R语言与MATLAB函数对照表

"R语言和MATLAB函数对应表是一份由D.Hiebeler编写的文档，旨在帮助用户快速在R语言和MATLAB之间进行函数查找。这份文档最初是在2007年春季作者教授建模与仿真课程时，为了适应学生对R语言的需求而创建的。它涵盖了人口模型、流行病学模型、离散和连续时间的确定性及随机模型，以及空间模型。随着课程的发展，作者发现许多在MATLAB中的操作在R中都有相应的直接等价物，并且受到了Robin Hankin的“R for Octave Users”参考文档的启发，不断更新和完善此文档。该参考表按照功能类别进行了组织，并提供了一个MATLAB索引，方便用户查阅。" 本文档的核心价值在于为那些熟悉MATLAB但正在转向R语言的用户提供了一个便捷的对照工具。通过这个对照表，用户可以迅速找到在R中执行类似MATLAB操作的函数，从而减少学习新语言的难度。 例如，MATLAB中的矩阵操作在R中也有对应的函数。在MATLAB中，矩阵乘法通常用`*`表示，而在R中，这需要使用`%*%`运算符。同样，MATLAB的转置操作`.'`在R中是`t()`函数。在统计分析方面，MATLAB的`hist`函数用于绘制直方图，而在R中，对应的函数是`hist()`。对于线性回归，MATLAB使用`regress`，而在R中，我们可以使用`lm()`函数。 在数据处理方面，MATLAB的数组索引是向量化的，R也支持类似的语法，如MATLAB的`A(1:10)`对应R中的`A[1:10]`。MATLAB的逻辑索引可以直接用条件表达式进行，R中的`which()`函数可以实现类似功能。至于循环，MATLAB中的`for`和`while`循环在R中对应的是`for`和`while`循环，但R更倾向于使用向量化操作和apply家族函数来提高效率。 在绘图方面，MATLAB的`plot`函数在R中也有同名的`plot()`函数，但R提供了更丰富的图形系统，如ggplot2，可以创建更为复杂的可视化图形。 此外，R和MATLAB在数据分析和建模方面的库和包也有对应关系。例如，MATLAB的统计工具箱在R中可能对应于`ggplot2`, `tidyverse`, `lme4`等包。用户可以通过对照表找到R中的相应包或函数，如MATLAB的`anova`在R中可能是`anova.lm`。 这份R语言和MATLAB函数对应表是学习和过渡期间非常实用的参考资料，它可以帮助用户快速掌握R语言的基本操作，并利用其强大的统计分析能力。尽管两者之间存在一些差异，但大多数基础功能和概念都是相似的，使得从MATLAB到R的转换相对平滑。