R语言入门教程:统计计算与图形显示
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更新于2024-07-23
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"R软件详细教程,用于学习,特别是构建基因表达热图。教程涵盖R的基础,包括数据类型、向量运算、统计模型、图形显示和包的使用等。"
R软件是一种强大的统计分析和图形生成工具,尤其在生物信息学领域中广泛应用于构建基因表达热图。本教程为初学者提供了全面的入门指南,帮助用户理解和掌握R的基本功能和操作。
首先,R的语言设计旨在支持统计计算,其语法与S系统相似,提供了大量预设的统计方法和图形工具。这包括线性与非线性模型、统计检验、时间序列分析、分类以及聚类算法等,涵盖了数据分析的多个方面。
文档的内容分为多个章节,从基础开始介绍:
1. Preface 和 Introduction and preliminaries:这部分通常包含R的简介、目的和版本信息,帮助读者了解文档的背景和目标受众。
2. Simple manipulations with numbers and vectors:这一章介绍了R中的基本数据类型,如数值和向量,以及如何进行基本的算术运算。
3. Objects:R中的对象系统是其灵活性的关键,本章讲解了如何创建和操作不同类型的对象,如向量、矩阵、数组、列表和数据框。
4. Factors:因子是R中处理分类数据的关键结构,适用于统计分析中的分类变量。
5. Arrays and matrices:数组和矩阵用于处理多维数据,支持高效的数学运算。
6. Lists and dataframes:列表和数据框是组织复杂数据的重要工具,数据框尤其适合存储表格型数据。
7. Reading data from files:R提供了多种读取外部数据文件的函数,如CSV、TXT或数据库文件,便于数据导入。
8. Probability distributions:R内置了大量的概率分布,便于进行概率计算和模拟。
9. Loops and conditional execution:循环和条件语句是编程的基础,R支持for、while等循环以及if/else语句。
10. Writing your own functions:用户可以自定义函数,增强R的功能,满足特定需求。
11. Statistical models in R:R的强大之处在于其丰富的统计建模能力,包括线性模型、逻辑回归、生存分析等。
12. Graphics:R的图形系统非常强大,可以生成各种高质量的统计图表,包括散点图、箱线图、热图等。
13. Packages:R通过包的形式扩展其功能,用户可以通过CRAN安装和使用众多第三方包。
14. A sample session:教程通常会展示一个典型的R会话,演示如何交互式地使用R。
15. Invoking R:介绍如何启动和配置R环境,包括命令行界面和RStudio等集成开发环境的使用。
16. The command-line editor:对于喜欢命令行的用户,R提供了一个内置的编辑器供编写和编辑代码。
17. Function and variable index 和 Concept index:索引部分帮助用户快速查找特定的函数或概念。
18. References:列出相关的参考文献,供深入学习。
此外,本教程还提供了一个简短的PowerPoint介绍,以及CHM版本的文档,方便不同需求的用户。这个R软件详细教程是学习和应用R语言进行统计分析和图形生成的理想资源。
2023-05-18 上传
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junbodu
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