R语言入门：数据分析与绘图实战

"R语言入门教程" R语言是一种强大的统计计算和图形绘制工具，被广泛应用于数据分析、机器学习和科学研究等领域。本教程旨在为初学者提供一个基础的R语言学习路径，涵盖了从基本操作到更高级的概念。 1. **R语言环境**： R语言是一个开源的统计分析平台，它提供了丰富的统计函数、图形工具和数据处理能力。R的环境包括交互式解释器，用户可以在其中直接输入命令并看到结果。 2. **相关软件和文档**： R项目官网提供了R的最新版本下载，同时附带了大量的文档和教程，帮助用户了解和掌握R语言。 3. **R与统计**： R语言在统计学中有着重要地位，支持各种统计方法，如描述性统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等。 4. **R与视窗系统**： R可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS X和Linux，提供统一的用户界面和命令行交互。 5. **R的交互使用**： 用户可以通过R的命令行界面输入指令，即时查看结果，也可以通过脚本文件批量执行命令。 6. **入门训练**： 初学者应从简单的数据操作开始，例如创建向量、矩阵和列表，以及读取和写入数据文件。 7. **获取函数和功能的帮助信息**： 在R中，可以使用`help()`函数查询特定函数或主题的详细信息，或者使用`?`前缀来快速查看帮助页面。 8. **R的命令、对大小写的敏感**： R是大小写敏感的，因此命令名必须精确匹配。 9. **对已输入命令的记忆和更改**： R具有历史记录功能，可以回顾并重新执行以前输入的命令，同时可以编辑和修改这些命令。 10. **命令文件的执行和输出的转向到文件**： 可以将R命令保存到.R文件中，通过`source()`函数执行，输出可以通过重定向至文件保存。 11. **数据的保持与对象的清除**： R中的数据通常存储为对象，可以使用`save()`和`load()`函数来保存和加载数据。同时，使用`rm()`清除不再需要的对象，以释放内存。 12. **简单操作；数值与向量**： - 向量是R中最基本的数据结构，可以包含数值、逻辑值或字符。 - 赋值操作允许创建新的对象，并将值分配给它们。 - 向量运算如加法、减法、乘法和除法可直接应用在相同长度的向量上。 - 规则序列可以使用`:`或`seq()`函数生成。 13. **逻辑向量、缺失值和字符向量**： - 逻辑向量由`TRUE`和`FALSE`组成，可用于条件判断。 - 缺失值在R中用`NA`表示，可以出现在任何类型的数据中。 - 字符向量用于存储文本信息，可以用`c()`函数合并字符串。 14. **索引向量；数据集子集的选择与修改**： - 索引向量允许选择和修改数据集的特定部分，可以使用方括号`[]`进行操作。 15. **对象，模式和属性**： - 对象的模式决定了其数据类型，如数值、逻辑或字符。 - 长度是对象的一个固有属性，表示元素的数量。 - 属性可以附加到对象上，如名称、维度等，可以使用`attributes()`获取和设置。 16. **有序因子与无序因子**： - 有序因子是分类变量的一种特殊形式，允许比较和排序。 - 无序因子则是普通的分类变量，没有内在的顺序。 17. **数组和矩阵**： - 数组是多维数据结构，可以包含不同类型的元素。 - 矩阵是二维数组，所有元素都是同一种类型，适用于线性代数操作。 18. **列表和数据帧**： - 列表是R中最通用的数据结构，可以包含任意类型的对象。 - 数据帧类似于数据库表格，每一列可以是不同类型的向量。 19. **从文件中读取数据**： R提供了多种函数，如`read.table()`和`read.csv()`，用于导入文本、CSV或其他格式的数据文件。 20. **概率分布**： R提供了大量内置函数，用于计算各种概率分布的函数值、累积分布函数、概率密度函数等。 21. **语句组、循环和条件操作**： - 使用`if...else`结构进行条件判断。 - `for`和`while`循环用于重复执行代码块。 - `apply`家族的函数（如`lapply()`, `sapply()`, `apply()`, `mapply()`）提供了一种更简洁的循环处理方式。 22. **编写自己的函数**： 用户可以自定义函数，封装常用操作，提高代码的可重用性和可维护性。 23. **R的统计模型**： R支持广泛统计建模，包括线性模型、非线性模型、广义线性模型、生存分析等，常用的函数有`lm()`, `glm()`, `lme4`包等。 24. **图形过程**： R提供了丰富的图形绘制功能，包括基本的`plot()`函数，以及ggplot2等高级绘图包，能够创建高质量的统计图表。 本教程全面覆盖了R语言的基础知识，适合初学者逐步学习和掌握R语言，为进一步的数据分析和统计建模打下坚实基础。