R语言统计分析：Table与barplot应用解析

本文主要探讨了统计与R语言的关系，特别是在数据分析和可视化方面。通过一个简单的R代码示例展示了如何使用R创建频数表（table）和柱状图（barplot），并讨论了统计软件的发展及其对数据分析的影响。 在R语言中，`table()`函数用于创建频数表，例如在给定的描述中，我们生成了一个随机泊松分布的数据集，并计算了每个数值的频数。`rpois()`函数用于生成泊松分布的随机数，其中`lambda`参数是期望值。`tN <- table(Ni <- rpois(100, lambda=5))`这行代码首先生成了100个期望值为5的泊松随机数，然后用`table()`计算它们的频数，结果是一个频率表。 接着，使用`barplot()`函数将这个频数表绘制成柱状图。`r <- barplot(tN, col='gray')`这一行代码创建了一个灰色柱状图，其中`tN`是数据，`col='gray'`指定了柱子的颜色。 文章进一步阐述了统计与计算机的紧密关系，指出统计最初就是计算机的主要应用领域之一。随着计算机技术的发展，统计软件（如R）使得数据分析变得更加便捷，但同时也带来了挑战。简单的统计软件使用并不能替代深入的统计知识，因为理解数据、选择合适的方法以及正确解读结果都需要专业知识。 提到统计软件的问题，文章指出，尽管这些软件提供了强大的功能和直观的界面，但用户可能被大量输出结果淹没，而且不同软件的输出可能存在差异。这要求用户具备一定的统计背景，才能理解和判断输出结果的有效性。文章以SAS为例，展示了几个SAS语句产生的复杂输出，强调了理解统计软件输出的重要性。 R语言是统计分析的重要工具，它允许用户轻松创建数据表和可视化图形。然而，理解和应用统计方法需要深入的统计知识，单纯依赖软件可能无法完全解决问题。因此，学习和理解统计原理对于正确使用R或其他统计软件至关重要。