R语言入门-经典
R软件简介
R是开源软件，代码全部公开，对所有人免费。 R可在多种操作系统下运行，如Windows、MacOS、 多种Linux和UNIX等。 R需要输入命令，可以编写函数和脚本进行批处理 运算，语法简单灵活。 目前在R网站上约有2100个程序包，涵盖了基础统 计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计 学、生物信息学等诸多方面。
学习R编程，首先要了解R的函数、对象及 其操作。
二 R函数与对象
数据表的行与列
表1 数据表、数据框与向量
物种数 样方1 样方2 样方3 样方4 样方5 40 51 46 38 49 科数 15 12 11 12 10 属数 22 26 20 24 25 海拔 600 350 390 260 220 坡度 25 30 45 20 33 类型 山顶 山坡 山坡 低地 低地
mvpart- 多变量分解
BiodiversityR - 基于Rcmdr的生物多样性数据分析 vegan- 植物与植物群落的排序，生物多样性计算
常用R程序包
maptools- 空间对象的读取和处理 spspatstatsplancspicante空间数据处理 空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析 群落系统发育多样性分析
数组(array) 数组是k维的数据表。
矩阵(matrix) 矩阵是数组的一个特例，维数k = 2。 数据框(dataframe) 是由一个或几个向量和（或）因子 构成，它们必须是等长的，但可以是不同的数据类型。 列表(list) 列表可以包含任何类型的对象。
(据Paradis, 2005)
运算符
输入 ?plot.phylo
将其中的Example文件粘贴到Console中，查看
运行的结果。
图形界面之一：R Commander
界面操作代码
结果输出
图6 R commander 界面 library(Rcmdr)
为什么要学习编程?
界面操作直观易学，但也存在一些不足：
操作的过程难以保存，数据处理不够灵活， 在进行步骤繁多的数据处理工作时十分费时费 力；在建立模型或自己编写函数时也会遇到困 难。而这些困难可以通过编程解决。
Description #函数描述 Usage # 默认选项
Arguments # 参数
Details # 详情 Author(s) # 作者 References # 参考文献 Examples # 举例
练习三 查看帮助文件
打开ape软件包的帮助文件 library(ape)
查找ape包中plot.phylo函数的帮助
下载并安装R软件 了解R的菜单
R程序包
为什么要安装程序包？ 特定的分析功能，需要用相应的程序包实现。
例如：系统发育分析，往往要用到ape程序包，群落生态 学vegan包等等。
程序包是什么？ R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 Window下的R程序包是已经编译好的zip包。
每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。
boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "lightgray")
选项更改 boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = “red”, xlab=“spray”, ylab=“counts”)
图4 CRAN Task Views： 对程序包的分类介绍
图5 vegan包页面
R程序包
在CRAN 提供了每个包的源代码和编译好的MacOS、 Window下的程序包 以vegan包为例，CRAN提供了： Package source: vegan_1.15-3.tar.gz
MacOS X binary: vegan_1.15-3.tgz
install.packages(“ape")
2 安装本地zip包
路径：Packages>install packages from local files 选择光盘或者本地磁盘上存储zip包的文件夹。
程序包使用
在控制台中输入如下命令： library(vegan)
library(ade4)
调用程序包内的函数与R内置的函数调用方法一样 library(vegan) This is vegan 1.15-3 Warning message:
统计检验 lm(y ~ f+x) lm(y ~ x1+x2+x3) bartlett.test binom.test fisher.test chisq.test glm(y ~ x1+x2+x3, binomial) friedman.test ...
R函数调用及其选项
图7 箱线图修饰前后(左：默认值，右：修改属性后)
day~type，以type为横轴，day为纵轴绘制箱线图。
data=bac 数据来源bac col=“red” 箱线图为红色 xlab=“Virus” 横轴名称为Virus ylab=“days” 纵轴名称为days
练习四：查询函数帮助
查看boxplot的帮助文件 ?boxplot 查看最后的examples 将帮助文件中的内容粘贴到控制台中，运行并观看运行结果。
boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays) boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "red")
R函数调用及其选项
函数的调用方法, 函数名+() 如 plot(), lm(),并 将对象放入括号中，“=”表示设定参数。例如： boxplot(day~type, data=bac, col=“red“, xlab=“Virus”, ylab=“days”)
列名 Column names
每行 作为 一个 Entry
行名Row names 每列可看做带名 称的向量 字符串
字符串、因素
R的函数
R是一种解释性语言，不需要先编译成.exe 文件，输入后可直接运行。
函数形式
function(对象，选项= )
平均值 mean()
线性回归 lm(y~x, data=test)
查看帮助文件
1 help("t.test") 2 ?t.test 3 help.search("t.test") 4 apropos("t.test") 5 RGui>Help>Html help 6 查看R包pdf手册
帮助文件的内容
以lm函数为例： lm(stats) #函数名及所在包
Fitting Linear Models # 标题
下载完成后，双击R-2.9.2-win32.exe 开始安装。 一直点击下一步，各选项默认。
图1 R软件首页 /
菜单栏 快捷按钮
控制台
命令行
图2 R登陆界面(Windows版) 路径： 开始>所有程序>R 2.9.2
图3 R Gui 的菜单介绍
练习一：下载和安装R
R处理的所有数据、变量、函数和结果都以对 象的形式保存。
R的函数
每一个函数执行特定的功能，后面紧跟括号，例如：
平均值
求和 绘图 排序
mean()
sum() plot() sort()
除了基本的运算之外，R的函数又分为高级和低级 函数，高级函数内部嵌套了复杂的低级函数，例如 plot()是高级绘图函数，函数本身会根据数据的类型， 经过程序内部的函数判别之后，绘制相应类型的图形， 并有大量的参数可选择。
赋值与注释
在控制台中键入如下命令
2+2 a<-2
赋值符号
<-也可用=, ->代替
b<-2 c<-a+b
c
#注释
为对象起名
R是区分大小写的，A与a是不同的。
对象名不能用数字开头，但是数字可以放在中间或 结尾。推荐用”.”作为间隔，例如 anova.result1。
举例：一个向量a，包含了四个元素，
常用R程序包
basestatsnlmeGraphicslatticeapeR 基础功能包 R统计学包 线性及非线性混合效应模型 绘图 栅格图 系统发育与进化分析
apTreeshape- 进化树分析 seqinrDNA序列分析 ade4利用欧几里得方法进行生态学数据分析
常用R程序包
clustermefamgcvnlmeouch聚类分析 生态学和生物地理学多元数据处理 广义加性模型相关 线性及非线性混合效应模型 系统发育比较 ecodist- 生态学数据相异性分析
语言入门
报告内容
一 R简介
二 函数与对象
三 编写脚本 四 R绘图 五 编写函数 六 数据保存
一 R 简 介
R语言的由来
R语言是从S语言演变而来的。 S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室，由Rick Becker, John Chambers, Allan Wilks开发。 基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、 建立模型，具有良好的扩展性，取得了巨大成功。 1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman 和Ross Ihaka，编写了一种能执行S语言的软件，并将该 软件的源代码全部公开，这就是R软件，其命令统称为R 语言。
部分函数
计算 log(x) log10(x) exp(x) sin(x) cos(x) tan(x) asin(x) acos(x) min(x) max(x) range(x) length(x)
统计检验 mean(x) sd(x) var(x) median(x) quantile(x,p) cor(x,y) t.test() lm(y ~ x) wilcox.test() kruskal.test()
R语言入门教程
R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。
本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。
第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。
R语言数据科学入门教程
R语言数据科学入门教程第一章：R语言介绍与安装1.1 R语言的历史和发展R语言起源于新西兰奥克兰大学的S语言，经过多年的发展和优化，成为一种功能强大且广泛使用的数据分析和统计编程语言。
1.2 R语言的特点介绍R语言的开源性、跨平台性、扩展性以及丰富的统计分析和数据可视化功能。
1.3 R语言的安装和配置详细介绍如何下载、安装和配置R语言及其相关的集成开发环境（IDE），例如RStudio。
第二章：R语言基础2.1 R语言的基本语法和命令行界面介绍R语言的基本语法规则，解释如何使用R语言的命令行界面进行交互式编程。
2.2 变量和向量介绍R语言中变量的定义和使用方法，以及如何创建和操作向量。
2.3 数据类型和数据结构详细介绍R语言的不同数据类型（如数值型、字符型、逻辑型等），以及常见的数据结构（如数组、矩阵、数据框等）。
2.4 条件语句和循环介绍在R语言中如何使用条件语句（如if-else语句）和循环语句（如for循环和while循环）。
第三章：数据处理与清洗3.1 数据导入与导出介绍如何使用R语言导入和导出各种常见格式的数据文件，包括CSV、Excel、JSON等。
3.2 数据读取和预览介绍如何使用R语言读取和预览数据，包括查看数据的前几行、数据结构和摘要统计信息等。
3.3 缺失值处理介绍如何处理数据中的缺失值，包括删除含有缺失值的观测值或变量、插补缺失值等方法。
3.4 数据变换和重构介绍如何使用R语言对数据进行变换和重构，包括变量转换、数据透视表和合并数据集等操作。
第四章：数据分析与可视化4.1 描述性统计分析介绍如何使用R语言进行常见的描述性统计分析，例如计算均值、中位数、标准差等。
4.2 统计图表绘制详细介绍R语言中的数据可视化功能，包括绘制直方图、散点图、折线图、箱线图等常见图表。
4.3 统计推断和假设检验介绍如何使用R语言进行统计推断和假设检验，包括t检验、方差分析、回归分析等常见的假设检验方法。
R语言入门
R语言介绍
四、R的使用
R是一种区分大小写的解释型语言。你可以在命令提示符（> ）后每次输入并执行一条命令。
创建数据集
二、数据的输入
使用键盘输入数据：①输入数据最简单的方式。 ②有两种常见的方式：用R内置的文本编辑器和直接在代码中嵌入数据。
文本编辑器：
创建数据集
二、数据的输入
使用键盘输入数据：①输入数据最简单的方式。 ②有两种常见的方式：用R内置的文本编辑器和直接在代码中嵌入数据。
直接在程序嵌入数据集：
基本绘图
5、箱线图
例. 使用箱线图研究mtcars数据集中mpg(每加仑汽油行驶 的英里数)与cyl(发动机气缸数量)的关系。
>par(mfrow=c(1,2)) >boxplot(mtcars$mpg,main="Box Plot",ylab="Mile Per Gallon") >boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main= “Car Mileage Data”,xlab=“Number of Cylinders”,ylab=“Miles Per Gallon”)
函数read.xlsx( )导入一个工作表到一个数据框中。最简单的格式是read.xlsx(file,n)
目录
1 2 3 4
ห้องสมุดไป่ตู้
R语言介绍 创建数据集
基本绘图 回归分析
基本绘图
本节重点： 将变量的分布进行可视化展示。 通过结果变量进行夸组比较。
《R语言入门经典》课件
本课件是基于畅销书籍《R语言入门经典》而制作的。将详细介绍R语言的基 础知识、数据处理与分析、应用案例展示以及学习资源等内容。
书籍介绍
《R语言入门经典》 概述
详细解读了R语言的核心 概念和基础知识，适合初 学者入门。
作者简介和背景
介绍了作者的专业背景和 在数据分析领域的经验， 增加了书籍的权威性。
数据分析过程和结果
详细描述了数据分析的步 骤和结果，让观众了解如 何使用R语言解决实际问 题。
实际应用场景
展示了R语言在金融、医 疗、商业等领域的应用场 景，激发观众的灵感和创 造力。
学习资源和进阶
学习资源推荐
• 优质教材和在线教程 • 精选网站和博客推荐 • 丰富的学习资料和代
码示例
进阶教程和学习路 径
数据处理与分析
数据导入和清洗
示范了如何导入各种常见数据 格式，并进行数据清洗和预处 理。
数据可视化
展示了如何使用R语言创建各 种精美的数据可视化图表，让 数据更具说服力。
统计分析和建模
介绍了统计分析和建模的基本 方法和技巧，帮助观众更好地 分析数据。
应用案例展示
真实案例介绍
通过真实的数据案例，展 示了R语言在各个应用领 域中的实际应用效果。
书籍特点和目标读者
突出了书籍的特点，例如 易懂的语言和实践案例， 适合想要学习R语言的人 群。
R语言基础知识
1
R语言简介
介绍了R语言的起源、发展和应用领域，激发了观众对R语言学习的兴趣。
2
安装与配置
演示了如何下载、安装和配置R语言环境，帮助观众快速开始。
3
基本语法和数据结构
讲解了R语言的基本语法和常用的数据结构，培养观众的编程能力。
r语言入门教程
r语言入门教程R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
它具有丰富的数据处理和可视化功能，是许多数据科学家和统计学家的首选工具之一。
R语言的基本语法与其他编程语言有些不同，但学习起来并不困难。
以下是一些入门级别的R语言基础知识，帮助你开始使用R进行数据分析和可视化。
1. 安装R和RStudio：首先，你需要下载并安装R语言。
然后，建议安装RStudio，它是一个集成开发环境，可以更好地管理和组织你的R代码和数据。
2. 使用RStudio：当你打开RStudio时，你会看到几个窗口，包括代码编辑器和R控制台。
在代码编辑器中编写代码，然后按下Ctrl + Enter键或点击"Run"按钮来执行代码。
结果将显示在R控制台中。
3. 变量赋值和基本操作：在R中，你可以使用"="或"<-"符号将值分配给变量。
例如，x <- 10会将值10分配给变量x。
你可以使用实数、整数、字符等数据类型。
4. 向量和矩阵：R中的向量是一系列具有相同数据类型的元素。
你可以使用c()函数创建向量，例如：my_vector <- c(1, 2, 3)。
矩阵是一个二维数据结构，你可以使用matrix()函数创建矩阵。
5. 数据框(Data Frame)：数据框是R中最常用的数据结构之一，类似于Excel表格。
你可以使用data.frame()函数创建数据框。
可以使用read.csv()或read.table()函数从外部文件加载数据框。
6. 数据处理和转换：R提供了许多内置函数用于数据处理和转换，例如：subset()、merge()、aggregate()等。
这些函数可以对数据进行过滤、合并、汇总等操作。
7. 统计分析和建模：R拥有强大的统计分析和建模功能，你可以使用内置函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等。
例如，mean()用于计算均值、t.test()用于执行t检验。
r语言入门100道题
r语言入门100道题以下是100个R语言入门的问题，供您参考：1. 如何在R中创建一个向量？2. 如何在R中创建一个矩阵？3. 如何在R中创建一个数据框？4. 如何在R中创建一个列表？5. 如何在R中创建一个因子？6. 如何在R中创建一个日期对象？7. 如何在R中读取一个CSV文件？8. 如何在R中写入一个CSV文件？9. 如何在R中读取一个Excel文件？10. 如何在R中写入一个Excel文件？11. 如何在R中读取一个文本文件？12. 如何在R中写入一个文本文件？13. 如何在R中计算一个向量的平均值？14. 如何在R中计算一个向量的标准差？15. 如何在R中计算一个向量的中位数？16. 如何在R中计算一个向量的最大值？17. 如何在R中计算一个向量的最小值？18. 如何在R中计算一个向量的总和？19. 如何在R中计算一个向量的排序列表？20. 如何在R中计算一个矩阵的行数和列数？21. 如何在R中计算一个矩阵的转置矩阵？22. 如何在R中计算一个矩阵的行列式？23. 如何在R中计算一个矩阵的逆矩阵？24. 如何在R中计算一个矩阵的特征值和特征向量？25. 如何在R中计算一个矩阵的行和列的总和？26. 如何在R中计算一个数据框的行数和列数？27. 如何在R中计算一个数据框的列的平均值？28. 如何在R中计算一个数据框的列的标准差？29. 如何在R中计算一个数据框的列的中位数？30. 如何在R中计算一个数据框的列的最大值？31. 如何在R中计算一个数据框的列的最小值？32. 如何在R中计算一个数据框的列的总和？33. 如何在R中从一个向量中选择指定的元素？34. 如何在R中从一个向量中删除指定的元素？35. 如何在R中从一个向量中查找指定的元素？36. 如何在R中从一个向量中替换指定的元素？37. 如何在R中从一个向量中添加元素？38. 如何在R中从一个向量中提取唯一的元素？39. 如何在R中从一个矩阵中选择指定的行和列？40. 如何在R中从一个矩阵中删除指定的行和列？41. 如何在R中从一个矩阵中查找指定的行和列？42. 如何在R中从一个矩阵中替换指定的行和列？43. 如何在R中从一个矩阵中添加行和列？44. 如何在R中从一个数据框中选择指定的行和列？45. 如何在R中从一个数据框中删除指定的行和列？46. 如何在R中从一个数据框中查找指定的行和列？47. 如何在R中从一个数据框中替换指定的行和列？48. 如何在R中从一个数据框中添加行和列？49. 如何在R中对一个向量进行排序？50. 如何在R中对一个矩阵的行和列进行排序？51. 如何在R中对一个数据框的列进行排序？52. 如何在R中对一个数据框的多个列进行排序？53. 如何在R中对一个向量进行分组求和？54. 如何在R中对一个数据框的列进行分组求和？55. 如何在R中对一个向量进行分组统计？56. 如何在R中对一个数据框的列进行分组统计？57. 如何在R中对一个向量进行条件筛选？58. 如何在R中对一个数据框的列进行条件筛选？59. 如何在R中对一个向量进行条件替换？60. 如何在R中对一个数据框的列进行条件替换？61. 如何在R中对一个数据框的列进行合并去重？62. 如何在R中对一个数据框的列进行合并求和？63. 如何在R中对一个数据框的列进行合并求平均值？64. 如何在R中计算一个向量的累计和？65. 如何在R中计算一个向量的累计乘积？66. 如何在R中计算一个向量的累计均值？67. 如何在R中计算一个矩阵的累计和？68. 如何在R中计算一个矩阵的累计乘积？69. 如何在R中计算一个矩阵的累计均值？70. 如何在R中计算一个数据框的累计和？71. 如何在R中计算一个数据框的累计乘积？72. 如何在R中计算一个数据框的累计均值？73. 如何在R中计算两个向量的点积？74. 如何在R中计算两个向量的叉积？75. 如何在R中计算两个向量的欧几里得距离？76. 如何在R中计算两个矩阵的乘积？77. 如何在R中计算两个矩阵的点积？78. 如何在R中计算两个矩阵的叉积？79. 如何在R中将一个向量转换为矩阵？80. 如何在R中将一个向量转换为数据框？81. 如何在R中将一个向量转换为列表？82. 如何在R中将一个向量转换为因子？83. 如何在R中将一个矩阵转换为向量？84. 如何在R中将一个矩阵转换为数据框？85. 如何在R中将一个矩阵转换为列表？86. 如何在R中将一个矩阵转换为因子？87. 如何在R中将一个数据框转换为向量？88. 如何在R中将一个数据框转换为矩阵？89. 如何在R中将一个数据框转换为列表？90. 如何在R中将一个数据框转换为因子？91. 如何在R中将一个列表转换为向量？92. 如何在R中将一个列表转换为矩阵？93. 如何在R中将一个列表转换为数据框？94. 如何在R中将一个列表转换为因子？95. 如何在R中将一个因子转换为向量？96. 如何在R中将一个因子转换为矩阵？97. 如何在R中将一个因子转换为数据框？98. 如何在R中将一个因子转换为列表？99. 如何在R中将一个日期对象转换为字符对象？100. 如何在R中将一个字符对象转换为日期对象？这些问题涵盖了R语言中一些基本操作的方方面面，希望对您入门R语言有所帮助。
r语言的基础语法及常用命令
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种非常强大的统计分析工具，它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速上手使用R语言进行数据处理和分析。
一、基础语法1. 变量赋值在R语言中，可以使用"="或"<-"符号进行变量赋值。
例如：```Rx = 10y <- 20```2. 数据类型R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
可以使用typeof()函数来查看变量的数据类型。
例如：```Rx = 10typeof(x) # 输出 "double"y = "Hello"typeof(y) # 输出 "character"z = TRUEtypeof(z) # 输出 "logical"```3. 数据结构R语言中常用的数据结构有向量、矩阵、数组、列表和数据框等。
- 向量：向量是R语言中最基本的数据结构，可以存储相同类型的元素。
例如：```Rx = c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建一个数值型向量y = c("apple", "banana", "orange") # 创建一个字符型向量z = c(TRUE, FALSE, TRUE) # 创建一个逻辑型向量```- 矩阵：矩阵是二维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用matrix()函数创建矩阵。
例如：```Rx = matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3) # 创建一个2行3列的矩阵```- 数组：数组是多维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用array()函数创建数组。
- 列表：列表是一种可以存储不同类型元素的数据结构。
可以使用list()函数创建列表。
R语言入门(经典)
第1页，共105页。
报告内容
一 R简介 二 函数与对象 三 编写脚本 四 R绘图 五 编写函数 六 数据保存
第2页，共105页。
一R简介
第3页，共105页。
R语言的由来
R语言是从S语言演变而来的。 S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室，由Rick Becker, John
Chambers, Allan Wilks开发。 基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、建立模
package 'vegan' was built under R version 2.9.1
第19页，共105页。
练习二 安装并导入程序包
安装程序包
程序包>从本地zip文件安装程序包 调用程序包 library(vegan) library(ape)
第20页，共105页。
查看帮助文件 如何知道ape程序包内部都有哪些函数？ 最常用的方法： 1 菜单 帮助>Html帮助 2 查看pdf帮助文档（从程序包下载页面下载）
t.test()
lm(y ~ x) wilcox.test() kruskal.test()
统计检验
lm(y ~ f+x) lm(y ~ x1+x2+x3)
bartlett.test
binom.test
fisher.test chisq.test
glm(y ~ x1+x2+x3, binomial)
第11页，共105页。
常用R程序包
base-
R 基础功能包
stats-
R统计学包
nlme-
线性及非线性混合效应模型
Graphics- 绘图
R语言基础入门
R语⾔基础⼊门1 数据导⼊对初学者来讲，⾯对⼀⽚空⽩的命令⾏窗⼝，第⼀道真正的难关也许就是数据的导⼊。
数据导⼊有很多途径，例如从⽹页抓取、公共数据源获得、⽂本⽂件导⼊。
为了快速⼊门，建议初学者采取R语⾔协同Excel电⼦表格的⽅法。
也就是先⽤较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。
例如我们先从这个地址下载iris.csv演⽰数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。
在R语⾔中输⼊如下命令：data=read.table('clipboard',T)这的⾥read.table是R读取外部数据的常⽤命令，T表⽰第⼀⾏是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。
另⼀种更⽅便的导⼊⽅法是利⽤Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是⼀样的。
2 Dataframe操作在数据导⼊R语⾔后，会以数据框(dataframe)的形式储存。
dataframe是⼀种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每⼀⾏都代表⼀个样本点，⽽每⼀列则代表了样本的不同属性或特征。
初学者需要掌握的基本操作⽅法就是dataframe的编辑、抽取和运算。
尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进⾏编辑，下⾯的命令可以让你有机会修改数据并存⼊到新的变量newdata中：newdata=edit(data)另⼀种情况就是我们可能只关注数据的⼀部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键⼊下⾯的命令即可：newdata=data[20:30,2]如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下⾯两个命令是等价的：newdata=data[,2]newdata=data$Sepal.Width第三种情况是需要对数据进⾏⼀些运算，例如需要将所有样本的Sepal.Width变量都放⼤10倍，我们先将原数据进⾏⼀个复制，再⽤$符号来提取运算对象即可：newdata=datanewdata$Sepal.Width=newdata$Sepal.Width*103 描述统计描述统计是⼀种从⼤量数据中压缩提取信息的⼯具，最常⽤的就是summary命令，运⾏summary(data)得到结果如下：对于数值变量计算了五个分位点和均值，对于分类变量则计算了频数。
R语言入门基础教程
R语言入门基础教程R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言，它提供了丰富的函数库和强大的数据处理能力。
本教程将向您介绍R语言的基础知识，包括变量和数据类型、向量和矩阵、条件控制和循环、函数和图形绘制等内容。
1.变量和数据类型在R语言中，可以用来存储数据的基本单元是变量。
变量可以存储不同类型的数据，如整数、浮点数、字符等。
例如，可以使用以下语句将一个整数赋值给变量x：x<-10可以使用print(函数显示变量的值：print(x)R语言支持多种数据类型，常见的有整数（integer）、浮点数（numeric）、字符（character）、逻辑（logical）等。
2.向量和矩阵向量是一种用于存储一维数据序列的数据结构。
可以使用c(函数创建向量，例：vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)也可以使用冒号运算符创建数值序列：vector <- 1:5矩阵是一种用于存储二维数据的数据结构。
可以使用matrix(函数创建矩阵，例：matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2, ncol=3)可以使用dim(函数获取矩阵的维度：dim(matrix)3.条件控制和循环R语言提供了if-else语句和for循环等条件控制和循环结构。
如下面的例子所示，该代码将根据条件判断输出不同的结果：x<-10if (x > 0)print("x is positive")} elseprint("x is negative")可以使用for循环来遍历集合或执行重复操作。
如下面的例子所示，该代码将打印出1到5的数字：for (i in 1:5)print(i)4.函数和图形绘制R语言中函数是一组用于执行特定任务的代码块，它可以接受输入参数并返回输出结果。
可以使用function(函数定义一个函数。