R语言实战：ASCII文件数据处理与统计分析入门

本篇文章主要介绍了如何在R语言中处理文本文件中的ASCII码数据，特别是在数据的输入和预处理方面。首先，作者提到了`scan`函数，用于逐行读取文本文件中的数据，如`x=scan("f:\\book\\1.txt")`。对于非矩阵或data.frame形式的数据，可以使用`matrix`函数将读取的数据转换成指定维度的矩阵，如`x=matrix(x,4,5,byrow=TRUE)`或`x=matrix(scan("f:\\book\\1.txt"),4,5,byrow=TRUE)`，`byrow=TRUE`表示按行读取。 如果数据是以data.frame的形式存储在文本文件中，可以使用`read.table`函数读取并指定`header=TRUE`，以便正确解析列名，如`x=read.table("f:\\book\\ww.txt",header=TRUE)`。这部分内容展示了如何在R语言中操作和处理基础的数据输入流程。 接着，文章讨论了统计软件（尤其是R语言）在现代社会的应用背景和重要性。统计软件的发展使统计不再是专业领域的独享，而是大众也能轻易使用的工具。然而，尽管傻瓜式统计软件易于使用，但它并不能完全取代统计教育。软件在数据整理、识别和方法选择方面的局限性意味着用户仍需具备一定的统计知识和批判性思考，理解数据和结果的含义。 此外，文章指出了统计软件的问题，如缺乏必要的警告机制，可能导致用户误解或误用。软件之间的输出一致性问题也让使用者在解读结果时遇到困难。因此，强调了在使用统计软件时要谨慎，并且理解数据处理的整个过程是非常重要的。 最后，通过示例`datatest; inputx; cards; 1 2 3 17 60 run; procunivariatefreqnormal; run;`，作者演示了如何在R语言的某个具体统计分析命令（如`procunivariatefreqnormal`）中对输入数据进行初步的频率分析，这进一步展示了R语言在实际统计分析中的应用。 这篇文章是针对R语言初学者的一次实战指导，涵盖了文本文件数据的读取、基本的数据结构转换以及如何利用统计软件进行初步的数据分析，同时也提醒读者在使用软件的过程中保持警惕，避免误解或滥用统计分析的结果。