R语言入门：创建向量与随机数生成

"这篇文档是关于R语言初步学习的，主要介绍了如何在R语言中创建向量并生成随机数，以及R语言的一些基本特点和优势。文档提到了几个用于生成随机数的函数，如`runif()` 和 `rnorm()`，并简述了随机数相关的概率密度函数、累积分布函数和分位数函数。此外，文档还概述了R语言的历史、特点和与其他统计软件的比较，强调了R在统计绘图和数据分析中的广泛应用和优势。" 在R语言中，向量创建是基础操作之一，对于生成随机数，我们可以使用`runif()`和`rnorm()`函数。`runif()`用于生成均匀分布的随机数，例如`runif(10, min = 0, max = 1)`会生成10个在[0,1]区间内的随机数。而`rnorm()`则用于生成正态分布的随机数，`rnorm(10, mean = 0, sd = 1)`会生成10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数。 R语言提供了与这些随机数生成函数相关的概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）和分位数函数。例如，`dunif(x, min, max)`是均匀分布的概率密度函数，`punif(q, min, max)`是对应的累积分布函数，`qunif(p, min, max)`则是用于计算给定概率p对应的均匀分布的分位数。同样的，对于正态分布也有相应的函数，如`dnorm()`, `pnorm()`, 和 `qnorm()`。 R语言起源于S语言，由新西兰奥克兰大学的统计学家开发，它是一个开源的统计分析和绘图工具，具有丰富的统计资源和强大的扩展性。R可以在多种操作系统上运行，如Windows、MacOS和各种Linux系统。它的特点是命令行驱动，这意味着用户通过输入命令来获取结果，这可能对初学者来说有一定学习曲线，但一旦熟悉，可以提高数据分析的效率。R还拥有完备的帮助系统，每个函数都带有详细说明和示例。 与其他统计软件相比，R的优势在于其免费、开源和强大的社区支持，允许用户自定义函数和开发程序包。然而，R在处理大型数据集时可能会占用大量内存，且运行速度相对较慢。尽管如此，对于需要进行复杂统计分析和绘图的用户，R通常被视为一个理想的选择。