R语言实践：线性模型与数据读写教程

本资源是一份关于R语言的课程讲义，主要聚焦于线性模型及其应用。在课程中，首先介绍了如何在R语言中处理和操作向量，如定义和赋值数值向量（如`controlA`和`treatmentA`），以及创建等距序列（如`x=seq(1,10,by=0.5)`）和重复向量（如`x=rep(1:10,each=2)`）。此外，还展示了不同类型数据类型的操作，如将字符向量转化为因素（`x=as.factor(c(rep("treatment",5),rep("control",5)))`）。 课程内容进一步延伸到数据读取与写入，讲解了如何使用`read.table()`函数从外部文本文件（例如`iris_data.txt`）读取数据，指出了参数`header=T`表示文件有列标题，`sep="\t"`表示数据分隔符是制表符。同时，通过`write.table()`函数演示了如何将数据写入文件，如将`iris`数据集保存为`iris_data_test.txt`，保留列名但不包含行名和引号。 这部分内容对于学习者来说是基础且实用的，它涵盖了R语言的基本操作，特别是处理数据输入和输出，这对于数据分析入门者或希望提升R编程能力的人来说至关重要。通过这些操作，学习者能够更好地理解和管理数据，以便进行后续的统计分析，比如构建和解释线性模型。在实际应用中，理解这些基础技巧是进行高级R语言编程和数据科学项目的基础。