该资源是一份关于R语言的教程，主要涵盖了数据读取、t检验以及R语言的基础知识。在练习中，用户被要求将数据录入Excel并保存为`t.test.txt`文件，然后使用R语言的`read.table`函数读取这个文件。接下来，对读取的数据进行操作，通过`attach`函数关联数据，计算体重与身高平方的比值（比率），最后使用`t.test`函数进行t检验。
详细知识点：
1. **R语言基础**：R是一种用于统计分析和图形表示的开源编程语言。它源于S语言，具有丰富的统计分析库和跨平台的特性。
2. **数据读取**：在R中，使用`read.table`函数可以从文本文件中读取数据。例如，`t.test.data <- read.table("X:/t.test.txt", header=TRUE)`这行代码会读取指定路径的文件，并且假设文件第一行是列名。
3. **数据处理**：`attach`函数用于将数据框（data frame）绑定到全局环境中，使得可以直接引用数据框中的变量。在这里，`attach(t.test.data)`使得可以不加数据框名直接访问其中的变量。
4. **计算比率**：`ratio <- weight/height^2`这行代码计算了体重（weight）与身高平方（height的平方）的比值，并将结果存储在新的变量`ratio`中。
5. **t检验**：`t.test`是R中用于执行t检验的内置函数，它可以用于比较两个独立样本的均值差异或者单个样本的均值与已知值的差异。在示例中，`t.test(ratio)`可能是在对`ratio`变量进行单样本或双样本的t检验，具体取决于数据和上下文。
6. **R的优点**：R有丰富的统计资源，可以编写自定义函数和扩展，具有良好的帮助系统，并且是免费和开源的。
7. **R的缺点**：R的命令行界面可能对初学者不友好，需要记忆命令；它在处理大数据时可能会占用大量内存；运行速度相对较慢，但仍然高效。
8. **与其他统计软件比较**：R与SAS、SPSS、Splus等商业软件相比，各有优劣。SAS速度快，但昂贵；SPSS易学但编程难；Splus与R兼容，但也较贵。
这个教程适合初学者了解R语言的基本操作，包括数据导入、基本计算和统计测试，同时也能了解到R语言作为统计分析工具的一些特点和优势。
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