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。
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