R语言入门：数据读取与回归分析

"这篇资料主要介绍了如何在R语言中进行数据读取以及回归分析的相关知识，包括使用read.table()和scan()函数读取数据，R语言的基础知识，如安装、运行、程序包的安装和使用，以及R语言中的线性回归模型。" 在R语言中，数据读取是数据分析的第一步。`read.table()`函数是最常用的数据导入工具，适用于读取以制表符或逗号分隔的文本文件。在示例中，`rm(list=ls())`是用来清除当前工作空间中的所有对象，确保一个新的分析环境。`a <- read.table("D:\\暑期建模\\CH1\\roe.txt", header=T)`这行代码则读取了指定路径下的"roe.txt"文件，并将数据存储在名为"a"的数据框中，`header=T`表示文件的第一行作为列名。 `scan()`函数则提供了一种更加灵活的数据读取方式，允许用户自定义数据的类型，例如数值、字符或逻辑等。它更适合处理非结构化或复杂格式的数据。 R语言是一种广泛用于统计分析和图形绘制的开源语言。S语言是其基础，R是S的一种实现。R的安装可以从官方网站下载，对于Windows用户，可以在CRAN镜像中找到适合的版本。安装程序包可以通过菜单方式或命令行完成，如`install.packages("PackageName")`。程序包载入使用`library("PackageName")`。 在R语言中，有几点需要注意：R是大小写敏感的，命令可以用分号或换行符分隔，也可以使用花括号构成复合表达式。注释以`#`开始，命令未结束时会显示`+`提示符。 线性回归模型是统计学中的基础工具，R提供了强大的支持。在R中进行回归分析，首先需要理解线性模型的基本概念，即因变量Y由自变量X和随机误差e共同决定，模型可以表示为Y = f(X) + e。R中的`lm()`函数可以用来拟合线性模型，例如`fit <- lm(Y ~ X1 + X2, data = mydata)`，其中`mydata`是包含因变量Y和自变量X1、X2的数据框，`lm()`函数会返回一个包含模型信息的对象，可用于后续的预测和模型诊断。 这份资料涵盖了R语言的基本操作，数据读取，以及线性回归分析的核心内容，对初学者了解R语言及其在统计分析中的应用非常有帮助。