R语言入门：数据分析与绘图实战指南

"这篇资源是关于R语言的简明教程，特别适合初学者，特别是对统计学感兴趣的人。教程涵盖了R语言的基础知识，包括环境设置、统计应用、基本操作、对象属性、有序和无序因子以及数组和矩阵的处理。" 在深入探讨R语言之前，我们先理解其基本概念。R语言是一种开源的统计计算和图形制作工具，由统计学家和程序员创建，用于数据分析和统计建模。R提供了一个强大的环境，用户可以编写脚本进行复杂的数据处理、统计分析和可视化。 1. **R语言环境**：R运行在多种操作系统上，包括Windows、Mac OS X和Linux。它提供了交互式的命令行界面，也可以通过RStudio等集成开发环境（IDE）提升工作效率。 2. **相关的软件和文档**：R不仅包含了大量的内置函数，还拥有丰富的第三方包，这些包扩展了R的功能，覆盖了从机器学习到时间序列分析等各种领域。此外，官方文档和社区支持非常丰富，帮助用户解决各种问题。 3. **R与统计**：R语言特别适用于统计分析，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、聚类和分类算法等。 4. **R与视窗系统**：在Windows环境下，R提供了图形用户界面（GUI），如RGui或RStudio，使得非编程背景的用户也能方便地使用R。 5. **交互使用与入门训练**：R的交互式特性允许用户逐行输入命令并立即看到结果，这非常适合学习和调试代码。初学者可以通过执行示例脚本和练习来熟悉R的基本语法和函数。 6. **获取函数和帮助信息**：R内置了`help()`函数，可查询任何函数的使用方法，同时`?function_name`也可快速获取帮助页面。 7. **R的命令、大小写敏感性**：R是大小写敏感的，变量名和函数名的大小写必须准确匹配。 8. **命令记忆与更改**：R会记住用户输入的历史命令，可以通过上箭头键回溯和编辑以前的命令。 9. **命令文件执行与输出转向**：用户可以将一系列命令保存在.R文件中，通过`source()`函数执行，输出也可以重定向到文件，便于记录和共享分析过程。 10. **数据的保持与对象清除**：R中的数据存储为对象，可以通过赋值语句创建和修改。使用`rm()`函数可以清除不再需要的对象，释放内存。 接下来，教程详细介绍了R中的基本操作： 11. **向量、赋值和运算**：向量是R中最基本的数据结构，可以存储同类型的数据，如数值、字符或逻辑值。向量运算包括加减乘除、元素级别的操作等。 12. **逻辑向量**：逻辑向量用于表示真/假值，常在条件判断和数据筛选中使用。 13. **缺失值**：R中的缺失值用`NA`表示，可以进行特定的缺失值处理。 14. **字符向量**：字符串在R中以字符向量形式存在，支持字符串连接、子串提取等操作。 15. **索引向量和数据子集选择**：通过索引向量可以从数据集中选择或修改特定部分。 16. **对象的其他类型**：除了向量，R还有列表、数据框、因子、数组、矩阵等多种数据类型。 17. **对象的模式和属性**：每个对象都有模式（如数值、字符、逻辑），可以添加和修改属性来扩展对象的功能。 18. **有序和无序因子**：因子用于分类数据，有序因子允许排序，无序因子则不考虑顺序。 19. **数组和矩阵**：数组是多维数据结构，矩阵是二维数组，特别用于数学运算，如线性代数。 20. **数组的索引和运算**：包括索引规则、数组切片和数组的混合运算。 21. **函数array()**：用于创建自定义维度的数组。 22. **外积、转置和矩阵运算**：包括外积、通用转置以及矩阵乘法、逆、特征值、特征向量等线性代数操作。 23. **最小二乘拟合和QR分解**：这些是线性回归分析中的关键工具，用于估计模型参数和解决线性方程组。 以上内容构成了R语言的基础，通过这个教程，初学者可以建立起对R语言的基本理解和操作技能，为进一步深入学习和应用统计分析打下坚实基础。