"这是一份R系列教程，专注于函数公式命令的全面介绍。虽然文档是英文版，但因其详尽的解释而备受推崇。这份资料由Fabio Frascati编撰，来自佛罗伦萨大学统计学'G.Parenti'部门，版本1.3.1，发布于2005年11月。文档遵循GNU自由文档许可证，允许复制、分发和修改，只要遵循该许可证的条款。"
在R语言中，函数和公式是进行数据分析和编程的核心工具。本教程涵盖了广泛的主题，旨在帮助用户深入理解和熟练应用R中的各种函数和命令。以下是部分关键知识点：
1. **基础函数**：R语言包含大量的内置函数，如`sum()`用于求和，`mean()`计算平均值，`median()`求中位数，`range()`获取数据范围，`length()`返回对象长度等。这些基础函数是进行数据预处理和探索性分析的基础。
2. **向量操作**：R中的向量是数据处理的基本单位，`c()`用于合并元素创建向量，`seq()`生成序列，`rep()`重复元素，以及`cbind()`和`rbind()`用于横向和纵向结合向量或数据框。
3. **条件语句与逻辑运算**：`if...else`结构用于基于条件执行不同操作，`&`和`|`分别代表逻辑与和逻辑或，`!`表示逻辑非。这些在编写控制流程和判断条件时至关重要。
4. **循环与迭代**：`for`循环和`while`循环用于迭代执行任务，`apply()`家族（如`sapply()`, `lapply()`, `mapply()`）提供更高级的迭代方法，尤其在处理列表和数组时。
5. **数据框与矩阵**：`data.frame`是R中常用的数据结构，用于存储不同类型的列数据。`matrix`则用于创建二维数组，支持向量化操作。
6. **公式语法**：在R中，`~`符号用于定义模型公式，例如`y ~ x1 + x2`表示y与x1和x2的关系。这种公式常用于统计建模，如线性回归（`lm()`）和主成分分析（`prcomp()`）。
7. **统计模型**：R提供了丰富的统计模型库，包括线性模型（`lm()`）、广义线性模型（`glm()`）、生存分析（`survival`包）、聚类分析（`kmeans()`）和因子分析（`factanal()`）等。
8. **数据可视化**：`ggplot2`是R中最著名的绘图包，它使用层叠图形原则，允许用户创建复杂的统计图表。
9. **包管理与导入导出数据**：`install.packages()`用于安装外部包，`library()`加载包，`read.csv()`等函数用于导入数据，`write.csv()`则用于导出数据。
10. **自定义函数**：用户可以通过`function()`定义自己的函数，提高代码的复用性和可读性。
这份教程详细讲解了上述知识点，对于R语言的学习者来说，无论是初学者还是进阶用户，都能从中获益。通过深入学习和实践，用户将能够掌握R语言的强大功能，进行高效的数据处理和分析。
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