R语言统计绘图与编程：函数调用与选项解析

"这篇资料主要介绍了R语言的基本概念、特点以及R函数的调用方法，强调了R在统计绘图和编程中的应用。通过箱线图的修饰例子展示了如何通过修改函数选项来定制图形。此外，还提到了R语言的发展历史、与S语言的关系以及R与其它统计软件如SAS、SPSS、Splus的比较。" 在R语言中，函数调用是编程的核心部分。例如，`plot()` 和 `lm()` 是两个常用的函数，分别用于绘制图形和执行线性回归分析。调用函数时，我们通常在函数名后面加上一对圆括号，在其中放置需要的参数或对象。比如，`plot(x, y)` 将根据向量 `x` 和 `y` 绘制一个二维图形。而`lm(formula = y ~ x)` 则会拟合一个线性模型，其中 `y` 是响应变量，`x` 是自变量。 R语言起源于S语言，它不仅是一个统计分析工具，更是一个强大的编程环境。它的特点是拥有丰富的统计资源，如众多的程序包，覆盖了多个学科领域。R可以在多种操作系统上运行，包括Windows、MacOS和各种Linux系统，这使其具备了跨平台的能力。R采用命令行驱动模式，用户可以直接输入命令获取结果，这虽然对初学者有一定学习曲线，但也提供了极大的灵活性。 R的一个显著优势是其完备的帮助系统，每个函数都附带统一格式的帮助文档，用户可以通过运行函数名加`?`来查看帮助，如`?plot`。此外，R是一个开源软件，遵循GNU许可，这意味着所有软件和程序包的源代码都是公开的，用户可以自由地使用、修改和分发。 尽管R有一些缺点，如需要记忆命令、占用较多内存以及运行速度相对较慢，但它在数据分析和可视化方面的强大功能以及免费和开源的特性，使其成为许多统计学家和数据科学家的首选工具。与其他统计软件相比，如SAS、SPSS和Splus，R在扩展性和成本效益上有明显优势，特别是在编写自定义函数和开发新方法方面，R提供了无与伦比的便利性。不过，对于需要快速处理大量数据或追求高效运行速度的应用，可能需要考虑其他更专业的解决方案。