R语言函数公式命令大全:详细英文教程
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更新于2024-08-01
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"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。
2018-11-01 上传
2012-06-27 上传
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shambalas
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