"本文档主要介绍了如何从文本文件输入ASCII码数据，并以R语言为例进行操作。通过使用`scan()`、`matrix()`和`read.table()`等函数，可以方便地读取和转换数据。同时，文档强调了统计软件与R语言在数据分析中的重要性，以及现代统计与计算机的紧密关系。此外，还讨论了统计软件的便利性与潜在问题，提醒用户在使用过程中需谨慎理解并解读结果。"
在R语言中，读取文本文件数据是一项基本操作。例如，使用`scan()`函数可以从指定路径的文本文件中读取数据。在给出的例子中，`x=scan("f:\\book\\1.txt")`将读取位于`f:\\book\\1.txt`路径下的文本文件内容，并将其存储在变量`x`中。如果数据原本是以4行5列矩阵的形式存储，可以使用`matrix()`函数将其转换，如`x=matrix(x,4,5,byrow=T)`，其中`byrow=T`表示按行填充矩阵。若数据是带有列名的4行5列data.frame格式，可以使用`read.table()`函数，如`x=read.table("f:\\book\\ww.txt",header=T)`，这里的`header=T`表示文件第一行是列名。
统计软件和R语言在现代数据分析中扮演着核心角色。统计被定义为收集、分析数据并基于数据得出结论的一系列概念、原则和方法。统计的应用领域广泛，与计算机的结合使得数据分析更为便捷。早期，统计是计算机的主要应用之一，而现在，统计软件如R提供了直观的界面和强大的计算能力，使得非专业人员也能进行复杂的数据处理。然而，使用统计软件并不意味着可以完全替代统计学习，因为理解数据的预处理、方法选择以及正确解读结果仍然是至关重要的。
统计软件虽然简化了许多统计过程，但也带来了一些问题。比如，它们可能在没有明确警告的情况下给出结果，用户可能无法判断这些结果的准确性和适用性。此外，不同软件的输出格式和内容可能不一致，增加了理解和解释的难度。因此，用户在使用统计软件时应具备一定的统计知识，以便能明智地操作和解释输出。
举例来说，SAS语言中，`inputx; cards;`用于开始数据输入，随后列出数据值，如`1 2 3 17 60`，然后`run;`执行输入。接着，`proc univariate freq normal;`和`run;`用于进行单变量分析和频率分布的正常性检验。这些命令展示了统计软件如何快速执行特定的统计任务，但同时也突显了理解这些命令背后的统计原理的重要性。
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