R编程

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。

R编程入门的经典教材可以帮助您快速上手，但要真正掌握R语言，建议深入学习R编程艺术，并积极参与R社区。

1. R环境安装 R语言的安装通常需要根据操作系统选择合适的安装程序，如Windows、Mac OS或Linux版本。下载并运行后，通过R Console即可开始编程。 2. R基本知识 2.1 R基础语法 定义变量并赋值，注意变量命名规则，避免保留字和非法字符。常用赋值符号为<-。 2.2 R注释 注释使用#符号，使代码更具可读性。 2.3 R基础运算 包括四则运算、逻辑运算等基本操作。 2.4 R数据类型 R的基本数据类型有整型、字符型、布尔型等，使用typeof()函数查看。 3. R包管理 通过install.packages()安装、library()加载各类R包，以增强数据处理能力。 4. R数据接口 4.1 CSV文件接口 使用read.csv()读取和导出CSV格式的数据。 4.2 Excel文件接口 通过readxl等包，处理Excel文件，使用read_excel()函数读取。 4.3 JSON文件接口 借助jsonlite包中的fromJSON()函数加载JSON格式的数据。 5. R统计示例 5.1 平均值、中位数、模式 利用mean()、median()等函数，计算常用统计量。 5.2 线性回归 通过lm()函数实现线性回归模型，用于分析变量间关系。 6. R图表 R语言中的ggplot2包可实现数据的可视化操作，创建柱状图、散点图等图表。 R语言是一门兼具强大数据处理能力和丰富统计函数库的编程语言，非常适用于数据分析、统计计算和可视化工作。以上介绍了R语言的安装和基础知识，帮助新手迅速上手。

本书作者Hadley Wickham是R语言领域的顶尖专家，贡献了多个重要的R包如ggplot2、plyr、reshape2等。这本经典著作总结了他多年的编程经验，深入探讨了R语言的核心概念，是国外开发者必备的核心读物之一。掌握本书内容是评估R语言开发水平的重要标准，能显著提升开发者的编程技能和理解能力。

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

绘制0到2之间的50个随机数，分别命名为x和y。

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。

Matlab编程：Carathéodory-Fejér逼近。计算r_uuu上指数函数的最优有理近似，类似于Trefethen的方法。

这本R语言入门书非常易懂，适合配合MOOC的数据挖掘系列课程学习使用。

标题“统计建模与R软件”表明这本书讨论统计学原理和模型构建，专注于使用R语言进行数据分析。R语言是一种广泛应用于数据挖掘、统计分析和图形表示的编程语言和环境。由薛毅和陈立萍编著，为R语言初学者和数据挖掘工作者提供详细的学习资源。本书适合想要学习如何利用统计建模进行数据分析的读者，涵盖统计模型的基础概念、回归分析、方差分析、分类数据分析、非参数统计方法、时间序列分析、主成分分析和因子分析、多变量分析以及高级建模技术。另外，它还深入探讨了R语言的基础知识、数据处理能力、图形表示功能、R包和库的应用、集成开发环境的使用方法、程序化建模技术以及交互式数据探索和报告生成。