.7 3.2 1.631 4.8 3.1 1.632 5.4 3.4 1.533 5.2 4.1 1.534 5.5 4.2 1.435 4.9 3.1 1.536 5.0 3.2 1.237 5.5 3.5 1.338 4.9 3.6 1.439 4.4 3.0 1.340 5.1 3.4 1.541 5.0 3.5 1.342 4.5 2.3 1.343 4.4 3.2 1.344 5.0 3.5 1.645 5.1 3.8 1.946 4.8 3.0 1.447 5.1 3.8 1.648 4.6 3.2 1.450 5.0 3.3 1.451 7.0 3.2 4.752 6.4 3.2 4.553 6.9 3.1 4.954 5.5 2.3 4.055 6.5 2.8 4.656 5.7 2.8 4.557 6.3 3.3 4.758 4.9 2.4 3.359 6.6 2.9 4.660 5.2 2.7 3.961 5.0 2.0 3.562 5.9 3.0 4.263 6.0 2.2 4.064 6.1 2.9 4.765 5.6 2.9 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virginica 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica 133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica 134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica > write.table(iris[1:3],"G:\\IRIS.TXT")> read.table("G:\\IRIS.TXT",header=TRUE,) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length1 5.1 3.5 1.42 4.9 3.0 1.43 4.7 3.2 1.34 4.6 3.1 1.55 5.0 3.6 1.46 5.4 3.9 1.77 4.6 3.4 1.48 5.0 3.4 1.59 4.4 2.9 1.410 4.9 3.1 1.511 5.4 3.7 1.512 4.8 3.4 1.613 4.8 3.0 1.414 4.3 3.0 1.115 5.8 4.0 1.216 5.7 4.4 1.517 5.4 3.9 1.318 5.1 3.5 1.419 5.7 3.8 1.720 5.1 3.8 1.521 5.4 3.4 1.722 5.1 3.7 1.523 4.6 3.6 1.024 5.1 3.3 1.725 4.8 3.4 1.926 5.0 3.0 1.627 5.0 3.4 1.628 5.2 3.5 1.529 5.2 3.4 1.430 4.7 3.2 1.631 4.8 3.1 1.632 5.4 3.4 1.533 5.2 4.1 1.534 5.5 4.2 1.435 4.9 3.1 1.536 5.0 3.2 1.237 5.5 3.5 1.338 4.9 3.6 1.439 4.4 3.0 1.340 5.1 3.4 1.541 5.0 3.5 1.342 4.5 2.3 1.344 5.0 3.5 1.645 5.1 3.8 1.946 4.8 3.0 1.447 5.1 3.8 1.648 4.6 3.2 1.449 5.3 3.7 1.550 5.0 3.3 1.451 7.0 3.2 4.752 6.4 3.2 4.553 6.9 3.1 4.954 5.5 2.3 4.055 6.5 2.8 4.656 5.7 2.8 4.557 6.3 3.3 4.758 4.9 2.4 3.359 6.6 2.9 4.660 5.2 2.7 3.961 5.0 2.0 3.562 5.9 3.0 4.263 6.0 2.2 4.064 6.1 2.9 4.765 5.6 2.9 3.666 6.7 3.1 4.467 5.6 3.0 4.568 5.8 2.7 4.169 6.2 2.2 4.570 5.6 2.5 3.971 5.9 3.2 4.872 6.1 2.8 4.073 6.3 2.5 4.974 6.1 2.8 4.775 6.4 2.9 4.376 6.6 3.0 4.477 6.8 2.8 4.878 6.7 3.0 5.079 6.0 2.9 4.580 5.7 2.6 3.581 5.5 2.4 3.882 5.5 2.4 3.783 5.8 2.7 3.984 6.0 2.7 5.185 5.4 3.0 4.586 6.0 3.4 4.588 6.3 2.3 4.489 5.6 3.0 4.190 5.5 2.5 4.091 5.5 2.6 4.492 6.1 3.0 4.693 5.8 2.6 4.094 5.0 2.3 3.395 5.6 2.7 4.296 5.7 3.0 4.297 5.7 2.9 4.298 6.2 2.9 4.399 5.1 2.5 3.0 100 5.7 2.8 4.1 101 6.3 3.3 6.0 102 5.8 2.7 5.1 103 7.1 3.0 5.9 104 6.3 2.9 5.6 105 6.5 3.0 5.8 106 7.6 3.0 6.6 107 4.9 2.5 4.5 108 7.3 2.9 6.3 109 6.7 2.5 5.8 110 7.2 3.6 6.1 111 6.5 3.2 5.1 112 6.4 2.7 5.3 113 6.8 3.0 5.5 114 5.7 2.5 5.0 115 5.8 2.8 5.1 116 6.4 3.2 5.3 117 6.5 3.0 5.5 118 7.7 3.8 6.7 119 7.7 2.6 6.9 120 6.0 2.2 5.0 121 6.9 3.2 5.7 122 5.6 2.8 4.9 123 7.7 2.8 6.7 124 6.3 2.7 4.9 125 6.7 3.3 5.7 126 7.2 3.2 6.0 127 6.2 2.8 4.8 128 6.1 3.0 4.9 129 6.4 2.8 5.6 130 7.2 3.0 5.8131 7.4 2.8 6.1132 7.9 3.8 6.4133 6.4 2.8 5.6134 6.3 2.8 5.1135 6.1 2.6 5.6136 7.7 3.0 6.1137 6.3 3.4 5.6138 6.4 3.1 5.5139 6.0 3.0 4.8140 6.9 3.1 5.4141 6.7 3.1 5.6142 6.9 3.1 5.1143 5.8 2.7 5.1144 6.8 3.2 5.9145 6.7 3.3 5.7146 6.7 3.0 5.2147 6.3 2.5 5.0148 6.5 3.0 5.2149 6.2 3.4 5.4150 5.9 3.0 5.1>编写程序控制语句结构：if(condition) 语句1 else 语句2 。
r语言实验报告总结.doc
r语言实验报告总结.doc说明：本文是一个r语言实验报告的总结，共1000字。
主要内容包括实验目的和背景、实验设计和方法、实验结果和分析，以及实验结论和展望。
实验目的和背景本次实验的目的是探究身高和体重之间的相关性，为了达到这个目标，我们使用了r语言中的数据分析功能来进行相关性分析。
实验设计和方法本次实验采用了r语言中的数据分析工具来进行相关性分析，具体的实验设计和方法如下：样本数据的导入：我们首先使用r语言中的数据导入功能将样本数据导入到分析环境中，为后续的分析做好准备。
数据分析的可视化：为了更好地观察数据之间的相关性，我们使用r语言中的图形分析功能将样本数据制成散点图和箱线图等可视化图像。
数据的统计分析：为了对数据进行更准确的分析，我们使用r语言中的统计分析函数来计算身高和体重之间的相关系数和显著性水平等统计指标。
实验结果和分析通过对样本数据的分析，我们得出了以下结论：身高和体重之间存在着一定的相关性，相关系数为0.7，表明身高和体重之间具有较强的正相关关系。
身高和体重之间的差异较大，从箱线图的结果可以看出，身高和体重之间的差异较大，而且体重的分布范围也较为广泛。
身高和体重的分布形态较为正态，从散点图的结果可以看出，身高和体重的分布形态较为接近正态分布，符合正态分布的假设条件。
实验结论和展望通过本次实验，我们得出了身高和体重之间存在着一定的正相关关系的结论，这对于人们正确认识身高和体重之间的关系，以及合理控制体重具有一定的指导意义。
未来，我们可以考虑进一步拓展数据集，将年龄、性别、学历等因素纳入分析，以便更全面、深入地探究身高和体重之间的关系。
同时，我们也可以结合健康生活习惯、饮食等方面的数据，来寻找身高和体重之间的因果关系，为人们制定更科学的健康生活计划提供更加有力的依据。
数据挖掘r语言总结报告
数据挖掘r语言总结报告.doc数据挖掘R语言总结报告一、引言数据挖掘作为人工智能和数据库领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取模式和知识。
R语言作为一种功能强大的统计分析和图形展示工具，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
二、R语言简介R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2、dplyr、caret等，这些库极大地方便了数据挖掘工作的开展。
三、数据挖掘项目概述项目背景：介绍项目的研究背景和意义。
数据来源：说明数据的来源和数据集的基本情况。
研究目标：明确数据挖掘项目的目标和预期成果。
四、R语言在数据挖掘中的应用数据预处理：使用R语言进行数据清洗、转换和归一化。
探索性数据分析：运用R语言进行数据探索，包括数据摘要、可视化等。
特征工程：介绍如何使用R语言进行特征选择和特征构造。
模型构建：使用R语言中的机器学习库构建预测模型。
模型评估：利用R语言评估模型的性能和准确性。
五、数据挖掘流程问题定义：明确数据挖掘要解决的问题。
数据收集：收集相关数据，并进行初步的数据理解。
数据探索：使用R语言进行数据探索，发现数据的基本特征。
数据预处理：进行缺失值处理、异常值处理等。
模型选择：根据问题的性质选择合适的数据挖掘算法。
模型训练：使用训练数据集训练模型。
模型评估：评估模型的性能，调整参数以优化模型。
知识提取：从模型中提取有用的信息和知识。
六、R语言数据挖掘案例分析案例选择：选择一个具体的数据挖掘案例进行分析。
问题分析：分析案例中的数据挖掘问题。
R语言实现：详细描述使用R语言进行数据挖掘的步骤和代码。
结果分析：对数据挖掘结果进行分析和解释。
七、R语言的优势与局限优势：R语言在数据挖掘中的优势，如开源、社区支持、丰富的包等。
局限：讨论R语言在数据挖掘中的局限性，如运行速度、内存管理等。
八、数据挖掘项目总结成果总结：总结项目中取得的成果和发现的知识。
经验总结：分享在数据挖掘项目中积累的经验和教训。
r语言实验报告总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除r语言实验报告总结篇一：R语言实验心得模板实验心得姓名：杨辉学号：132085124接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。
但学起来才知道，不是那么一回事。
看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得：（1）R语言中向量和矩阵的是不同的。
一般人会认为向量就是一维(:r语言实验报告总结)的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。
如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回nuLL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵；（2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。
这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。
具体而言，若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。
一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。
因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALse,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALse];(3)因子和数值的转化。
这是个有趣的问题。
假如c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。
篇二：R语言判别分析实验报告R语言判别分析实验报告班级：应数1201学号：12404108姓名：麦琼辉时间：20XX年11月28号1实验目的及要求1)了解判别分析的目的和意义；2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。
R语言 心 得
心得首先要感谢赖老师开设了R语言这门课程，让我学到了很多知识。
经过一个学期的学习，从一个对R语言完全陌生的小白（之前一点都没有接触过），到现在对其有了一些粗浅的认识和了解。
在学习的过程中，由于以前掌握的数理基础还算可以，给我对R语言的学习带来了不少的便利，除了每周正常的上课外，在平常遇到不懂的问题，也会向其他同学请教，这也使得我获益匪浅。
像我本人之前只会用一些简单的软件，例如Excel、SPSS等来处理数据或者做图表，当我逐渐开始慢慢的接触到R语言的时候，感觉最明显的就是其功能的强大，无论是做数据的统计与分析还是做图表，都很方便和美观，它能够用一些短短的代码（但这也是关键，对我本人来讲就比较头大，因为自己现在还不会编写代码，幸亏老师在您的博客里面会提供一些）就能解决繁琐复杂的问题，这给后期数据的处理与分析带来了极大的方便，尤其是我们学生态的，数据处理是比较头疼的一件事，学了R语言就方便多了。
师兄师姐们也是强烈建议我们来到国科大学习时，一定要抢到R语言这门课程，或许也正是因为这个原因吧。
就我本人而言，深知自己对于R语言的学习也仅仅只是皮毛而已，在回所和以后的科研生涯中自己也会利用一切可利用的资源，进一步加强对R语言的学习，同时也希望以后能多多与老师交流。
课程建议：①建议在老师您工作时间允许的情况下，延长课程授课周数。
因为以现在的周数来讲的话，每节课的授课内容太多，部分学生会跟不上老师您的节奏。
②建议老师根据课堂授课内容，在课后布置几次简单操作的小作业以督促学生温故所学内容。
③建议老师考虑增加不定期点名环节，防止一些学生占着位置不上课的现象发生。
以上纯属个人对本门课程学习后的心得和一些小小的建议，针对这些建议，在老师您工作时间允许的情况下可以适当的考虑。
大一R语言统计学知识点总结
大一R语言统计学知识点总结在大一学习R语言统计学时，我们需要掌握一些基本的知识点。
下面是对这些知识点的总结。
1. R语言的基本语法R语言是一种用于统计计算和绘图的编程语言，具有简洁的语法和丰富的函数库。
在学习R语言之前，我们需要先了解其基本的语法规则，包括对象赋值、变量命名和控制结构等。
2. 数据类型与数据结构R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
此外，R语言还支持多种数据结构，如向量、矩阵、数组、列表和数据框。
学习R语言时，需要熟悉各种数据类型和数据结构的使用方法。
3. 数据的读取与处理在实际的数据分析中，我们需要从外部文件中读取数据，并进行数据的清洗和处理。
R语言提供了多种函数用于读取和处理数据，如read.table()函数用于读取文本文件，str()函数用于查看数据结构，subset()函数用于数据子集的选择等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的统计方法。
R语言提供了丰富的函数用于计算常用的描述性统计指标，如均值、中位数、标准差和百分位数等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数的使用方法。
5. 统计图表绘制统计图表是数据可视化的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
R语言提供了多种函数和扩展包用于绘制各种类型的统计图表，如散点图、柱状图、折线图和箱线图等。
学习R语言时，需要熟悉这些函数和扩展包的使用方法。
6. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的方法。
R语言提供了多种函数用于进行统计推断，如假设检验、置信区间估计和回归分析等。
学习R语言时，需要了解这些函数的原理和使用方法。
7. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是利用计算机算法从数据中发现模式和规律的方法。
R语言提供了多种函数和扩展包用于数据挖掘和机器学习，如聚类分析、分类算法和回归算法等。
学习R语言时，可以通过案例分析和实验来掌握这些方法的应用。
总结：通过学习R语言统计学知识点，我们能够掌握数据分析的基本技能，对数据进行描述和分析。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文
R语言是一种功能强大的统计分析软件，大量用于统计分析和数据可
视化。
它的语法简单明了，易于上手，使用成本低。
R语言学习可以大大
提高分析能力，搭建统计分析模型等，以帮助改善企业的决策能力。
学习R语言首先要掌握R语言的基础知识，包括基本概念和语法的掌握，以及建立和管理数据集的能力。
其次，学习R语言的时候，要学会如
何使用其内置的函数，以及熟悉R语言的调试方式，如发现程序中的错误，找出解决方案，有助于更好地掌握R语言。
同时，学习R语言需要掌握统计分析的基本概念，如概率分布、统计
检验、回归分析等，这样才能使用R语言进行合理的分析，得出准确的结果，从而降低分析错误的几率。
此外，学习R语言还要熟悉R语言的数据可视化方法，包括使用图表、图形等，来表示数据、观察结果，更容易让大家看懂和理解数据。
通过学
习R语言的数据可视化，还可以把复杂的数据变成易于理解的图表，用以
帮助其他同事更快地掌握分析结果，从而提高企业的决策能力。
最后，学习R语言也要考虑课余时间的安排，以及自己的投入，以保
证能够掌握更多的统计分析知识。
R语言基础知识
5.方差分析
aov()函数提供了方差分析表的计算 进行方差分析的步骤：
a.用数据框的格式输入数据 如：lamp<-data.frame(X=c(),A=factor())
b.调用aov()函数计算方差分析 lamp.aov<-aov(X~A,data=lamp)
c.用summary()提取方差分析的信息 summary(lamp.aov)(anova.tab(lamp.aov))
【教学提示】结合前文教学，有利于学生把握本文写作背景，进而加深学生对作品含义的理解。二、教学新课目标导学一：认识作者，了解作品背景作者简介：欧阳修(1007—1072)，字永叔，自号醉翁，晚年又号“六一居士”。吉州永丰(今属江西)人，因吉州原属庐陵郡，因此他又以“庐陵欧阳修”自居。谥号文忠，世称欧阳文忠公。北宋政治家、文学家、史学家，与韩愈、柳宗元、王安石、苏洵、苏轼、苏辙、曾巩合称“唐宋八大家”。后人又将其与韩愈、柳宗元和苏轼合称“千古文章四大
source("anova.tab.R");anova.tab(tree.aov)
11 醉翁亭记
1．反复朗读并背诵课文，培养文言语感。
2．结合注释疏通文义，了解文本内容，掌握文本写作思路。
3．把握文章的艺术特色，理解虚词在文中的作用。
4．体会作者的思想感情，理解作者的政治理想。一、导入新课范仲淹因参与改革被贬，于庆历六年写下《岳阳楼记》，寄托自己“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”的政治理想。实际上，这次改革，受到贬谪的除了范仲淹和滕子京之外，还有范仲淹改革的另一位支持者——北宋大文学家、史学家欧阳修。他于庆历五年被贬谪到滁州，也就是今天的安徽省滁州市。也是在此期间，欧阳修在滁州留下了不逊于《岳阳楼记》的千古名篇——《醉翁亭记》。接下来就让我们一起来学习这篇课文吧！
r语言作业个人总结与心得
r语言作业个人总结与心得在学习R语言的过程中，我遇到了许多挑战和困惑，但同时也收获了很多知识和经验。
通过这次作业，我对R语言的应用和数据分析有了更深入的了解。
下面我将总结我在这次作业中遇到的问题、解决方法以及个人心得体会。
我遇到的第一个问题是如何读取和处理数据。
在这次作业中，我需要分析一份包含大量数据的CSV文件。
我通过使用R语言中的read.csv()函数成功读取了文件，并将其转换为数据框的形式。
接着，我遇到了数据清洗的问题，其中包括处理缺失值、异常值和重复值。
我学习并使用了R语言中的函数如is.na()、complete.cases()和duplicated()来处理这些问题。
我面临的另一个挑战是如何进行数据分析和统计。
在这次作业中，我需要计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，并绘制相关的图表。
我学习并使用了R语言中的函数如mean()、median()、sd()、hist()和plot()来完成这些任务。
同时，我也学习了如何使用R语言中的包（package）来扩展R的功能，比如使用ggplot2包绘制更美观和灵活的图表。
我还遇到了数据可视化的问题。
在这次作业中，我需要将数据以柱状图、散点图和折线图的形式展示出来，以便更直观地理解数据的分布和趋势。
通过学习和使用ggplot2包，我成功绘制了这些图表，并通过调整颜色、标题、坐标轴等参数使其更具可读性和美观性。
在解决问题的过程中，我意识到编程思维的重要性。
在处理数据和进行分析时，我需要清晰地定义问题，找到合适的方法和函数，并按照一定的逻辑顺序编写代码。
我学会了使用注释来解释代码的含义和目的，以及使用变量和函数命名来提高代码的可读性。
此外，我还学会了调试代码，通过输出变量的值和使用print()函数来查找错误和改进代码。
通过这次作业，我不仅学会了R语言的基本语法和常用函数，还学会了如何处理和分析数据，以及如何将结果可视化。
我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值，也更加清晰地认识到自己在学习和实践中的不足之处。
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经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其 中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。在学习的过程中，以 前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解 决方法。并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的
用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。
输入：
A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T) #A为一个2行6列，按行排列的矩阵Xv- as.data.frame(A) #把A转化成数据框形式的X
X[1:2,seq(1,5,2)] #输出X的第1、2行和1、3、5列
输出：
例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输 入一个正整数”。否则，如果n是偶数，则将n除2赋值给n。否则将3n+1赋给n。不断循环， 直到n=1停止，并输出：“运算成功”
解：新建一个程序脚本，名为ChaPter2.R”，写入代码：
fv-fu nctio n(n){
不需要单独地输入参数。它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
m*ply(a_matrix, FUN)的作用和a*ply(a_matrix，1，SPlat(FUN))—样
例：
(1)参数使用
1] 18.33333
>SPIat(hp_per_cyl)(mtcars)
[1]18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.50000
>f<-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg∕wt)
>ddply(mtcars,.(cyl),splat (f))
2 each函数
作用：把多个函数汇聚成一个函数，当使用这个函数时，将分别作用多个函数。它的作用 结果是把一个函数变成一个新函数。
不足：不能给作用的函数指定附加参数，只能使用默认参数。
作是定义了维数(dim属性)的向量。因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和 子集。二维数组(矩阵)是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘
法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。apply()函数
可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以 用“列表名［［下标］］”的格式引用。而“列表名［下标］”表示的是一个子列表，这是一个很容 易混淆的地方。R语言中非常重要的一种数据结构是data.frame(数据框)，它通常是矩阵形
式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每 一列必须有相同的长度。数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。
if(n<=0) list("要求输入一个正整数")
else{repeat{
if(n==1) break #n=1时终止else if(n/2==as.integer(n/2)) n<-n∕2 #n为偶数时除2
else n <-3* n+1
}
list("运算成功")
}
}
在R窗口中
输入：
SOUrCe(“ChaPter2.R”);f(32)
熟练度。
一、初识R软件
R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：据存储和处理，数组
运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。R语言中有非常多的函数和包，我们几
乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我 们的使用带来了极大地方便。于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用 者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自 己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
30.62500 15.50000 23.75000
[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.62500
26.8750028.75000 16.50000
[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.62500
21.8750016.50000 22.75000
[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000
等价于：
> hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$CyI)
splat函数的优点就是可以不用拆分字段，可以一起输入作为参数。
(与plyr函数合用：
V1 V3 V5
11 3 5
27 9 11
输入：
attach(X);Rv-V1/V5;R #调用数据框X,计算并输出V5的比值
输出：
[1] 0.2000000 0.6363636
与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制结构。比如if/else语句，for循环等。因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。
二、学习心得
在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方
法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问 题。
1、R语言的基本语法及技巧
R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函 数。而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。R语言中经常出现数组，它可以看
输出：
[1]"运算成功"
输入：
f(-5)
输出：
[1]"要求输入一个正整数"
2、R在统计描述中的应用
数据框操作(Plyr包)
辅助小函数
1 splat函数：
作用：把原函数中多个参数打包为一个IiSt作为参数，然后输出新的函数。也就是说本来
某个函数需要输入多个参数，现在套上splat后，只要输入一个参数IiSt就可以了，