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R语言总结
Lec00## 八、关于Markdown语言的简洁说明1. 一个#表示一级标题，二个#表示二级标题，依次类推；2. 空一段表示断行，而不是简单的敲一个回车表示断行；3. *斜体* (一对星号)表示斜体，**加粗** (一对双星号)表示加粗；4. Markdown语言兼容Latex语言。
可处理数学公式Lec01## 1 数据的基本形式所有R处理的内容都叫对象(object)。
进行统计分析时，我们的对象自然就是数据(data)。
在R中，数据的基本格式分为以下5种：标量(scalar)，向量(vectors)，矩阵(matrices)，数据框(data frames)，因子(factors)，及列表(lists)。
●所谓**向量**，就是一维的数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组a <- c(1, 2, 3, 4, -2, -5, 6) # 数值型，其中c表示concatenate(连结，串联),c()称为combine function, <-表示赋值a # 显示向量ab <- c("one", "two", "three") # 字符型，需要使用“”c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) # 逻辑型d <- c(1:5) # :表示产生一个系列，元素默认按列填充●矩阵是一个二维数组，但要求其中的每个元素具有相同的模式（同为数值型、字符型或逻辑型）注意：每个元素的数据格式必需相同.y <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5) #定义4行5列y[1,] ; y[,2] ; y[1,2] ; y[1,c(2,3)] ; y[c(2,3),2] # 显示矩阵y内的不同元素#### 定义名为matrix1的2×2矩阵，定义行列名，按行填充cells <- c(1,-2,3,-4) ; rnames <- c("R1", "R2") ; cnames <- c("C1", "C2")matrix1<- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames=list(rnames, cnames))●数组(Array)：三维或高维数据。
R语言学习总结
R语言学习总结第一篇：R语言学习总结R语言学习总结经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言学习总结讲课稿
R语言学习总结R语言学习汇总报告经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。
在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。
并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。
R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便。
于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
1、R语言的基本语法及技巧R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。
而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。
R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。
因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。
二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。
apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
r语言学习心得
R语言学习心得1. 引言R语言是一门流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。
作为一名数据科学家，学习R语言对于我来说是非常重要的。
在学习R语言的过程中，我逐渐体会到了它的强大和灵活性，下面我将分享一些我对R语言的学习心得。
2. 开始学习R语言的准备工作在学习R语言之前，我首先需要了解一些基本的编程概念和统计学知识。
了解编程概念可以帮助我更好地理解R语言的语法和数据结构，而掌握统计学知识可以让我更好地运用R语言进行数据分析。
3. R语言的基本语法和数据结构R语言的语法和其他编程语言相比略有不同，需要一些时间来适应。
但是一旦掌握了基本的语法，使用R语言进行数据分析就会变得非常高效和方便。
R语言中最常用的数据结构包括向量（vector）、矩阵（matrix）、数据框（data frame）和列表（list）。
这些数据结构在R语言中的灵活应用使得数据处理变得简单而直观。
4. 利用R语言进行数据分析R语言拥有丰富的数据分析和统计建模函数，可以帮助我完成各种数据分析任务。
无论是数据清洗、数据可视化还是建立模型，R语言都提供了相应的函数和包供我使用。
在R语言中，我可以使用ggplot2包进行数据可视化，使用dplyr包进行数据处理和转换，使用caret包进行机器学习模型的建立和评估。
这些包的强大功能极大地提高了我的数据分析效率。
5. R语言社区和资源的重要性R语言拥有庞大而活跃的社区，这个社区提供了丰富的资源和支持。
无论是遇到问题还是需要学习新的技术，我都可以通过查阅官方文档、参与社区讨论或者阅读别人的代码来解决。
在R语言的学习过程中，我从社区获得了很多帮助和启发。
6. 结语通过学习和使用R语言，我深深感受到了它的强大和灵活性。
R语言不仅是一门用于数据分析的编程语言，更是一种思维方式和工具。
我相信在不断的学习和实践中，我会不断提高我的R语言技能，并将其应用于更多的数据分析和建模任务中。
最后，我鼓励更多的人学习和掌握R语言，它将成为你解决数据分析问题的得力助手。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文R语言是一门非常强大和灵活的统计分析语言和编程语言，具有广泛的应用领域。
在过去的一段时间里，我进行了R语言的学习和实践，并通过解决实际问题和使用数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
在学习的过程中，我收获了许多关于R语言的知识和技能，并且还意识到了这门语言在数据处理和统计分析方面的能力。
下面是我对R语言学习的总结。
首先，R语言的学习需要掌握基础的语法和数据结构。
R语言中的基本数据类型包括向量、数组、列表、矩阵和数据框，每种类型都有其特定的操作和函数。
掌握这些基本的数据结构对于进行数据处理和统计分析是非常重要的。
此外，R语言还有丰富的函数库和包，这些库和包提供了许多用于数据处理和分析的函数和算法，能够大大提高工作效率。
学习如何使用这些函数库和包，并且知道如何查找和安装适当的包对于充分利用R语言的功能是至关重要的。
其次，了解数据处理和统计分析的方法和技巧也是非常重要的。
在R语言中，可以使用各种各样的函数和算法来进行数据处理和分析，如数据清洗、变换、聚合和建模等。
学习如何使用这些函数和算法，以及它们在实际应用中的使用场景，可以帮助我更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息和见解。
此外，熟悉数据可视化技术也是非常重要的，通过绘制图表和图形可以更直观和清晰地呈现数据分析的结果，提高沟通和解释的效果。
再者，实践是学习的最有效的方式。
在学习R语言的过程中，我通过解决一些实际问题和使用真实数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
这种实践中的学习可以帮助我将理论知识应用到真实的情况中，并且可以通过面对问题和挑战的方式来加深对R语言的理解和运用能力。
实践中还可以发现和解决问题，提高解决问题的能力和创新思维。
最后，积极参与社区和团队是学习R语言的重要途径。
R语言有着非常庞大和活跃的社区，这个社区中有许多专家和爱好者，可以分享他们的经验和知识，解答和讨论问题。
参与这个社区可以使我获得更多的资源和帮助，了解最新的技术和应用，不断提高自己的知识和技能。
R语言基础知识合集,word版
R语言基础1.在业界，用Stata的很少，不到百分之十，而用R的非常多，可以说是一种general analysis way。
但是python也是众多人青睐的软件之一。
2.R语言的优缺点：优点：可以做任何想做的东西，比如：作图，做PPT，做动画，做网页，做模型等等。
（PS:Spss 和SAS都是基于R上研发的，落后至少有三到四年，但是他们是基于硬盘运行的，而R是基于内存运行的）缺点：1.前期难学，突破瓶颈比较难。
2.过多的安装包供选择，会使选择困难。
3.容易出错，而且还不知道错在哪里。
4.在内存中运行，不利于大数据运算。
3.R语言找帮助：1.Quick-R(里面与很多练习的小例子，可以用来基础者学习）2.R seek3.Cross-validated4.R语言中Data存在的五种形式：1.Numeric（数值型）：numeric[eg.1,2,3,pi]2.Integer(整数型）：[eg.1,types as 1L] (L即为整数）plex(复数型）：[eg.1+2i,real+imaginary]4.Logical boolean(逻辑型）：[eg.TRUE or FALSE, T or F]5.Character(字符型）：strings["Economitric" with "R"]例子：X<-c["R",2,FALSE]class(X)#查看X,结果显示都为Character型,说明字符型优先于所有的型。
[1] "R" "2" "FALSE"X<-c[2,FALSE]class(X)[1] 2 0 #显示全为数值型，说明数值型优先于逻辑型5.R语言中的向量1.生成字母向量a<-c(letters[1:4])#小写字母四个or A<-c(LETTERS[1:4])[1] a b c d2.生成数值向量a<-c[1:100]#从一到一百3.特征量mean var a+14.向量里面的每个值的长度（尤其是字母向量）nchar(B)[1] 1 1 1 1B(2)<-Bing#将B里面的第二个量改成Bingnchar(B)[1] 1 4 1 15.输入变量有哪些ls()[1] a b B6.移除现有的变量rm(a)7.向量间隔seq(1,100)#从一到一百，默认间隔为一seq(1,100,by=3)#间隔为3seq(1,100,length=1000)#在一到一百之间等间隔选出1000个数8.重复向量rep(10,10)#重复10，10遍rep(x=1:5,times=3)#从一到五重复三遍[1] 1 2 3 4 5 4 3 2 1 2 3 4 5rep(x=1:5,each=3)#从一到五每个数重复三遍[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5rep(x=1:5,each=3,times=3)#从一到五每个数重复三遍后在重复三遍[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 4 4 4 3 3 3 2 2 2 1 1 1 ...9.向量按正态分布抽取数据x<-rnorm(100)#从标准正太态布中随机抽一百个数x<-rnorm(100,175,8)#从均值为175以及标准差为8的正态分布中随机抽100个数10.数据展现索引x<-[1:10]#展现一到十head(1:10)#展示开头一到十个数据tail(1:10)#展现结尾一到十个数据x<0.5#索引那些小于0.5的数据，小于的显示TRUE不小于的显示FALSEx[x<0.5]#索引那些小于0.5的具体数据length(x[x<0.5])#展示小于0.5的数据的个数11.TRUE和FALSE的应用y<-1:5y[c(T,T,F,T,F)]#为T的数据保留，为F的数据去除[1] 1 2 4y[c(T,F,T)]#后面未配有逻辑型的默认保留[1] 1 3 4 512.逻辑语言“或”“且”“非”的应用length(x[-0.5<x<0.5])#不可行，R语言里面无法进行这样的逻辑运算length(x[-0.5<x$x<0.5])#这是“且”（and)的应用$length(x[x<-0.5|0.5<x])#这是“或”（or)的应用|x[x!=0.5]#不等于0.5，即“非”(No)的应用!eg.a<-1:5[1] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE6.R语言中的矩阵1.生成矩阵a<-matrix(0,3,4)#构建三行四列的矩阵，数据都为0[1] 0 0 0 00 0 0 00 0 0 0a<-matrix(0:11,3,4)#构建三行四列的矩阵，数据从零到十一(从上到下，后从左到右派数据）[1] 0 3 6 91 4 7 102 5 8 11a<-matrix(0:11,3,4,byrow=T)#构建三行四列的矩阵，数据从零到十一(从左到右，后从上到下派数据）[1] 0 1 2 34 5 6 78 9 10 112.矩阵的合并a<-0:2b<-3:5cbind(a,b,c)#将他们以列绑起来[1] 0 3 81 4 92 5 10rbind(a,b,c)#将他们以行绑起来3.矩阵里面的数据索引a<-matrix(1:30,5,6)a[4,5]#索引出第四行第五列元素a[,1]#索引第一列所有的元素a[,c(2,4)]#索引第二列和第四列的所有元素a[,2:4]#索引第二列到第四列的所有元素a[c(2,5),c(2,5)]#索引第二行和第五行与第二列和第五列相交的元素4.矩阵的逆a[,-6]#去掉第六列，矩阵变成正方形solve(a)#得出a的逆5.矩阵中字符矩阵加如数值型矩阵a<-matrix(letters[1:25],5,5)a[,6]<-1:5#不可行cbind(a,1:5)#强制将1：5绑到矩阵的第六列，注意：此时数值型也变成了字符型rbind(cbind(a,1:5),rep(F,6))#强制将F的六次重复绑到矩阵第六行，逻辑型变成了字符型class(cbind)[1] character7.R语言中的数据框（每一列的可以是不同的数据型，不会被强行同化）1.数据框的生成a<-data.frame(age=rnorm(120,20,2),sex=c(rep("M",50),rep("F",70)))#生成年龄服从正态分布的120个数据，男为50个，女为70个的数据框class(a)[1]"data,frame"2.数据框结构的查看str(a）[1] "data.frame"$age:num$sex:Factor w/ 2 levels3.将sex强制转换成Fector型(运行有问题)问老师怎么解决a<-data.frame(age=rnorm(120,20,2),sex=c(rep("M",50),rep("F",70),stringsasfactors)) 4.从数据框中取数据a$sex5.查看数据维度dim(a)[1] 120 2 #120行，2列names(a）[1] age sex6.给数据框添加数据a$height<-c(rnorm(50,170,10),rnorm(70,162,6))#加入一组身高的数据7.用数据框的数据作图(对于数据图的形式，R程序会自动给你挑选最适合的形式）attach(a)plot(factor(sex),height)#做出升高与性别的图像，注意：由于性别是字符型的，所以一定要加factorplot(age,height)plot(factor(sex),height,col=2)#添加2号颜色8.数据框里每一列的长度都要一致a$weight<-rnorm(123,50,5)#不可行8.R语言中的列表1.列表的生成list(a=1:5,b=letters[1:10],d=rep(TRUE,12))y<-listy$a[1] 1 2 3 4 5$b[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"$d[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUEclass(y)[1] "list"dim(y)[1] Null2.列表中的索引y["a"]#单括号索引，保留list属性$a[1] 1 2 3 4 5class(y["a"])[1]"list"y[["a"]]#双括号索引，不保留list属性[1] 1 2 3 4 5class(y[["a"]])[1]"integer"3.对列表中的相关数据进行分析a$weight<-c(rnorm(50,65,5),rnorm(70,45,10))with(a,cor(height,weight))#求这两者之间的相关性系数，with意为从列表中找，没有with是不可行的with(a,plot(height,weight))#两者之间的图像cor(a$height,a$weight))#求这两者之间的相关性系数attach(a)#从a中cor(weight,height)#求这两者之间的相关性系数detach(a)#取消attach这步9.R语言中的回归模型基础1.模型的构建model1<-lm(height~weight,data=a)#将height和weight做线性（lm)回归model1class(model1)[1] "lm"#线性str(model1)#有12个列表关于模型的一些系数等等summary（model1)#回归结果b<-summary(model1)#?????str(b)#只有11个列表？？2.模型结果中一些系数的索引summary(model1)$r.squared#从模型结果中找R的平方names(model1)[1] "coefficients" "residuals" "effects" "rank"[5] "fitted.values" "assign" "qr" "df.residual"[9] "xlevels" "call" "terms" "model"names(summary(model1))[1] "call" "terms" "residuals" "coefficients"[5] "aliased" "sigma" "df" "r.squared"[9] "adj.r.squared" "fstatistic" "cov.unscaled"model1$residuals#从模型中找残差3.用模型作图hist(model1$residuals)#对模型中的残差项做直方图10.R语言中简单数据处理1.常见错误型数据处理1/0[1]Inflog(0)[1]Infsqrt(-4)[1]NaN2.对于数据中有NA项的处理a<-c(1,2,3,NA)mean(a)[1] NAmean(a,na.rm=T)#移除NA项的结果is.na(a)#从数据中寻找NA项，结果显示为NA项的为TRUE which(is,na(a))#具体哪一项为NA项sum(is.na(a))#NA项总的个数3.数据类型的查找(is.type为识别型）is.numeric(a)#从a中辨别数值型，是的为TRUEis.character(a)#从a中辨别字符型4.数据类型强制转换（as.type为强制转换型）as.character(a)#将a里面的数值型强制转换成字符型11.R语言中的分布类型1.rnorm(10,7,1)#正态分布2.rt(10,5)#从自由度为5的t分布里随机出10个数3.dnorm(0)#density密度函数，x为0时的密度值4.pnorm(2.73)#CDF累计概率密度函数，x在2.73时的概率值99.11%5.qnorm(0.99)#与Pnorm相反的函数，x在概率为99%时对应的分为点2.71也可以对t 分布写：qt(0.5,5)。
R语言知识点汇总及课后题梳理档1
课后题主要以本书为例，内容重点各个版本的都整理在一块了，大家自行查阅。
从不同的角度出发，对而会有不同的描述。
从实用角度，而是一个有着统计分析功能强大及强大作图功能的软件。
从编程角度，r语言是面向对象的向量化编程语言。
从计算角度，而是一种胃统计计算和图形显示而设计的集成环境。
从开发角度，而是一种开源的数据操作计算和图形显示工具的整合包有各种方式可以进行编程调用。
从架构角度，而是为统计计算和图形展示而设计的一个系统，包括一种编程语言，高水平图形展示函数，其他语言的接口以及调试工具。
R语言的主要优势。
一，作图美观，二，完全免费，三，算法覆盖广，四，软件扩展易，五强大的社区支持6，非过程模式七交互性八统计学特性正确的数据思维观数学思维能够帮助我们摒弃主观的偏见与看法。
统计思维是通过统计学表达数据的分布特征，相比于数学，统计思维在日常生活中的应用要明显而又简单的多，日常生活中接触的求和平均值，中位数，最大值等其实都是统计学的部部分。
描述描述就是对事物或对象的客观印象。
描述使用的指标通常是如下统计量，平均数，众数，中位数，方差，极差和四分位点。
概括实行成概念的过程，把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来，并形成一种认知。
概括的意义在于用一两个简单的概念就能传递出大量的信息。
概括是在描述的基础上处理出来的概念。
分析就是将研究对象的整体分为各个部分，方面因素和层次。
描述获取数据的细节，概括得到数据的结构，分析得到想要的结论，分析区别与描述和概括一个非常重要的特征就是以目标为前提，以结果为导向。
分析是从描述与概括中抽离出能够实现目标的元素。
逻辑思维是人的理性认识阶段，使人运用概念，判断，推理等思维类型反映事物本质与规律的认识过程。
判断在前，推理在后，这是逻辑思维最重要的原则。
逻辑思维具体包括以下几点。
一上取/下钻思维。
下钻思维是显微镜原理。
2，求同/求异思维。
三，抽离/联合思维。
联合思维就是站在当事人的角度去思考和分析，这样才会理解人是何物。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
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经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其 中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。在学习的过程中，以 前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解 决方法。并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的
用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。
输入：
A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T) #A为一个2行6列，按行排列的矩阵Xv- as.data.frame(A) #把A转化成数据框形式的X
X[1:2,seq(1,5,2)] #输出X的第1、2行和1、3、5列
输出：
例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输 入一个正整数”。否则，如果n是偶数，则将n除2赋值给n。否则将3n+1赋给n。不断循环， 直到n=1停止，并输出：“运算成功”
解：新建一个程序脚本，名为ChaPter2.R”，写入代码：
fv-fu nctio n(n){
不需要单独地输入参数。它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。
m*ply(a_matrix, FUN)的作用和a*ply(a_matrix，1，SPlat(FUN))—样
例：
(1)参数使用
1] 18.33333
>SPIat(hp_per_cyl)(mtcars)
[1]18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.50000
>f<-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg∕wt)
>ddply(mtcars,.(cyl),splat (f))
2 each函数
作用：把多个函数汇聚成一个函数，当使用这个函数时，将分别作用多个函数。它的作用 结果是把一个函数变成一个新函数。
不足：不能给作用的函数指定附加参数，只能使用默认参数。
作是定义了维数(dim属性)的向量。因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和 子集。二维数组(矩阵)是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘
法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。apply()函数
可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以 用“列表名［［下标］］”的格式引用。而“列表名［下标］”表示的是一个子列表，这是一个很容 易混淆的地方。R语言中非常重要的一种数据结构是data.frame(数据框)，它通常是矩阵形
式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每 一列必须有相同的长度。数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。
if(n<=0) list("要求输入一个正整数")
else{repeat{
if(n==1) break #n=1时终止else if(n/2==as.integer(n/2)) n<-n∕2 #n为偶数时除2
else n <-3* n+1
}
list("运算成功")
}
}
在R窗口中
输入：
SOUrCe(“ChaPter2.R”);f(32)
熟练度。
一、初识R软件
R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：据存储和处理，数组
运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。R语言中有非常多的函数和包，我们几
乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我 们的使用带来了极大地方便。于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用 者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自 己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
30.62500 15.50000 23.75000
[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.62500
26.8750028.75000 16.50000
[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.62500
21.8750016.50000 22.75000
[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000
等价于：
> hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$CyI)
splat函数的优点就是可以不用拆分字段，可以一起输入作为参数。
(与plyr函数合用：
V1 V3 V5
11 3 5
27 9 11
输入：
attach(X);Rv-V1/V5;R #调用数据框X,计算并输出V5的比值
输出：
[1] 0.2000000 0.6363636
与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制结构。比如if/else语句，for循环等。因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。
二、学习心得
在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方
法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问 题。
1、R语言的基本语法及技巧
R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函 数。而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。R语言中经常出现数组，它可以看
输出：
[1]"运算成功"
输入：
f(-5)
输出：
[1]"要求输入一个正整数"
2、R在统计描述中的应用
数据框操作(Plyr包)
辅助小函数
1 splat函数：
作用：把原函数中多个参数打包为一个IiSt作为参数，然后输出新的函数。也就是说本来
某个函数需要输入多个参数，现在套上splat后，只要输入一个参数IiSt就可以了，