R语言入门：脚本执行与统计绘图

该资源主要介绍了如何运行R语言脚本，包括通过source()函数、R脚本编辑器和直接在R控制台粘贴三种方式，并概述了R语言的基本特点、历史、优势以及与其他统计软件的比较。 1. R语言运行脚本方法 - source()函数：可以直接在R环境中通过source()函数来运行存储在特定路径下的R脚本，例如`source("d:/regression.r")`。 - R脚本编辑器：在RGui中，可以通过File > Open Script打开R脚本文件，然后使用Ctrl+R快捷键运行。 - R控制台直接粘贴：将R代码复制到R的控制台，按Ctrl+C和Ctrl+V即可运行。 2. R语言简介 - R是一种用于统计分析和图形绘制的语言，也是一种软件环境，起源于S语言，由统计学家创建，旨在提供一个用于统计计算和图形制作的开源平台。 3. R语言的发展与特点 - R语言源自S语言，由Auckland大学的统计学者开发，其特点是开源、跨平台，支持各种统计领域的方法，并拥有丰富的程序包资源。 - 它以命令行驱动，即时解释执行，同时具有强大的帮助系统和扩展能力，适合编写函数和程序包。 4. R的优势与不足 - 优势：丰富的统计资源、良好的扩展性、完善的帮助系统、开源免费。 - 不足：需要熟悉命令行操作，内存占用较高，处理大数据时可能受限，运行速度相对较慢。 5. R与其他统计软件比较 - 与SAS相比，R的扩展性更强，但SAS的速度快且有丰富的统计模块，价格更高。 - 与SPSS相比，R更适合编程，而SPSS的图形用户界面更友好，但编程较为困难。 - 与Splus相比，两者兼容，但Splus是商业软件，价格昂贵。 6. R的应用场景 - R广泛应用于各种行业的数据分析，如社会学、经济学、生态学、生物信息学等，特别适合绘制高质量的统计图形。 R语言作为一款强大的统计工具，提供了多种运行脚本的方式，适应不同用户的需求，其丰富的资源和扩展性使其成为数据分析和统计绘图的首选工具之一。尽管存在一些缺点，但其优点仍然吸引了众多统计和数据分析专业人士的青睐。