R语言实战：数据输入至t检验案例解析

本资源主要介绍的是如何通过R语言进行数据分析入门，特别是针对一个实际案例——对六名患者的身高和体重进行t检验。在这个实例中，目标是检验体重除以身高的平方是否等于22.5，这涉及到基本的统计学概念和R语言的运用。 首先，数据分析是一个广泛应用领域，它涉及系统地收集、处理和解释数据，以便从中提取有用的信息。在分析过程中，常见的算法如关联分析、聚类分析等被用于挖掘数据中的潜在模式和关联。数据挖掘技术就是这一理念的具体实践，它通过算法揭示数据集中的隐性关系。 R语言在此起到了关键作用，作为统计分析和数据可视化的重要工具。R起源于S语言，由AT&T贝尔实验室开发，后来发展成开源项目R语言，与商业软件S-PLUS存在一定的兼容性。R语言的特点包括： 1. 有效数据处理和存储：R支持高效的数据操作和管理，对于大规模数据集尤为适用。 2. 数组和矩阵运算：内置丰富的数学和统计运算符，方便进行复杂的数学计算。 3. 数据分析中间工具：提供了一系列完整的数据分析工具链，便于数据清洗、预处理和建模。 4. 图形展示：R具有强大的绘图功能，可以直接对数据进行分析并生成各种图形，支持多种输出设备。 5. 高级编程特性：R具备条件语句、循环、递归函数和用户界面，支持灵活的编程范式。 6. 面向对象编程：R是一种面向对象的语言，使得代码组织和复用更为高效。 7. 跨平台兼容：R可以与其他编程语言和数据库无缝集成，扩展性强大。 在实例部分，展示了如何将数据输入到R环境中，如表格形式呈现的身高和体重数据。接下来，将利用R进行t检验，这是一种常用的统计方法，用于比较两组或更多组数据的均值是否有显著差异。这个过程将演示如何在R中设置假设检验、计算统计量、确定p值以及解读分析结果。 此外，资源还提及了数据分析的展现层面，包括报表、图形和商业智能（BI）。报表和图形是数据可视化的基础，展示了数据结果的不同呈现形式，而商业智能则更侧重于数据仓库、分析和报告的整合，用于企业决策支持。 本资源为初学者提供了从数据输入到统计分析的完整流程，展示了R语言在实际数据分析中的应用和重要性，适合对数据分析感兴趣的学习者深入理解和实践。