R语言基础与实践：绘制散点图和线性回归

"该资源是一份关于使用R语言绘制散点图和线性回归的练习题，涵盖了R语言的基础知识和绘图功能。" 在R语言中，散点图是一种常用的数据可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。在这个练习题中，首先通过`read.table`函数读取了一个名为"example2.tsv"的文件，并将数据存储在`dat`对象中。`header=T`参数表示数据文件的第一行包含列名。接着，使用`lm`函数执行线性回归分析，其中`dat$case ~ dat$control`定义了因变量`case`与自变量`control`之间的关系。 然后，使用`pdf`函数创建一个新的PDF文档"scatter_plot.pdf"，并设置其宽度和高度，以便保存绘制的图形。`plot`函数被用来绘制散点图，参数`dat$control`和`dat$case`分别对应x轴和y轴的值，`pch=20`设置了点的形状，`col="blue"`设置了点的颜色，`xlab`和`ylab`用于设置x轴和y轴的标签。 `abline`函数添加了线性回归线到散点图上，这条线是基于之前`lm`函数计算得到的回归模型。最后，`dev.off()`关闭了PDF设备，保存了图形。注释掉的`text`函数用于在图上添加文本，如斜率、截距和决定系数`r.squared`，这些可以提供额外的统计信息。 R语言是一个强大的统计分析和图形生成工具，由罗伯特·盖特曼和罗斯·伊哈卡开发。它支持多种数据类型，包括向量、矩阵、数据框和列表，并且有丰富的程序包生态系统，覆盖了从基础统计到复杂的数据分析。学习R语言通常从安装开始，可以通过R官方网站下载R和RStudio。RStudio是一个集成开发环境（IDE），提供了一体化的界面来管理代码、数据和项目。 在R中，工作目录是R读写文件的默认位置。可以使用`getwd()`获取当前工作目录，`setwd()`设置新的工作目录。`save.image`和`savehistory`函数则分别用于保存当前的R会话和历史命令，方便后续继续工作或分析。 程序包是R中的重要组成部分，它们包含了扩展功能和数据。安装本地的R包可以通过RStudio的"Packages"菜单进行，选择"Install"，输入包名，然后选择相应的安装文件。此外，还可以通过网络镜像加载包，这在互联网连接稳定时是一个快速有效的选项。