R语言教程：常用程序包详解-绘图与数据分析

"这篇资源是关于R语言的教程，主要关注绘图和编程方面的内容，介绍了多个常用的R程序包，包括Graphics、lattice、maptools、mefa、mgcv、mvpart、nlme、ouch、pgirmess和phangorn等，这些包广泛应用于统计绘图、空间对象处理、生态学分析等领域。此外，教程还涵盖了R语言的基础知识，如R的历史、特点以及与其他统计软件的比较。" 1. R语言简介 R语言源自于S语言，由贝尔实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发。R是开源的统计分析和图形软件，它不仅是一个语言，还是一个用于统计计算和图形展示的环境。R以其丰富的统计功能、跨平台的兼容性和开放源代码特性而受到广大用户的青睐。 2. R语言特点 - **统计资源丰富**：拥有超过2400个程序包，覆盖了众多学科领域，包括统计学、社会学、生物学等多个方向。 - **跨平台**：可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统上运行。 - **命令行驱动**：用户通过命令行交互，输入指令立即得到反馈。 - **良好的扩展性**：方便编写函数和程序包，适应各种数据分析任务。 - **完备的帮助系统**：每个函数都有详细帮助文档，包含示例代码。 - **开源免费**：遵循GNU软件协议，源代码开放。 3. R语言与其他统计软件比较 - **SAS**：速度快，统计模块丰富，但扩展性不足，价格较高。 - **SPSS**：用户界面友好，学习曲线平缓，编程较难。 - **Splus**：与R兼容，支持S语言，但同样价格较高。 4. R语言的缺点 尽管R语言有许多优点，但也存在一些不足，如： - 用户需要记忆命令。 - 内存占用较大，不适合处理大规模数据。 - 运行速度相对较慢，即时解释执行，效率低于编译型语言。 - 需要一定的学习曲线，但长期来看，R的效率和灵活性优势明显。 5. 常用R程序包介绍 - **Graphics**：基础绘图包，提供基本的统计图表绘制功能。 - **lattice**：用于创建复杂的分层和交互式图形。 - **maptools**：用于处理和显示地理空间数据。 - **mefa**：处理生态学和生物地理学的多元数据。 - **mgcv**：支持广义加性模型的建模和分析。 - **mvpart**：多变量分解和树状模型。 - **nlme**：处理线性及非线性混合效应模型。 - **ouch**：系统发育比较工具。 - **pgirmess**：生态学数据分析包。 - **phangorn**：专门用于系统发育分析的包。 6. R语言应用 R语言在数据处理、绘图和编程方面都有广泛的应用，适合进行复杂的数据分析、创建定制化的统计图表，以及开发自定义的统计方法。通过学习和掌握R语言，用户可以更深入地探索数据，进行高效的数据挖掘和可视化。