R语言入门：数据分析与绘图实战指南

"R语言入门教程，这是一份关于R语言的数据分析与绘图的编程环境的教程，由R Development Core Team在2006年发布。内容涵盖R语言环境的介绍，相关软件和文档，R与统计学的关系，以及在不同操作系统中的使用方法。教程还深入讲解了R的基本操作，如向量、数值、逻辑值、字符向量的使用，以及数据对象的选取和修改。此外，还涉及到了对象的模式、属性和类别，以及有序和无序因子的概念。" R语言是一种强大的统计计算和图形展示工具，它开源且免费，受到广大统计学家和数据科学家的喜爱。R语言提供了丰富的统计分析包，支持各种复杂的统计模型和机器学习算法。在描述中提到，R语言与Matlab有相似之处，都是用于科学计算的环境，但R语言更侧重于数据分析。 1. R语言环境：R可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS X和各种Linux发行版。它提供了一个交互式的命令行界面，用户可以通过输入命令进行计算和数据处理。 2. 相关软件和文档：R有一个庞大的生态系统，包括各种附加包（packages）来扩展其功能，例如ggplot2用于创建高质量图表，dplyr用于数据操作，tidyverse则是一系列协同工作的包集合。同时，R社区提供了大量的文档和教程资源，帮助用户学习和解决问题。 3. R与统计：R语言最初由统计学家设计，因此在统计分析方面尤为强大，支持线性回归、非线性模型、时间序列分析、生存分析等多种统计方法。 4. R与视窗系统：R在Windows系统中可以通过RGui或RStudio等集成开发环境（IDE）使用，提供方便的代码编辑、运行和调试功能。 5. 基本操作：R中的向量是最基本的数据结构，可以存储数值、逻辑值或字符。向量可以通过索引访问，可以进行各种算术运算，包括加减乘除、比较和逻辑运算。此外，R还支持缺失值（NA）处理。 6. 对象的模式和属性：R中的每个变量都有模式，如数值、字符或逻辑。属性则是附加到对象上的信息，如名称、维度等，可以通过`attributes()`函数获取和修改。 7. 因子：因子是R中处理分类变量的重要数据类型，分为有序和无序两种。有序因子可以理解为有等级或顺序的分类数据，而无序因子则没有特定的顺序。 这个教程是初学者了解和掌握R语言的良好起点，通过学习，用户将能够熟练地进行数据导入、清洗、探索、分析，并制作出专业级的统计图形。