R语言入门:统计编程环境与实战应用
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更新于2024-07-21
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R语言是一种开源的统计编程环境,起源于1995年由罗伯特·甘特和罗斯·伊哈卡在奥克兰大学统计系发起,至今由R Development Core Team(RDCT)维护。它是一种基于S语言的方言,集成了统计分析和图形展示功能,使得用户能够高效地解决各种统计问题。
学习R语言的原因包括其广泛的社区支持、丰富的软件包库以及易用性。你可以通过R项目官方网站获取最新信息和使用指南:[R语言主页](http://www.r-project.org),以及CRAN(Comprehensive R Archive Network)的官方资源,如[CRAN主站](http://cran.r-project.org)和多个镜像站点,这些提供了大量的R软件和应用统计包。UCLA还提供了一个关于R与S-Plus比较的资源,带有搜索功能:[UCLA R与S-Plus连接](http://statcomp.ats.ucla.edu/splus/default.htm)。
对于Windows用户,李东风主页提供了Windows版本的下载链接:[李东风R语言Windows版本](http://cn.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/index.html)。如果你熟悉FTP,也可以通过匿名访问ftp.u-aizu.ac.jp/R的网站来获取资源。
CRAN上提供了许多实用的软件包,例如:
1. **stable**:用于稳健广义线性回归分析,帮助处理数据中的异常值和噪声。
2. **tseries**:专注于时间序列分析,支持复杂的时序数据处理和模型构建。
3. **VaR**:风险价值分析包,对金融风险管理有重要作用。
4. **matrix**:提供强大的矩阵计算功能,支持高级数学运算。
5. **cinterface**:C与R之间的接口,允许与其他语言集成或调用C代码。
6. **foreign**:支持读取和写入多种统计软件的数据格式,如S、Minitab、SAS和SP等。
通过这些入门实例和资源,初学者可以逐步掌握R语言的基本语法、数据操作、统计分析方法,以及如何利用其丰富的生态系统扩展功能。随着实践,你将发现R语言在数据分析和可视化方面的强大能力,使其成为现代数据科学和统计工作中不可或缺的工具。
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2014-07-28 上传
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