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R语言经典入门手册

2014-02-17 09:41:35   来源:internet   评论:0 点击:

R是一门用于统计计算和作图的语言,它不单是一门语言,更是数据计算与分析的环境。

关于R的一个比较准确的描述是:R是一门用于统计计算和作图的语言,它不单是一门语言,更是一个数据计算与分析的环境。统计计算领域有三大工具:SAS、SPSS、S,R正是受S语言和Scheme语言影响发展而来。其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全,在R的综合档案网络CRAN中,提供了大量的第三方功能包,其内容涵盖了从统计计算到机器学习,从金融分析到生物信息,从社会网络分析到自然语言处理,从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型,可以说无所不包,无所不容,这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。

从R的普及来看,国外的普及度要明显好于国内,跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理,破解的matlab与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。但在国外高校的统计系,R几乎是一门必修的语言,具有统治性的地位。在工业界,作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作,这里有一个google campus的讲课视频,内容就是用R作为工具来讲述数据挖掘的概念与算法。

随着近年来R使用者的增加,关于R的报道也屡有见于报端,如2009年初美国纽约时报就有一篇很好的报道:Data Analysts Captivated by R’s Power[3]。报道中述说了R的发展历史以及由于数据挖掘需求的增长而日益普及的现状,它虽源于S但其发展却远远地超过了S,已经成为高校毕业学生所选用的第二大工具语言,google与Pfizer的员工也介绍了R在自己公司中的应用。此外,报道中google首席经济学家Hal Varian说:R的最让人惊艳之处在于你可以通过修改它来做所有的事情,而你已经拥有大量可用的工具包,这无疑让你是站在巨人的肩膀上工作。

以下就R的几个主要应用场景以及我在实践中的经验对这个并不算主流的编程语言作一些介绍。

统计计算:R之最强项

R从它出生的第一天就是为了做统计计算的,那时它被定义为一个统计计算与作图的工具,虽然发展到现在它已经被赋予了越来越强大的功能,但现在R的开发人员里,还是以各个高校统计系的老师与学生为主,他们自然最了解自己最需要的是什么。

在统计计算中,我们常常需要根据样本数据作线性回归,得到一定的规律性,R中实现这个功能十分简单,以下是一个一元线性回归的例子:

x <- 1:10

y <- x+rnorm(10, 0, 1)

fit <- lm(y ~ x)

summary(fit)

注明一下,R里的“<-”符号意义为赋值,大多数情况下它可以用“=”号来代替,但某些特殊的场合不可以,本文会遵循“<-”这种官方使用的写法。这个例子的前两行准备了两列数据:自变量x与因变量y,第三行的函数lm即根据提供的样本数据进行线性回归计算,得到的模型结果可以用第四行打印出来。函数lm除了可以做这种简单的一元线性回归,还可以做多元线性回归,同时返回模型的各种统计量。

做统计的往往免不了要做各种各样的图形,R的另一个基本特点就是对图形的强大支持,以下代码展示了一个箱线图的作法,代码来自boxplot函数的manual,该图显示了几列数据的分位数、中值、均值、奇异点等信息及其对比位置。

<资料下载> 《R语言经典入门手册》

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