R语言统计编程入门与深度探索

“统计软件教程，基于SAS的统计学习入门和开发教程。” 本文档是关于统计软件和统计学习的一份教程，特别提到了使用SAS进行统计分析。虽然部分内容提及了R语言，但主要讨论的是统计编程的重要性以及为何需要掌握统计编程技能。作者通过引用老子的名言“道冲，而用之或不盈”，强调统计编程如同无尽的智慧源泉，对于理解和应用统计算法至关重要。 1. 为什么需要统计编程？ - 统计人员需要深入理解算法的工作原理，避免被“黑箱”操作迷惑。 - 编程提供了灵活性，可以自定义计算和输出，不受现成工具的限制。 - 保持与时代同步，学习并应用新的统计方法，如Copulas和Machine Learning。 2. 哪里需要编程？ - 虽然许多常规统计分析可以通过图形用户界面（GUI）完成，但高级或特定的方法可能无法直接通过菜单选择。 - 例如，GUI工具可能不支持所有类型的正态性检验，如Jarque-Bera检验。 - 随着统计学的发展，新的方法和技术不断出现，如Copulas和机器学习，需要编程能力来实现。 3. R语言作为统计编程工具的优势： - R语言被推荐为利器，因为它在统计分析和图形制作方面功能强大。 - R社区活跃，有大量的开源包和资源，支持各种统计方法。 - 但同时指出，R语言的学习曲线较陡，可能不适合完全不熟悉编程的人。 4. 如何开始使用R语言？ - 获取和安装R语言，了解其数据结构，包括向量、矩阵、列表和数据框等。 - 学习如何在R中进行基本的统计分析，如描述性统计、假设检验和回归分析。 - 探索R的图形系统，如ggplot2，用于创建高质量的统计图表。 教程中还提到了一个简单的R程序示例，用于执行Jarque-Bera检验，这是检测数据是否符合正态分布的一种方法。通过R的`tseries`包中的`jarque.bera.test()`函数，可以方便地进行这种检验。 这个教程旨在引导读者理解统计编程的重要性，并通过R语言实践统计学习，无论是在学术研究还是实际工作中，都能提升数据分析的效率和深度。