R语言入门教程：函数、统计与图形解析

"R导论学习.PDF" 这篇文章是关于R语言的基础教程，旨在教导读者如何有效地使用R语言进行数据分析和图形展示。R语言是一个强大的开源统计计算和图形环境，广泛应用于学术研究和商业分析中。文章由W.N.Venables、D.M.Smith以及R核心开发小组共同编著，反映了R语言在2006年的版本情况。 在学习R语言时，首先要理解其基础语法和数据类型，包括向量、矩阵、列表和数据框等。R语言提供了丰富的内建函数，如用于数据处理的`filter()`、`mutate()`，以及用于统计分析的`summarise()`等。了解如何定义和调用自定义函数是进阶学习的关键，这可以通过`function()`关键字来实现。在函数设计中，要掌握参数传递、局部变量和返回值的概念。 统计模型是R语言的强项之一。通过`lm()`函数，你可以构建线性回归模型；而`glm()`函数则支持广义线性模型。非线性模型可以通过`nls()`函数处理。此外，R还有许多包支持高级统计方法，如贝叶斯分析、时间序列分析和机器学习算法。 在R中制作图形是数据可视化的重要环节。`ggplot2`是一个流行的图形包，它基于 Grammar of Graphics 理论，允许用户构建复杂的图形并通过层叠几何对象、调整坐标轴和添加统计变换来定制视觉效果。基础图形函数如`plot()`, `hist()`, 和 `boxplot()`也是不可或缺的，它们在简单的绘图任务中非常实用。 概率分布是统计分析中的核心概念。R提供了各种概率分布的函数，例如正态分布的`dnorm()`, `pnorm()`, `qnorm()`, `rnorm()`，以及二项分布、泊松分布、伽马分布等。这些函数可以帮助我们计算概率密度、累积分布函数、逆累积分布函数以及生成随机数。 在学习过程中，理解R的环境和作用域规则至关重要。每个R会话都有一个全局环境，其中存储了所有的变量和函数。通过`ls()`查看当前环境的变量，`rm()`删除变量，`attach()`和`detach()`可以管理数据框的访问。 R语言还具有强大的数据导入和导出功能，能够处理多种格式的文件，如CSV、Excel、SPSS等。`read.csv()`和`write.csv()`是常用的读写CSV文件的函数。此外，R可以与其他编程语言（如Python）和数据库进行集成，以实现更复杂的数据处理流程。 最后，R社区是一个活跃的开发者网络，提供了无数的包和工具来扩展R的功能。通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）可以找到数千个包，涵盖各种专业领域。参与社区论坛和阅读相关文档能帮助你解决遇到的问题，进一步提升R语言技能。 "R导论"是学习R语言的入门资料，涵盖了从基本操作到高级应用的方方面面，适合初学者和有一定经验的分析师。通过深入学习和实践，你将能够充分利用R的强大功能进行高效的数据分析和可视化。