R语言初步统计绘图与编程

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

如果你在学习 R 语言，并且对统计绘图和编程感兴趣，这个资源挺适合你的。是练习 8，通过实际操作，能帮你掌握如何在 R 中绘制图形并进行回归。比如你可以通过代码，如plot(impurity~rate)，画出散点图并加上回归线。这个练习不仅能让你深入了解 R 的绘图功能，还能你更好地理解数据的流程和回归的实际应用。如果你对回归、统计建模或者数据可视化有兴趣，这个教程应该能给你不少启发。你可以参考一些其他相关资源，像是R 语言绘图教程详解或者应用回归与 R 语言统计建模的实用指南，进一步加深理解。

R语言凭借其丰富的资源和强大的功能，成为数据分析领域的热门选择。 资源丰富: 涵盖各行各业数据分析方法，满足多样化需求。扩展性强: 轻松编写函数和程序包，实现个性化分析。跨平台: 可在不同操作系统运行，方便灵活。数据分析: 胜任复杂数据分析任务，提供可靠结果。精美图形: 绘制高质量图形，直观展示数据。帮助系统: 每个函数提供详细帮助文档和示例，易于学习和使用。开源: 软件和程序包源代码公开，透明且可定制。

绘制0到2之间的50个随机数，分别命名为x和y。

对象的类(class)在 R 语言里其实还挺有意思的，尤其是刚接触统计编程的时候。向量就是最基本的容器，像c(1, 2, 3)，你可以把它理解成一串排好队的数。因子(factor)就更像分类标签，用c("a", "b", "c")搞定，但背后其实是有等级和水平的。矩阵(matrix)嘛，就是二维表格，多数学运算都会用到，是你玩多元的时候。

准备数据表，图中包含15个数据表，每个数据表包含day和type两列。

R 语言的开源特性和灵活性，确实挺吸引人的，是做数据可视化和统计建模的时候，用起来就一个字：爽。你要是平时也和我一样，得跑点回归、画点图，那这篇《R 与其他统计软件比较》还蛮值得一看。讲得直接，谁快、谁贵、谁难用，基本都点到了。 SAS 的模块挺全，跑起来快，就是扩展性差点意思，而且买起来真不便宜；SPSS嘛，新手友好，图形界面清爽，就是你真要写点逻辑复杂的东西，容易卡壳；Splus支持 S 语言，跟 R 基本兼容，挺高级的，但也挺贵。这么一比，R 真的是香啊，社区活跃，扩展包丰富，而且最重要——免费！ 要是你正纠结学哪个，不妨看看这几篇文章：探索数据科学：统计软件与 R 语言这篇挺适合新手理

在R语言中，数据类型转换是非常基础和重要的操作。使用as.numeric()将数据转换为数值型，使用as.logical()将数据转换为逻辑型，使用as.character()将数据转换为字符串，使用as.matrix()将数据转换为矩阵，使用as.data.frame()将数据转换为数据框，以及使用as.factor()将数据转换为因子。这些函数在统计分析和绘图编程中起着至关重要的作用。

R语言是GNU系统中一款开源、免费的统计计算和绘图软件，广泛应用于统计分析和数据可视化领域。它提供了丰富的语言和操作环境，支持各种复杂的数据分析任务。