R语言统计绘图实践：从基础到进阶

"这篇资料是关于R语言的初步学习，主要涵盖了R语言的介绍、特点、历史、与其他统计软件的对比以及R在绘图和编程方面的应用。文章中还提供了两个具体的绘图练习，涉及散点图的绘制和回归分析。" 在R语言中，绘图是一个强大的功能，它不仅用于数据可视化，也是数据分析过程中的重要步骤。在描述提到的练习中，第一个任务是查看`Rplots.r`文件中的代码并运行，这可能包含了一系列绘图指令，以生成各种类型的统计图形，如直方图、箱线图或散点图等。通过在R控制台中直接运行这些代码，我们可以理解R如何生成和定制图形。 第二个练习则涉及到统计建模和图形的结合。首先，使用`plot()`函数绘制了impurity与rate之间的散点图，这是一种直观地展示两个变量之间关系的方式。接着，使用`lm()`函数进行线性回归分析，得到一个回归模型。`abline(reg,col="red")`命令会在散点图上添加这条回归线，颜色设置为红色。最后，`summary(reg)`会输出回归模型的详细统计信息，包括系数、截距、R平方值等，帮助我们理解impurity与rate之间的定量关系。 R语言作为一种统计绘图语言，其特点包括但不限于： 1. **丰富的统计资源**：R拥有大量的程序包，覆盖了统计学和多个领域的应用。 2. **跨平台**：可以在Windows、MacOS和多种Linux/UNIX系统上运行。 3. **命令行驱动**：用户通过输入命令进行交互，即时得到结果。 4. **开放源码**：遵循GNU协议，免费且源代码公开，方便用户扩展和定制。 5. **完备的帮助系统**：每个函数都有详细帮助文档，方便学习和使用。 然而，R语言也有一些不足，比如： 1. **学习曲线较陡峭**：需要记忆命令，对于初学者可能有一定难度。 2. **内存占用大**：所有计算都在内存中完成，处理大数据集时可能会遇到挑战。 3. **运行速度相对较慢**：相比于编译型语言，R的执行速度较慢。 尽管如此，R语言因其强大的统计分析能力和图形绘制功能，仍然是科研和数据分析领域的重要工具。通过不断实践和学习，用户可以充分利用R的优势，提升数据分析和可视化的能力。