R语言入门教程：从基础到统计分析

"这份资源是一个关于R语言入门的PPT，主要涵盖了R语言的基础知识，包括R的起源、基本功能、脚本编写、图形绘制、函数创建、数据保存以及统计检验方法。" 在R语言入门的学习中，首先了解R语言的历史背景是非常重要的。R语言源自于S语言，最初由贝尔实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发，后来由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka进行了开源并发展为R软件。R语言以其开源、跨平台和强大的统计分析能力受到广泛欢迎。它支持用户自定义函数，可以编写脚本进行批量处理，且拥有丰富的第三方程序包，覆盖了各种领域的统计分析需求。 在实际操作中，用户需要通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）下载并安装R。R的安装过程相对简单，一般只需按照提示一步步进行即可。安装完成后，用户可以通过R的图形用户界面（RGui）进行交互式编程。RGui提供了菜单栏、快捷按钮和控制台，便于用户输入命令和查看结果。 R语言的核心在于其函数库。基础的统计功能如计算对数(log, log10), 指数(exp), 三角函数(sin, cos, tan), 反三角函数(asin, acos), 最值(min, max), 范围(range), 长度(length)等都内置在基础包(base)和统计包(stats)中。此外，R还提供了丰富的统计检验方法，如均值(mean), 标准差(sd), 方差(var), 中位数(median), 分位数(quantile), 相关系数(cor), t检验(t.test), 回归分析(lm), Wilcoxon秩和检验(wilcox.test), Kruskal-Wallis检验(kruskal.test)等，这些功能可以帮助用户进行各种类型的统计分析。 在R中，用户不仅可以进行基本的统计计算，还可以编写复杂的脚本和函数。例如，用户可以使用lm()函数进行线性回归分析，如lm(y ~ x)表示y关于x的线性回归。同时，R支持多元回归，如lm(y ~ x1 + x2 + x3)可以分析y与多个自变量的关系。除此之外，R还有其他高级统计检验，如Bartlett检验(bartlett.test)，二项分布检验(binom.test)，Fisher精确检验(fisher.test)，卡方检验(chisq.test)，广义线性模型(glm)用于非正态分布的数据，以及Friedman检验(friedman.test)等。 在数据处理和可视化方面，R拥有强大的绘图功能，可以制作各种复杂图表。用户可以利用ggplot2等包创建美观且具有专业水准的图形。此外，R还提供了数据保存功能，可以将数据以不同的格式导出，便于后续分析或与其他软件交换数据。 R语言是学习统计分析和数据科学的重要工具，它的强大功能和开源特性使其在科研和商业领域都有着广泛的应用。通过深入学习和实践，用户可以掌握R语言的各种技巧，提升数据分析能力。