R语言入门_十三章、十四章

R-语言/软件
• R免费 • R 资源公开(不是黑盒子,也不是吝啬鬼) • R可以在UNIX, Linux, Windows和OS X运行. • R 有优秀的内在帮助系统. • R有优秀的画图功能 • 学生能够轻松地转到商业支持的 S-Plus程序(如果
需要使用商业软件) • R语言有一个强大的,容易学习的语法,有许多内在
Packages （继续）
• MASSMain Package of Venables and Ripley's MASS • methodsFormal Methods and Classes • mgcvGAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQL • multtestResampling-based multiple hypothesis testing • nlmeLinear and nonlinear mixed effects models • nnetFeed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models • nortestTests for Normality • outliersTests for outliers • plsPartial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR) • pls.pcrPLS and PCR functions • rpartRecursive Partitioning • SAGxStatistical Analysis of the GeneChip • smaStatistical Microarray Analysis • spatialFunctions for Kriging and Point Pattern Analysis • splinesRegression Spline Functions and Classes • statsThe R Stats Package • stats4Statistical Functions using S4 Classes • survivalSurvival analysis, including penalised likelihood. • tcltkTcl/Tk Interface • toolsTools for Package Development • utilsThe R Utils Package

R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。

本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。

第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。

[,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 [4,] 10 11 12
> x = array(1:24,c(3,4,2)) ,,1
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12
type, main, sub, xlab,ylab, xlim, ylim, axes, asp, log, col, pch, cex, lty, lwd,
Par charts
Par charts
Col: 图中符号（点、线等）的颜色, col.axis 坐标轴刻度标记的颜色 b 坐标轴标题的颜色 col.main 图主标题的颜色 col.sub 图副标题的颜色
Cex: 图上元素（文本和符号等）的缩放倍数 ；取值为一个相对于1的数值 cex.axis 坐标轴刻度标记的缩放倍数 b 坐标轴标题的缩放倍数 cex.main 图主标题的缩放倍数 cex.sub 图副标题的缩放倍数
plot charts
plot(c(0,4.5),c(0,4),col="white",xlab="",ylab="",main="pch=",xaxt="n",yaxt="n",cex.main=2.5) for (i in 0:24) {points(i %% 5, i %/% 5, pch=i,cex=2)text(0.3+ i %% 5, i %/% 5, i, cex=2)}
❖ R语言的发展
1980年（贝尔实验室）
R完善（MathSoft 公司的统Robert Gentleman 和 Ross Ihaka ）

R语言数据科学入门教程第一章：R语言介绍与安装1.1 R语言的历史和发展R语言起源于新西兰奥克兰大学的S语言，经过多年的发展和优化，成为一种功能强大且广泛使用的数据分析和统计编程语言。

1.2 R语言的特点介绍R语言的开源性、跨平台性、扩展性以及丰富的统计分析和数据可视化功能。

1.3 R语言的安装和配置详细介绍如何下载、安装和配置R语言及其相关的集成开发环境（IDE），例如RStudio。

第二章：R语言基础2.1 R语言的基本语法和命令行界面介绍R语言的基本语法规则，解释如何使用R语言的命令行界面进行交互式编程。

2.2 变量和向量介绍R语言中变量的定义和使用方法，以及如何创建和操作向量。

2.3 数据类型和数据结构详细介绍R语言的不同数据类型（如数值型、字符型、逻辑型等），以及常见的数据结构（如数组、矩阵、数据框等）。

2.4 条件语句和循环介绍在R语言中如何使用条件语句（如if-else语句）和循环语句（如for循环和while循环）。

第三章：数据处理与清洗3.1 数据导入与导出介绍如何使用R语言导入和导出各种常见格式的数据文件，包括CSV、Excel、JSON等。

3.2 数据读取和预览介绍如何使用R语言读取和预览数据，包括查看数据的前几行、数据结构和摘要统计信息等。

3.3 缺失值处理介绍如何处理数据中的缺失值，包括删除含有缺失值的观测值或变量、插补缺失值等方法。

3.4 数据变换和重构介绍如何使用R语言对数据进行变换和重构，包括变量转换、数据透视表和合并数据集等操作。

第四章：数据分析与可视化4.1 描述性统计分析介绍如何使用R语言进行常见的描述性统计分析，例如计算均值、中位数、标准差等。

4.2 统计图表绘制详细介绍R语言中的数据可视化功能，包括绘制直方图、散点图、折线图、箱线图等常见图表。

4.3 统计推断和假设检验介绍如何使用R语言进行统计推断和假设检验，包括t检验、方差分析、回归分析等常见的假设检验方法。