"该资源是一份关于R语言入门的实例教程，重点介绍了R语言中的简单统计量及其应用，包括sum、mean、var、sd等基础统计量，以及sort、order、rank等排序函数。此外，还提到了ave、fivenum、mad、quantile等其他统计函数和茎叶图(stem)的使用。教程旨在帮助初学者掌握R软件在统计问题解决中的基本操作。"
在R语言中，简单统计量是数据分析的基础工具，它们用于概括和理解数据的基本特征。以下是一些关键的统计量：
1. **sum**: 这个函数用于计算一组数值的总和。
2. **mean**: 计算平均值，即所有数值相加后除以数值的个数。
3. **var**: 计算方差，衡量数据的离散程度。
4. **sd**: 标准差，是方差的平方根，同样反映数据的波动性。
5. **min** 和 **max**: 分别找出数据集中的最小值和最大值。
6. **range**: 范围，即数据的最大值减去最小值，反映数据的跨度。
7. **median**: 中位数，将数据排序后位于中间位置的数值，对异常值不敏感。
8. **IQR (四分位距)**: 第一四分位数(Q1)与第三四分位数(Q3)之间的差值，用于识别异常值。
除了这些基本统计量，还有其他相关的函数：
- **sort** 和 **order**: 用于对数据进行升序或降序排序。
- **rank**: 为数据赋予排名，可以是升序或降序。
- **ave**: 计算分组数据的平均值。
- **fivenum**: 提供数据的五数概括，包括最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。
- **mad**: 均方差，一种衡量数据离中趋势的统计量，相对标准差更稳健。
- **quantile**: 计算数据的分位数，如百分位数。
R语言的学习不仅限于这些基础统计量，还包括丰富的图形绘制能力和自定义函数编制。R是开源的，可在多种操作系统上运行，拥有强大的社区支持和丰富的统计分析包。其帮助系统和在线资源如CRAN（全面的R档案网络）提供了丰富的学习材料。
R语言的优势在于其免费、跨平台、内置强大的图形系统以及与其他统计软件的良好兼容性。通过学习R，不仅可以掌握统计分析的基本方法，还能编写自定义函数以扩展其功能，这使得R成为统计学、数据科学和机器学习领域广泛使用的工具。
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