R语言基本统计绘图及编程示例

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

R语言凭借其丰富的资源和强大的功能，成为数据分析领域的热门选择。 资源丰富: 涵盖各行各业数据分析方法，满足多样化需求。扩展性强: 轻松编写函数和程序包，实现个性化分析。跨平台: 可在不同操作系统运行，方便灵活。数据分析: 胜任复杂数据分析任务，提供可靠结果。精美图形: 绘制高质量图形，直观展示数据。帮助系统: 每个函数提供详细帮助文档和示例，易于学习和使用。开源: 软件和程序包源代码公开，透明且可定制。

准备数据表，图中包含15个数据表，每个数据表包含day和type两列。

在R语言中，数据类型转换是非常基础和重要的操作。使用as.numeric()将数据转换为数值型，使用as.logical()将数据转换为逻辑型，使用as.character()将数据转换为字符串，使用as.matrix()将数据转换为矩阵，使用as.data.frame()将数据转换为数据框，以及使用as.factor()将数据转换为因子。这些函数在统计分析和绘图编程中起着至关重要的作用。

R语言是GNU系统中一款开源、免费的统计计算和绘图软件，广泛应用于统计分析和数据可视化领域。它提供了丰富的语言和操作环境，支持各种复杂的数据分析任务。

本教程详细介绍了R语言的绘图功能及其在统计分析和数据科学中的应用。R语言作为一种开源的统计分析工具，通过各种图形包如lattice系统和rgl包，用户可以轻松创建饼图、线图、直方图等各种统计图形，帮助研究者直观地展示数据分布和趋势。教程还特别提到了使用Creative Commons许可证，鼓励读者自由使用和分享。作者谢益辉还表达了对R社区的支持和感谢，呼吁读者参与统计学和自由统计软件的推广。

在信息技术领域，统计学作为数据分析的核心工具之一，对数据科学、机器学习和人工智能起着至关重要的作用。详细探讨了统计学的基本概念、方法以及如何利用R语言进行统计分析。统计学通过描述性统计揭示数据集的主要特征，如平均值、中位数、众数、标准差和方差，并通过直方图、箱线图和散点图等图形工具分析数据分布。推断性统计则利用样本数据推断总体特性，包括假设检验和置信区间等概念。多元统计分析扩展了单变量和双变量分析，如线性回归和逻辑回归，以及主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等方法。R语言作为统计分析的首选工具，提供了丰富的统计函数和可视化库，如ggplot2、dplyr和caret，适用于从基本统计到复杂机器学习算法的广泛应用。还介绍了一个资源压缩包，包含教程、PPT和书籍，帮助学习者掌握R语言的各个方面，包括数据加载、统计计算、模型构建和高级统计分析。

R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和数据可视化的编程语言。总结了R语言的常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、帮助和绘图等关键知识点。常用函数包括聚类（如kmeans、pam、clara、hclust）、分类（如rpart、randomForest）、关联规则（如arules、APRIORI算法）、序列模式（如arulesSequences、SPADE算法）、时间序列（如timsac、ts）、统计分析（如方差分析、密度分析、假设检验）、以及各种图表绘制函数（如barplot、hist、boxplot等）。数据类型涵盖了向量、矩阵、数组、列表和数据框等多种形式。数据操作部分介绍了缺失值处理（如na.omit()）、变量标准化（如scale()）、变量转置等常用技术。

R 语言是一个用于数据分析和图形展示的程序设计环境， 2006 年发布了 1.5 版本。