R语言实例：数据导入与t检验入门解析

实例t检验(续)-R语言数据分析入门 本篇文章是针对R语言数据分析初学者的一篇教程，主要聚焦于实例应用，即如何使用R进行t检验。首先，作者强调了从文本文件（如txt或csv格式）导入数据的重要性，介绍了两种常用的读取方法：`read.table()`和`read.csv()`。这些函数允许用户指定文件位置，并设置header选项来正确解析列名。 在实际操作中，作者使用`data1 <- read.table("d:/t.test.data.txt", header = T)`这一命令从本地文件中读取数据，然后计算体质指数（BMI）作为分析目标，通过`bmi <- data1$weight/data1$height^2`计算得到。接下来，文章演示了如何运用t检验来检验bmi值与预设的均值（mu=22.5）之间是否存在显著差异，这是统计学中用于比较两组数据均值是否相同的常见方法。 同时，文章提到了数据分析的大环境，即数据分析的目的——有目的地处理收集的数据并解读结果，以及其中涉及的常用算法如关联分析、聚类分析等。数据挖掘被提及，它是通过算法从大量数据中发现潜在关联和知识的过程，源于假设检验、模式识别等技术，并展示了现实生活中的例子，如啤酒与尿布的关联营销故事。 此外，文章还涵盖了数据可视化的重要环节，指出通过报表、图形等形式展示分析结果，如传统报表、仪表盘和各种有趣的图表。例如，通过一个关于MrAndroid的数据展示，说明如何通过数据可视化呈现复杂的信息，如他个人特征的概率分布和日常行为习惯。 R语言本身也被深入讨论，它是S语言的一个实现，具有高效的数据处理能力、强大的统计分析功能、图形显示功能，以及面向对象的编程特性。R语言的起源和发展历程，包括S-PLUS的商业化背景，以及R语言在统计科学中的地位和特点，如其丰富的数据操作工具、编程灵活性和与其它语言的兼容性。 这篇文章围绕R语言的实际应用，从数据导入、t检验到数据分析基本概念和工具，为学习者提供了一个实用的入门指南，帮助他们掌握R语言在统计分析中的核心操作。