R语言基础：向量操作与基本语法概览

在R语言课件的简略版中，主要内容涵盖了R语言的基础概念和常用函数操作。首先，通过一个简短的R会话，介绍了数据的描述、浏览和编辑，例如使用`?mtcars`查看数据集信息，以及使用`head()`、`tail()`查看数据的前几项和尾部。数据编辑部分区分了`data.entry()`、`edit()`和`fix()`三种方法，其中`edit()`用于临时修改但不保存，而`fix()`则会永久性地更新数据。 接着，课程深入到R语言的基本语法，包括符号使用规则，如运算符`>`, `+`（续行符）, `#`（注释），以及赋值符号 `<-` 和 `=`。基本算术运算包括加、减、乘、除、取模、整除和乘方，强调了运算符的优先级。比较运算符如`>`, `<`, `>=`, `<=`, `==`, `!=`用于判断数值关系，其结果是逻辑值TRUE或FALSE。 逻辑运算符部分讲解了`!`（逻辑非）、`&`（逻辑与，逐个元素比较）和`|`（逻辑或，全或模式）。这些逻辑运算在处理条件判断和数据筛选时非常关键。 此外，课件还提到了几个统计相关的函数，如`length()`获取向量长度，`sum()`计算总和，`prod()`求乘积，`rev()`反转向量，`sort()`和`order()`对向量进行排序，`cumsum()`, `cumprob()`, `cummin()`, `cummax()`分别计算累积和、累积概率、累积最小值和累积最大值。对于多变量分析，`var()`, `cov()`, `cor()`用于计算样本方差、协方差和相关系数，`outer()`则执行外积操作。最后，`runif()`函数用于生成指定范围内的随机数。 这个简略版的R语言课件提供了一个快速入门R编程环境的基础框架，帮助学习者理解如何处理数据、执行基本操作，并熟悉R语言的核心语法和常用统计功能。