R语言统计绘图与编程：常用程序包解析

本文主要介绍了R语言中常用的程序包及其在统计绘图和编程中的应用。这些包包括用于群落系统发育多样性分析的picante、栅格数据分析的raster、DNA序列分析的seqinr、空间数据处理的sp、空间点格局分析的spatstat和splancs、基础统计学的stats包、物种分布模型工具SDMTools以及用于植物多样性计算的vegan。 在"语言初步"部分，讲解了R语言的基本概念，它是一种统计绘图语言，起源于S语言，具有丰富的统计资源和跨平台特性。R的特点是命令行驱动，即时解释，且具有丰富的帮助系统和开源免费的优势。 "R简介"中，提到了R的历史，它是从S语言发展而来，由Robert Gentleman和Ross Ihaka开发，提供了丰富的统计分析功能和高度的扩展性。R与其他统计软件如SAS、SPSS、Splus相比，虽然可能在运行速度和内存占用上有一定不足，但在灵活性、可扩展性和成本上更具优势。 文章还提到了R的一些缺点，比如用户需要记忆命令、占用内存较多以及运行速度相对较慢。然而，对于复杂的数据分析和高质量的图形制作，R仍然能显著提高工作效率。 "函数与对象"、"脚本编程"、"R绘图"、"编写函数"和"数据保存"等章节可能涉及了R语言的基本语法、数据类型、数据操作、自定义函数的创建以及数据导入导出等基础知识，这些都是进行统计分析和编程的基础。 通过这些程序包的学习和R语言的基本操作，用户能够进行各种复杂的数据处理、构建统计模型、绘制专业图表，从而满足不同领域如生物信息学、生态学、社会科学等的统计分析需求。