R导论-中文版

### R导论——数据分析与图形显示的程序设计环境 #### 序言 ##### 对读者的建议 本手册旨在为R语言的学习者提供一个全面而深入的介绍，适用于那些希望掌握如何利用R进行数据分析和图形展示的技术人员。对于初学者而言，建议首先通读第一章以获得对R环境的基本了解，然后按照章节顺序逐步深入学习。 ##### 译者前言 本中文翻译版本是在原英文版的基础上完成的，力求准确传达原作的意思。鉴于R语言及其相关文档的不断发展，本翻译也会随着R语言的新版本而进行更新和完善。 #### 第一章 绪论 ##### 1.1 R环境 R是一种用于统计计算和图形展示的编程语言及其运行环境。它支持多种统计技术，包括线性回归、非线性回归、概率模型、时间序列分析、分类、聚类等。R语言的强大之处在于其开源特性，用户可以根据需要定制和扩展功能。 ##### 1.2 相关软件和文档 - **相关软件**：除了R本身之外，还有一些辅助工具如RStudio这样的集成开发环境(IDE)，能够提高用户的编程效率。 - **文档资源**：R拥有丰富的在线文档资源，包括官方文档、社区论坛、博客文章等，这些都是学习R的重要参考资料。 ##### 1.3 R和统计 R被广泛应用于统计领域，不仅因为它提供了大量的统计方法库，还因为其灵活性使得研究人员能够轻松实现自定义算法。此外，R还支持复杂的数学公式表示，这对于学术论文和研究报告来说非常有用。 ##### 1.4 R和桌面系统 R可以在多种操作系统上运行，包括Windows、macOS以及Linux。这意味着无论用户使用哪种平台，都能够无缝地使用R进行数据分析工作。 ##### 1.5 交互式使用R R可以通过命令行界面或图形界面进行交互式操作。用户可以直接输入命令来执行特定任务，也可以使用脚本来自动化一系列任务。 ##### 1.6 一个引导性的R会话 为了更好地理解R的功能，新手可以从一个简单的会话开始，例如加载数据集、绘制图表、运行基本统计测试等。 ##### 1.7 通过函数和特征寻求帮助 R提供了丰富的内置函数和文档帮助，用户可以通过键入`?function_name`或`help(function_name)`来获取某个函数的详细说明。 ##### 1.8 R命令，大小写敏感等 R语言中的函数名和变量名都是大小写敏感的。因此，在编写代码时需要注意区分大小写。 ##### 1.9 重新调用和修正先前的命令 R允许用户通过上下箭头键重新调用之前的命令，这在调试过程中非常有用。 ##### 1.10 批处理文件和结果重定向 用户可以将R命令写入脚本文件中，然后通过命令行运行该脚本，以实现批量处理。此外，R还支持将输出结果重定向到文件中。 ##### 1.11 永久数据和对象删除 在R环境中，可以通过`rm()`函数来删除不再需要的对象。为了避免意外删除，建议使用`rm(list = ls())`来查看当前环境中的所有对象，并有选择地删除。 #### 第二章 简单的算术操作和向量运算 ##### 2.1 向量和赋值 向量是R中最基本的数据结构之一，可以存储数值、字符或逻辑值。向量可以通过`<-`或`= `符号进行赋值。 ##### 2.2 向量运算 R支持向量之间的算术运算，如加法、减法、乘法和除法。这些运算符会自动应用到向量中的每个元素上。 ##### 2.3 生成正则序列 R提供了诸如`seq()`、`:`等函数来生成连续的数字序列，这对于创建数据集或进行迭代操作非常有用。 ##### 2.4 逻辑向量 逻辑向量可以用来过滤数据集。通过条件表达式可以生成逻辑向量，进而根据这些逻辑值来选择或修改数据集中的元素。 ##### 2.5 缺损值 在数据处理过程中经常会遇到缺失值或不合法值，R使用`NA`来表示这种类型的数据。处理缺失值通常需要先识别后替换或删除。 ##### 2.6 字符向量 字符向量用于存储文本数据。可以使用双引号或单引号来创建字符向量，并且支持各种字符串操作，如连接、分割等。 ##### 2.7 索引向量；选择和修改一个数据集的子集 通过索引可以方便地访问向量中的元素。R支持整数索引、逻辑索引等多种索引方式，这使得选择和修改数据集的子集变得非常灵活。 ##### 2.8 其他类型的对象 除了向量之外，R还支持矩阵、数组、列表、数据框等多种数据结构，每种结构都有其特定的应用场景。 #### 第三章 对象及它们的模式和属性 ##### 3.1 内在属性：模式和长度 每个R对象都具有特定的模式和长度。模式定义了对象的基本类型，如数值型、字符型等；长度则是对象中元素的数量。 ##### 3.2 改变对象长度 可以通过添加新元素或删除现有元素来改变对象的长度。例如，使用`c()`函数可以合并多个向量，从而增加向量的长度。 ##### 3.3 读取和设置属性 除了基本属性外，R对象还可以拥有自定义属性。这些属性可以通过`attributes()`函数来读取或设置。 ##### 3.4 对象的类 类是对对象的进一步分类，它决定了对象的行为。例如，数据框是一种特殊的列表，用于存储表格形式的数据。R中的类机制支持继承和多态性，这为高级编程提供了便利。 #### 第四章 有序因子和无序因子 ##### 4.1 一个特别的例子 因子是R中的一种特殊数据类型，用于表示分类变量。有序因子是指具有特定排序顺序的类别，而无序因子则没有固定的顺序。 ##### 4.2 函数tapply()和不规则数组 `tapply()`函数用于按分组对数据进行汇总。当数据集中的分组变量不是均匀分布时，可以使用此函数来处理不规则数组。 ##### 4.3 有序因子 有序因子可以用来表示等级数据，例如满意度调查的结果（非常不满意、不满意、满意、非常满意）。在数据分析时，有序因子的排序信息可以帮助进行更合理的统计推断。 #### 第五章 数组和矩阵 接下来的章节将详细介绍数组和矩阵的概念、创建方式以及相关的操作函数。数组和矩阵在数据分析中扮演着重要的角色，尤其是处理多维数据时。通过了解这些概念和技术，用户将能够更加高效地进行数据分析和可视化工作。