本文主要介绍了如何使用R语言从文本文件中输入ASCII码数据,并通过示例展示了不同方式读取和转换数据的方法。同时,探讨了统计学与R语言、计算机的关系,以及统计软件的发展和使用中可能遇到的问题。
在R语言中,可以使用`scan()`函数从文本文件中一行一行地读取数据。例如,`x=scan("f:\\book\\1.txt")`会读取指定路径下的文件,并将数据存储在变量`x`中。如果原始数据是4×5矩阵形式,可以通过`x=matrix(x,4,5,byrow=T)`将其转换为矩阵,或者直接使用`x=matrix(scan("f:\\book\\1.txt"),4,5,byrow=T)`。如果数据是带有列名的4×5数据框(data.frame),则可以使用`read.table()`函数,如`x=read.table("f:\\book\\ww.txt",header=T)`,这将读取数据并保留原有的列名。
统计学是研究数据收集、分析和推断的学科,它强调实际应用。随着计算机的发展,统计与计算机紧密相连,早期的计算机用户中就有统计学家的身影。现在的统计软件使数据分析变得更为便捷,用户只需输入数据,选择相应的方法,就能得到各种统计结果和可视化图形。然而,仅仅依赖软件并不足以理解和解释结果,数据的预处理、方法选择以及结果解读都需要专业知识。
统计软件虽然方便,但也存在一些问题。例如,它们可能不会给出使用方法的警告,导致用户可能得到错误或无意义的结果。此外,不同软件的输出内容和格式差异可能会给用户带来困扰。因此,理解统计的基本原理和软件的工作机制至关重要,以避免被大量未经解释的输出结果所迷惑。
文中提到了SAS软件的一个简单示例,展示了如何使用`input`和`cards`语句输入数据,以及`proc univariate freq normal`来执行单变量分析。尽管SAS提供了丰富的统计功能,但它同样需要用户对统计方法和数据有深入的理解。
统计学与R语言和计算机的结合为数据分析提供了强大的工具,但同时也要求用户具备相应的统计知识和批判性思维,以便正确地运用这些工具并解读结果。无论是R语言还是其他统计软件,都只是手段,真正理解和应用统计原理才是关键。