R语言统计分析：Table与Barplot实战

"这篇资源主要讨论了统计软件R语言中的Table和barplot的使用，以及统计与计算机、统计软件之间的关系及其存在的问题。" 在R语言中，`table`函数用于创建频数表，它可以帮助我们统计某一变量的频次分布。在示例中，`rpois`函数生成了一个服从泊松分布的随机数向量`Ni`，然后`tN <- table(Ni)`创建了`Ni`的频数表。这个频数表展示了每个值出现的次数，例如，值0出现了1次，值1出现了7次，以此类推。 `barplot`函数则用于绘制柱状图，它将频数表转换成可视化图形。在代码`r <- barplot(tN, col='gray')`中，`tN`是输入的频数表，`col='gray'`指定了柱子的颜色为灰色。这样，我们就得到了一个展示`Ni`频数的灰度柱状图，便于观察和理解数据分布。 统计学是一门处理数据收集、分析和推理的学科。它的价值在于能为各种领域提供数据支持和决策依据。随着计算机的发展，统计软件如R语言极大地简化了统计工作流程，使得非专业人员也能进行数据分析。然而，统计软件并不意味着数据分析变得简单，它仍然需要用户理解数据、选择合适的统计方法以及正确解读结果。 统计软件的问题主要包括：一是软件通常不会给出错误或不适用方法的警告，用户需要具备一定的统计知识才能避免误用；二是不同软件的输出可能存在差异，增加了解读的复杂性；三是输出结果可能过于复杂，需要用户具备判断哪些结果是有意义的能力。 在示例的最后，提到了SAS软件的使用，虽然与R语言不同，但它也展示了数据输入和简单的统计分析过程，如`input`、`cards`用于输入数据，`proc univariate`用于进行单变量分析，`freq normal`则是检查数据的频率分布和正态性。 R语言中的`table`和`barplot`是数据探索和可视化的有力工具，但掌握它们的同时，理解统计原理和正确解读结果同样重要。统计软件虽然便捷，但用户仍需具备一定的统计知识，以确保数据分析的质量和准确性。