R语言入门：统计绘图与编程精华

"这份PPT主要介绍了R语言的基础知识，包括R的定义、历史、特点，以及它与其他统计软件的比较。此外，还涵盖了R语言在数据处理、绘图、编程、函数编写、数据保存等方面的应用。PPT强调了R语言丰富的统计资源、良好的扩展性和免费开源的特性，但也提到了其可能的缺点，如需要熟悉命令行、内存占用较大和运行速度较慢。" R语言是一种强大的统计分析和图形生成工具，起源于S语言，由Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年开发。R不仅仅是一种语言，它还是一个完整的软件环境，支持统计计算和图形制作。R的特点之一是其丰富的统计资源，拥有超过2400个程序包，覆盖了各种学科领域。由于它是开源的，因此可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统上运行。 选择R的原因主要包括：其广泛覆盖的统计方法、易于扩展的编程能力、统一格式的帮助文档以及免费开源的性质。然而，R也有一些不足，比如需要用户熟悉命令行操作，处理大数据时可能会占用大量内存，以及运行速度相对较慢。尽管如此，对于需要进行复杂分析和高质量图形制作的用户来说，R仍然非常高效。 R与商业统计软件如SAS、SPSS和Splus有显著区别。SAS以其速度和广泛的统计模块著称，但价格较高且扩展性有限；SPSS因其用户友好的图形界面而流行，但编程难度大；Splus与R兼容，但同样价格不菲。R则提供了这些软件的许多优点，同时在成本和灵活性上更具优势。 在实际使用中，R通过命令行进行交互，用户可以直接输入命令获取结果。R还支持脚本编程，允许用户编写自定义函数，增强了其适应不同数据分析需求的能力。R的绘图功能强大，能够创建出专业级别的统计图表，这对于数据可视化至关重要。同时，R也支持数据的保存和加载，方便数据的长期存储和后续分析。 R语言是统计分析和数据科学领域的重要工具，尽管有一些挑战，但对于需要深度分析和定制化解决方案的用户而言，它是一个极具价值的选择。通过不断学习和实践，用户可以充分利用R的强大功能，提升数据分析的效率和质量。