R语言编程基础：绘制直方图与统计分析

"这篇资料主要介绍了R语言的基本操作，包括绘制直方图、进行线性回归预测以及制作盒形图。同时提到了正态QQ图的绘制，还提及了R语言的一些重要特性，如开放源代码、跨平台、丰富的统计功能和强大的绘图能力。此外，还介绍了R语言的考核方式以及一些相关的教材和参考文献。" 正文: R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化领域的编程语言，它的起源可以追溯到1995年，由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka开发。R语言基于S语言，是一种开放源代码的统计编程环境，遵循GPL许可证，这使得它在全球范围内得到了广泛的使用和支持。 在R语言中，`hist()`函数用于绘制直方图，例如`hist(Weight)`就是用来展示变量Weight的分布情况。直方图可以帮助我们直观地理解数据的集中趋势、分布形态以及是否存在离群值。`fit1=lm(Weight~Height)`执行的是线性回归，用身高预测体重，`predict(fit1,c1)`则是对新数据c1进行预测。`boxplot()`函数用于绘制盒形图，如`boxplot(list("体重"=Weight,"预报"=p1))`将体重和预测值以盒形图的形式对比展示，这有助于我们观察两组数据的分布特点和差异。 `qqnorm()`函数是R中用于绘制正态概率图的工具，可以检验数据是否符合正态分布。例如，`qqnorm(Weight)`会画出体重数据的正态QQ图，而`qqline(Weight)`则会在图上添加一条理论上的正态分布线，通过比较实际数据点与这条线的偏离程度，可以判断数据的正态性。`qqnorm()`函数可以接受多个参数，如`ylim`设置y轴的限制，`main`定义图的主标题，`xlab`和`ylab`分别定义x轴和y轴的标签。 在R语言的学习和实践中，可以参考一些经典的教材，比如《R语言实战》、《多元数据分析及其R实现》、《统计建模与R软件》等。R语言的考核通常包括考勤、平时作业和期末上机考试，鼓励学生通过实践来深化理解和掌握知识。 R语言不仅提供了丰富的内置统计函数，而且具有良好的扩展性，用户可以编写自己的函数来扩展其功能。R语言有强大的内在帮助系统，易于学习的语法，以及在UNIX、Windows和Macintosh等不同操作系统上的兼容性。其优秀的画图功能使得数据可视化变得简单，而交互式的数据分析和探索功能则让数据处理更加高效。这些特性使得R成为了统计学家和数据科学家的重要工具。