R语言统计分析与绘图入门：常用程序包解析

本资源主要介绍了R语言及其常用的程序包，包括生态学数据分析、系统进化、聚类分析和数据保存等多个领域，同时提到了R语言的特点、历史、与其他统计软件的比较以及其优缺点。 R语言是一种强大的统计计算和图形生成工具，起源于S语言，由Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年开发。它以其丰富的统计资源、跨平台能力、命令行驱动的即时解释性以及免费开源的特性而受到广大用户的喜爱。R不仅提供了基础的统计分析功能，还通过众多的程序包扩展了其在各种领域中的应用，如ade4用于生态学数据分析，adephylo涉及系统进化研究，ape可以进行系统发育和进化分析，apTreeshape专注于进化树分析，而boot支持Bootstrap检验，cluster用于聚类分析，ecodist用于生态学数据的相异性分析，FD则用于功能多样性的研究，geiger则专注于物种形成速率和进化分析。 R语言的主要特点包括： 1. 丰富的统计资源：R拥有超过2400个程序包，覆盖了广泛的统计和分析领域，如社会科学、经济学、生态学、生物信息学等。 2. 跨平台兼容性：R可以在Windows、MacOS、多种Linux和UNIX系统上运行。 3. 命令行驱动：用户直接输入命令获取结果，即时解释执行。 4. 强大的帮助系统：每个函数都有详细帮助文档和运行示例。 5. 免费开源：遵循GNU软件原则，源代码公开，便于用户自定义和扩展。 与其他统计软件比较，R有其独特优势和不足： - SAS速度快，统计模块多，但较昂贵且扩展性较差。 - SPSS用户界面友好，编程困难。 - Splus与R兼容，但价格较高。 - R的缺点主要是命令驱动需要用户记忆，内存占用大，运行速度相对较慢，但适合处理中等规模数据并能提高效率。 学习和使用R语言，可以通过编写函数和程序包来扩展其功能，进行复杂的分析和绘制专业图表。R绘图是其一大亮点，可以创建高度定制化的图形。在数据保存方面，R也提供了多种方式来存储和导出数据结果。因此，无论是在学术研究还是实际工作中，R都是一个强大的数据分析工具。