R语言统计：输入输出与绝对离差中位数计算

在R语言中，输入与输出是数据分析和可视化过程中的关键步骤。首先，让我们深入探讨这两个概念。输入通常是数据，这对于统计分析至关重要。在R中，你可以利用read.table()系列函数来读取各种格式的数据，如CSV、Excel等，将外部数据导入到内存中，为后续的处理和分析提供基础。这些函数提供了丰富的选项来处理不同类型的数据格式和编码问题。 输出则是分析结果的可视化展示，包括图形和表格。R语言的强大之处在于其图形设备（附录B.5），如ggplot2、base graphics等，它们使得创建高质量的图表变得简单。例如，write.table()系列函数可以帮助你将分析结果保存为表格形式，方便导出或分享。此外，学习如何利用R的plot(), barplot(), boxplot()等基本函数，或者更高级的图表类型，如地图、热力图等，都是提升数据呈现能力的重要环节。 针对R语言实践中的实际应用，A.3部分提供了两个习题。第一个习题要求编写一个函数来计算数据集中的绝对离差中位数（Median Absolute Deviation，MAD），这是一种衡量数据分散度的指标，类似于标准差的近似值。习题鼓励学生自己动手实现，并与R内置的mad()函数进行比较，借此理解代码编写和性能优化。第二个习题源于COS会员statsgirl的问题，可能是关于如何理解和使用mad()函数的源代码，以提高编程效率和代码可读性。 现代统计图形在R中扮演着至关重要的角色，如谢益辉的著作《现代统计图形》中所阐述的那样。使用R进行图形制作，不仅可以直观地展示数据，还能进行交互式探索。R语言的图形生态非常丰富，包括不同风格和功能的图形库，如ggplot2的层叠图和灵活布局，以及 lattice的多变量可视化。 版权方面，作者采用了Creative Commons（CC）许可证，允许读者在非商业环境下自由复制、分发和使用作品，同时要求保留原作者署名并遵循相同许可证的规则。作者选择这样的许可证，旨在降低阅读和分享成本，促进知识交流，同时也保护原创者的权益。然而，随着时间的推移，这些限制条件将在一定期限后自动解除，体现出作者对于开源和知识传播的开放态度。 特别需要注意的是，虽然CC许可证允许自由传播，但作者希望避免未经完善的草稿在网络论坛上以附件形式出现，因为可能存在错误和改进的空间。如果要分享，应提供正式链接指向最新的版本，以便于作者持续更新和完善内容。通过这种方式，R语言的学习者可以在一个相对稳定和准确的环境中学习和实践。