R 语言是一种强大的统计计算和数据可视化编程语言。要有效地使用 R，通常需要结合 RStudio 集成开发环境 (IDE) 和一些核心概念。
R 和 RStudio 的安装
你需要分别安装 R 语言本身和 RStudio。R 是语言的核心，而 RStudio 提供友好的界面和工具来编写、运行和调试 R 代码。
RStudio 界面
RStudio 通常分为四个主要窗格：
- 源代码编辑器： 编写和编辑 R 脚本 (.R 文件)。
- 控制台： 运行 R 代码并查看结果。
- 环境/历史： 查看当前工作空间中的变量、数据集以及命令历史记录。
- 文件/绘图/包/帮助： 浏览文件、查看图形输出、管理 R 包以及获取帮助文档。
基本 R 语法
R 语言的基础包括：
- 变量赋值： 使用
<-或 将值赋给变量。例如：x <- 5 - 数据类型： R 支持多种数据类型，包括数值型 (numeric)、字符型 (character)、逻辑型 (logical)、因子型 (factor) 等。
- 数据结构：
- 向量 (vector)： 一维数据序列。
- 矩阵 (matrix)： 二维数据表格，所有元素必须是相同类型。
- 数据框 (data frame)： 二维数据表格，不同列可以包含不同类型的数据。
- 列表 (list)： 可以包含不同类型元素的有序集合。
- 函数： R 通过函数执行操作。例如，
mean(x)计算向量x的平均值。 - 控制流： 使用
if、else、for、while等语句控制代码执行流程。
R 包
R 的强大功能很大程度上来自于其丰富的扩展包。这些包提供额外的函数、数据集和工具。
- 安装包： 使用
*("包名")安装包。例如：*("ggplot2") - 加载包： 使用
library(包名)加载已安装的包。例如：library(ggplot2)
常用 R 包
- ggplot2： 用于创建各种类型的统计图形。
- dplyr： 用于数据处理和操作。
- tidyr： 用于数据整理。
- tidyverse: 整合一系列数据科学常用的R包。
数据导入与导出
R 可以导入和导出多种格式的数据，如 CSV、Excel、文本文件等。常用函数包括：
- ：读取 CSV 文件。
- ：读取文本文件。
- ：将数据框写入 CSV 文件。
统计分析与建模
R 提供广泛的统计分析和建模功能，包括：
- 描述性统计：
summary()、mean()、sd()等。 - 推断性统计： 、、
anova()等。 - 回归分析：
lm()（线性回归）、glm()（广义线性模型）等。
数据可视化
R 擅长数据可视化。除基础的绘图函数（如 plot()），ggplot2 包提供更强大和灵活的绘图功能。
学习资源
可以通过在线课程、教程、书籍和 R 社区论坛来学习和提高 R 技能。
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