R语言入门：统计功能实战与S-Plus对比

在这个R语言入门实例中，我们将探讨S的统计功能以及如何使用R软件进行基础的统计分析。首先，让我们了解一下R语言的一些基本概念。 1. **R语言简介**： R是一种开源的统计编程语言，起源于1995年由罗伯特·吉登斯（Robert Gentleman）和罗斯·伊哈卡（Ross Ihaka）在奥克兰大学统计系发起的项目。它是S语言的一个方言，S语言是由AT&T Bell实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的。R不仅是编程环境，还集成了强大的统计分析功能和直观的图形显示，其开源特性使得它与商业软件S-Plus形成对比，后者虽然性能出色但需付费。R可以在多种操作系统上运行，包括UNIX、Windows和Macintosh，并内置了方便的帮助系统和图形设计工具。 2. **学习R的原因**： 学习R的主要原因包括：其免费性（相对于收费的S-Plus），跨平台兼容性，强大的帮助系统，出色的图形处理能力，代码移植性和易于学习的语法。此外，R社区活跃，用户可以编写并分享自定义函数，这推动了语言的持续发展。 3. **实验目的与内容**： 实验的主要目标是让初学者熟悉如何使用R进行统计分析，包括基本操作如计算平均值(mean)、标准差(sd)、中位数(median)、最小值(min)和最大值(max)，以及利用boxplot绘制数据分布。这些操作是统计分析的基础，有助于理解和可视化数据特性。 4. **实践示例**： 例如，通过`marks`数据向量，我们展示了如何执行以下操作： - `mean(marks)` 计算数值的平均值 - `sd(marks)` 计算标准差，衡量数据的离散程度 - `median(marks)` 获取中位数，反映数据集中趋势 - `min(marks)` 找出最小值，识别数据范围 - `max(marks)` 找出最大值 - `boxplot(marks)` 则用来创建一个箱线图，展示数据的分布情况和异常值。 5. **资源推荐**： 学习R的资源丰富，包括官方网站<http://www.r-project.org>，以及Comprehensive R Archive Network (CRAN，<http://cran.r-project.org>)，它提供了大量的文档、软件包和镜像站点。此外，UCLA等机构也提供了相关的教学和研究支持。 通过这个实例，读者将掌握R语言的基本统计操作，并了解其在数据分析领域的广泛应用。进一步深入学习R，可以探索其更丰富的功能，如数据处理、模型建立和高级图形设计，从而提升统计分析技能。