R语言入门教程：统计计算与图形显示

"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。