R语言简介，PDF格式的

### R语言简介与应用知识点详解 #### 一、R语言环境概述 R语言是一种广泛使用的统计计算和图形生成工具，其强大的数据处理能力和丰富的可视化功能使其成为数据分析领域的重要工具之一。R语言支持多种操作系统，包括Windows、Mac OS和Linux等。 - **R语言环境**：R语言提供了一个集成开发环境（IDE），用户可以通过命令行界面或图形用户界面（GUI）进行交互式编程。 - **相关的软件和文档**：R语言不仅拥有官方文档，还有一系列社区贡献的包文档和教程资源，这些资源极大地丰富了R的学习资料。 - **R与统计**：R语言最初是为统计分析而设计的，因此它内置了大量的统计函数和方法，如线性回归、非线性回归、时间序列分析等。 - **R与视窗系统**：R在Windows平台上提供了良好的支持，包括图形界面安装程序和图形化界面的RGui。 - **R的交互使用**：用户可以直接在R环境中输入命令并立即查看结果，非常适合快速原型设计和实验。 - **入门训练**：对于初学者来说，有许多在线课程和书籍可以帮助他们快速上手。 - **获取函数和功能的帮助信息**：R提供了一个内置的帮助系统，用户可以通过`help()`函数或者直接在命令行中键入`?函数名`来查看函数的帮助文档。 - **R的命令、对大小写的敏感**：R语言区分大小写，例如，`sum`和`Sum`被视为不同的函数。 - **对已输入命令的记忆和更改**：R环境具有命令历史记录功能，用户可以使用箭头键来浏览和修改之前输入过的命令。 - **命令文件的执行和输出的转向到文件**：除了交互式使用，R还支持脚本化编程，可以将一系列命令保存到文件中并通过R脚本来执行，并将输出重定向到文件中。 - **数据的保持与对象的清除**：R允许用户通过`save`和`load`函数来保存和加载对象，同时通过`rm`函数来清除不再需要的对象。 #### 二、简单操作；数值与向量 - **向量与赋值**：向量是R中最基本的数据结构之一，可以存储相同类型的元素。使用`<-`或`= `来进行赋值操作。 - **向量运算**：R支持向量之间的算术运算，如加减乘除等，运算时会自动对齐元素进行逐个计算。 - **产生规则的序列**：可以使用`seq()`、`:`等函数来生成等差或等比序列。 - **逻辑向量**：逻辑向量包含`TRUE`、`FALSE`和`NA`三个值，常用于条件筛选。 - **缺失值**：R中用`NA`表示缺失值，缺失值在数据分析中非常常见。 - **字符向量**：用于存储文本信息，使用双引号或单引号包围文本。 - **索引向量(indexvector)**：索引向量用于从数据集中选择特定的子集或修改数据集的部分内容。 - **对象的其他类型**：除了向量之外，R还支持矩阵、数组、列表、数据帧等多种数据结构。 #### 三、对象，模式和属性 - **固有属性：模式和长度**：每个R对象都有一个模式(mode)和长度(length)，模式描述了对象的基本类型，如数字、字符等。 - **改变对象的长度**：可以通过向量索引的方式增加或减少对象的长度。 - **属性的获取和设置**：使用`attributes()`函数来查看和修改对象的属性。 - **对象的类别**：除了基本的模式之外，R还支持更复杂的类别(class)，如`factor`、`data.frame`等，这些类别通常具有额外的方法和属性。 #### 四、有序因子与无序因子 - **一个特例**：因子是用于分类数据的一种特殊向量类型，它可以是有序的也可以是无序的。 - **函数tapply()与ragged数组**：`tapply()`函数可以按因子变量对数据进行分组计算。 - **有序因子**：有序因子与无序因子类似，但具有排序的信息，适用于具有等级的数据。 #### 五、数组和矩阵 - **数组**：数组是一种多维的数据结构，可以存储同类型的数据。 - **数组的索引和数组的子块**：可以使用索引来访问数组中的元素，以及提取数组的子集。 - **索引数组**：使用索引数组来选择数组中的元素或子数组。 - **函数array()**：用于创建多维数组。 - **数组的混合运算，重复使用规则**：当两个数组维度不匹配时，R会尝试通过重复某些维度来匹配。 - **两个数组的外积**：外积是指两个向量或矩阵相乘的结果形成的新矩阵。 - **数组的广义转置**：广义转置允许用户按照不同的维度顺序来重新排列数组的元素。 - **专门的矩阵功能**：包括矩阵乘法、求逆、特征值和特征向量等。 - **最小二乘拟合及QR分解**：这些是解决线性回归问题的常用方法。 - **构建分区矩阵，cbind()和rbind()**：这些函数用于合并矩阵或向量，`cbind()`按列合并，`rbind()`按行合并。 - **由因子生成频数表**：可以使用`table()`函数来生成因子的频数表。 #### 六、列表和数据帧 - **列表**：列表是一种可以容纳不同类型的元素的容器，非常适合于存储不同类型的数据。 - **构建和修改列表**：可以使用`list()`函数来创建列表，使用`append()`、`c()`等函数来添加或修改列表元素。 - **数据帧**：数据帧是一种特殊的列表形式，其中的每一列都必须具有相同的长度，类似于数据库表格。 - **创建数据帧**：使用`data.frame()`函数来创建数据帧。 - **使用数据帧**：数据帧提供了许多方便的方法来访问和操作数据。 #### 七、从文件中读取数据 - **函数read.table()**：用于从文本文件中读取表格数据。 - **函数scan()**：用于读取简单的文本数据，如数字序列。 - **内建数据集的存取**：R提供了许多内置的数据集，可以通过`data()`函数来加载和使用。 - **从其他R功能包中载入数据**：可以使用其他包提供的数据集来扩展分析。 - **编辑数据**：R提供了多种方式来编辑数据，如`fix()`函数可以启动一个数据编辑器。 #### 八、概率分布 - **R—作为一个统计表的集合**：R内置了许多统计分布的函数，如正态分布、泊松分布等。 - **检测数据集合的分布**：可以使用图形方法（如直方图、QQ图）和统计测试来评估数据的分布特性。 - **单样本和两样本检验**：提供了各种假设检验方法，如t检验、Wilcoxon秩和检验等。 #### 九、语句组、循环和条件操作 - **表达式语句组**：可以在R中组合多个语句来实现复杂的逻辑。 - **控制语句**：包括条件语句（如`if`）和循环语句（如`for`、`repeat`、`while`）。 - **条件执行：if语句**：用于根据条件选择执行不同的代码块。 - **重复执行：for循环，repeat和while**：这些循环结构允许重复执行一段代码直到满足某个条件为止。 #### 十、编写自己的函数 - **简单示例**：可以从最简单的函数开始学习，逐步构建更复杂的逻辑。 - **定义新的二元操作符**：可以定义自己的操作符来简化代码。 - **指定的参数和默认值**：在定义函数时可以设置参数的默认值，使得函数调用更加灵活。 - **参数`…`**：这个特殊参数允许函数接收任意数量的额外参数。 - **函数内的赋值**：需要注意函数内部的赋值操作可能会对函数外部的对象产生影响。 - **更多高级示例**：包括递归函数、环境变量等高级概念。 #### 十一、R的统计模型 - **定义统计模型；公式**：R使用公式来定义统计模型，例如`y ~ x1 + x2`表示`y`作为响应变量，`x1`和`x2`作为解释变量。 - **对比(contrasts)**：在某些情况下，需要对分类变量进行对比设置，以更好地理解模型的结果。 - **线性模型**：线性模型是最常用的统计模型之一，用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。 - **用于释放模型信息的通用函数**：R提供了许多通用函数，如`summary()`、`predict()`等，用于提取和显示模型的信息。