R语言统计计算函数全解析

"这是一本全面介绍R语言函数的参考指南，涵盖了R语言的基础到高级功能，由R Development Core Team编撰，版本为2.14.1（2011-12-22）。这本书详细解释了R语言中常用的函数和语法，旨在帮助用户理解和应用R语言进行统计计算。" 在R语言中，函数是其核心组成部分，它们提供了执行各种计算、数据操作和统计分析的能力。以下是一些关键的R语言函数和相关知识点： 1. **基础包（base package）**： - R的基础包包含了所有R安装时默认提供的函数、数据集和示例代码。这些函数涵盖了数据处理、统计分析和图形绘制等基本功能。 - 例如，`c()`用于连接或合并对象，`seq()`用于生成序列，`mean()`计算平均值，`sd()`计算标准差，`summary()`提供数据集的基本统计信息。 2. **数据类型和数据结构**： - R支持向量（vector）、矩阵（matrix）、数组（array）、列表（list）和数据框（data.frame）等数据结构。 - `class()`用于检查对象的数据类型，`str()`展示对象的结构，`is.numeric()`, `is.character()`, `is.logical()`等函数用于检查数据类型。 3. **统计函数**： - R提供了丰富的统计分析函数，如`cor()`计算相关系数，`t.test()`进行t检验，`anova()`进行方差分析，`lm()`构建线性模型，`glm()`用于广义线性模型。 4. **图形系统**： - `plot()`是最基础的绘图函数，可以绘制简单的散点图、线图等。 - `hist()`创建直方图，`barplot()`绘制柱状图，`boxplot()`绘制箱形图，`density()`生成密度图。 - `ggplot2`是一个强大的图形库，提供更复杂美观的可视化能力。 5. **控制流程**： - `ifelse()`, `for()`, `while()`等用于条件判断和循环控制。 - `sapply()`, `lapply()`, `vapply()`等用于向量化操作，对列表或向量进行函数应用。 6. **数据导入与导出**： - `read.csv()`和`write.csv()`用于读写CSV文件，`read.table()`处理其他文本格式。 - `library()`和`install.packages()`用于加载和安装外部R包。 7. **字符串处理**： - `substr()`, `substring()`, `regexpr()`等处理字符串的子串。 - `paste()`, `paste0()`用于连接字符串，`grep()`, `grepl()`进行模式匹配。 8. **错误处理与调试**： - `stop()`, `warning()`用于生成错误和警告信息。 - `traceback()`帮助定位错误发生的层级，`debug()`设置函数调试。 以上只是R语言函数和语法的冰山一角，实际中R有数千个内置函数以及无数的第三方包，它们共同构成了一个强大且灵活的统计计算环境。理解并熟练掌握这些函数，将使你在数据分析和科学研究中事半功倍。为了深入学习R语言，读者可以通过本书详细阅读每个函数的解释，结合实践进行操作，以提升自己的R编程技能。