R语言与统计软件中的Array维度运算解析

"这篇资料主要介绍了Array的维运算在统计软件和R语言中的应用，通过实例展示了R语言中apply函数的使用，以及统计与计算机、统计软件之间的紧密关系。" 在R语言中，Array对象是一种多维度的数据结构，能够方便地处理矩阵和其他多维数据。在提供的例子中，`x=array(1:24,c(4,3,2))` 创建了一个4行3列2层的数组，包含了从1到24的整数。`apply()` 函数是R语言中用于对数组或矩阵的特定维度进行函数应用的一个非常实用的工具。在这个例子中： 1. `apply(x,1,mean)` 将函数`mean`应用于数组`x`的第一维（行），计算每一行的平均值，返回的结果是每行的平均数，即[11, 12, 13, 14]。 2. `apply(x,1:2,sum)` 应用函数`sum`于第一维和第二维，即对每个二维子矩阵（行和列）求和，返回一个3x3的矩阵，其中每个元素是对应子矩阵的和。 3. `apply(x,c(1,3),prod)` 则是将`prod`函数（乘积）应用于第一维和第三维，得到的结果是每个1x2的子矩阵元素的乘积，形成一个新的2x2矩阵。 统计与计算机的结合是现代数据分析的核心。统计不仅依赖于收集和分析数据，而且需要与实际问题相结合，这使得计算机成为不可或缺的工具。早期，统计学家是最早使用计算机的群体之一，随着计算机的发展，统计软件如R、SPSS、SAS等使得数据分析变得更加便捷，但同时也带来了新的挑战。 统计软件虽然提供了傻瓜式操作，但并不意味着数据分析变得简单。用户仍需理解数据预处理、方法选择和结果解释的重要性。例如，R语言中的`proc univariate freq normal` 是一个SAS过程，用于进行单变量分析，包括频率分布和正态性检验。在使用统计软件时，应避免盲目依赖结果，确保理解每一步操作的意义，避免得出无意义或误导性的结论。 这份资料强调了R语言在处理多维数据上的能力，以及统计在实际应用中与计算机和专业软件的紧密联系。理解和掌握这些知识，对于进行有效的数据分析和决策至关重要。