R语言初探：脚本运行与统计分析

"这篇资料是关于R语言的学习教程，主要介绍了R语言的基础知识，包括R脚本的运行、R的特点以及与其他统计软件的比较。" 文章详细内容: 1. R语言简介 R是一种用于统计分析和图形绘制的开源语言，源自上世纪70年代的S语言，由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka开发。R不仅是一个语言，还是一个执行环境，支持统计计算和图形制作。 2. R语言的历史 R起源于S语言，S语言在贝尔实验室被创造并发展为商业软件Splus。R是S的开源版本，保留了S的强大功能，同时提供了一个免费且可扩展的平台。 3. R语言的特点 - 多领域的统计资源：R拥有超过2400个程序包，覆盖各种统计学、社会科学、生物学等领域。 - 跨平台：可在Windows、MacOS、多种Linux和UNIX系统上运行。 - 命令行驱动：用户输入命令立即得到结果。 - 丰富的帮助系统：每个函数都有详细帮助和示例。 - 开源软件：免费且源代码公开，便于自定义和扩展。 4. 为什么选择R - 丰富的资源：涵盖多种数据分析方法。 - 良好的扩展性：编写函数和程序包方便，适合复杂数据分析。 - 完备的帮助：每个函数都有详细文档。 - 免费和开源：相比SAS、SPSS和Splus，R更经济、透明。 5. R的缺点 - 用户需要熟悉命令行操作。 - 内存占用大，不适合处理大规模数据。 - 运行速度相对较慢。 - 尽管有这些不足，R的效率和灵活性仍然显著高于依赖图形用户界面的统计软件。 6. R与其他统计软件的比较 - SAS：速度快，模块丰富，但扩展性和价格较高。 - SPSS：易用，但编程困难。 - Splus：与R兼容，但也是商业软件。 7. R脚本运行 用户可以通过将R命令写入记事本并保存为`.R`文件，然后通过不同的方式运行这个脚本，如直接在R环境中加载、使用Rscript命令或者集成开发环境（IDE）。 总结来说，R语言是一个强大的统计工具，尤其适合数据科学家和统计学者，它的开源性质和广泛的社区支持使其成为数据分析和可视化的重要选择。尽管有一些学习曲线，但其优势在于灵活性、可扩展性和丰富的统计资源。通过熟练掌握R脚本的编写和运行，可以极大地提高数据分析的效率和质量。