统计与R语言：数据处理与分析实战

"该资源主要介绍了R语言中的序列和向量操作，并强调了统计与R语言的紧密联系以及统计软件的使用和问题。" 在R语言中，序列和向量是基本的数据结构，用于存储和处理数值数据。`seq()`函数用于创建序列，例如`z=seq(-1,10,length=100)`和`z=seq(-1,10,len=100)`都是从-1到10生成长度为100的等差序列，而`z=seq(10,-1,-1)`和`z=10:-1`则是从10递减到1至创建序列。`rep()`函数用于重复元素或向量，例如`x=rep(3,1:3)`创建了一个重复3三次的向量，`x=rep(3:5,1:3)`则将3、4、5分别重复1、2、3次，得到`[1] 3 4 4 5 5 5`，`x=rep(c(1,10),c(4,5))`则生成了 `[1, 1, 1, 1, 10, 10, 10, 10]`。 统计是数据收集、分析和推断的学科，它强调实际应用。统计与计算机紧密相连，早期的计算机主要用于科学计算，统计便是其重要应用领域之一。随着计算机技术的发展，统计软件如R语言让统计分析变得更加便捷，但同时也带来了问题。比如，简单的统计软件操作并不能替代统计学知识，数据的预处理、方法选择以及结果理解都需要专业知识。统计软件可能不会对错误的数据或方法给出警告，这可能导致用户得到误导性的结果。此外，不同软件的输出差异和复杂性也给用户带来了挑战。 举例来说，在SAS语言中，`datatest; inputx; cards; 1 2 3 17 60 run; proc univariate freq normal; run;`这段代码是用来创建一个名为`datatest`的数据集，包含一个变量`x`，输入了一些数值，然后运行`univariate`过程来对`x`进行单变量分析，包括频率分布和正态性检验。 R语言中的序列和向量操作是数据分析的基础，而统计学和计算机的结合使得数据处理更高效，但也要求用户具备一定的统计知识和理解能力，以正确解读和应用统计软件的输出结果。