R语言随机数生成与向量操作详解

在"向量创建——产生随机数-R语言初步201006"的资源中，主要介绍了R语言的基础概念和功能，特别关注向量的生成和随机数的生成。R语言是一种强大的统计绘图和数据分析语言，它起源于S语言，并在此基础上发展出了自己的特色。R的特点包括： 1. 多领域统计资源：R拥有广泛的统计功能，提供了2400多个程序包，覆盖了众多学科领域，如基础统计学、社会学、经济学、生态学等。 2. 跨平台性：R可以在Windows、MacOS、各种Linux和UNIX等操作系统上运行，具有良好的适应性和通用性。 3. 命令行驱动：R采用即时解释模式，用户可以直接输入命令获取结果，便于交互式工作。 4. 优势与选择理由：R因其丰富的资源、良好的扩展性（如编写函数和程序包）、完善的帮助系统以及开源特性（GNU软件），被广泛用于数据分析，尤其在需要深度编程和定制化的场景。 5. 与其他软件对比：与SAS（速度快但扩展性较差且价格高）、SPSS（用户界面友好但编程复杂）和Splus（兼容R但昂贵）相比，R的优势在于灵活性和学习曲线。 6. 挑战与不足：虽然R的学习曲线可能较陡峭，需要熟悉命令，但它能提高效率；R的内存需求较大，不适合处理超大规模数据，而且运行速度相对较慢，约为C语言的1/20。 在实际操作中，学习者会通过`runif`函数生成指定范围内的随机数，如`runif(10, min = 0, max = 1)`生成10个0到1之间的随机数，`rnorm(10, mean = 0, sd = 1)`则生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。同时，R还提供概率密度函数`dunif`、累积函数`punif`和分位数函数`qunif`来处理这些随机数的统计特性。这部分内容是R语言初学者入门的重要组成部分，有助于理解和掌握R的基本用法。