SAS:速度快,具备丰富的统计分析模块,但扩展性有限且价格昂贵。 SPSS:拥有复杂的用户图形界面,易于学习但编程难度较大。 Splus:基于S语言运行,界面复杂,与R语言完全兼容,成本高昂。
R与其他统计软件比较初学者视角下的R语言与主流统计软件对比
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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
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在数据驱动的时代,统计软件已经成为分析和解读信息的利器。而R语言,作为一门开源的统计编程语言,以其强大的功能和灵活的操作,在众多统计软件中脱颖而出,成为数据科学家的首选工具。
R语言不仅提供了丰富的统计分析函数库,涵盖了从基础统计到高级建模的各种方法,还支持用户自定义函数和扩展包,极大地扩展了其应用范围。此外,R语言拥有强大的数据可视化能力,能够将数据转化为直观的图表,帮助用户更好地理解数据背后的规律。
对于初学者来说,R语言入门可能会有一定的门槛,但其活跃的社区和丰富的学习资源可以帮助学习者快速掌握这门强大的工具。
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R统计软件教程知识点概述####一、R统计软件简介- R软件起源与发展:R软件是由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立的一种开源统计分析软件,提供灵活且强大的数据分析工具。R可以看作是S语言的一种方言,而S语言最初由AT&T贝尔实验室开发,并后来集成到S-PLUS商业软件中。 - R与S的关系:尽管R与S-PLUS有很多相似之处,但在设计理念和发展方向上存在显著差异。例如,R更注重社区驱动的开发模式和开源精神。 ####二、R的基本原理与概念- 基础概念:在学习R之前,理解一些基本概念是必要的,如对象、数据结构等。 - 对象操作:包括对象的创建、命名、属性访问和修改等
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S-Plus与R是两种强大的数据分析工具,它们拥有丰富的数据类型如向量、数组、列表和对象,特别适用于实现新的统计算法。 S语言最初由AT&T贝尔实验室开发,用于数据探索、统计分析和作图。 它们的交互式运行方式和强大的图形功能使得数据探索变得更加方便。 目前,S语言的主要实现版本是S-Plus,由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。 R语言则是基于S语言开发的开源实现,广泛应用于数据科学和统计分析领域。
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《R语言实战》是一本帮助小白入门的经典教程,通过此书,读者可以快速掌握R语言的数据分析和图表绘制技巧。以下是我的读书笔记,涵盖了书中的重要概念、方法以及实际应用的代码示例。
第一章:R语言简介
R语言的历史与背景
常用的数据类型和结构(如向量、矩阵、数据框等)
第二章:数据处理
学习如何使用dplyr和tidyr等包进行数据清洗
示例代码和常见错误排查方法
第三章:数据可视化
介绍ggplot2包,帮助初学者掌握数据可视化的基本方法
各种图表的绘制(散点图、直方图等)
第四章:建模
讲解线性回归、逻辑回归等常见模型
包含代码示例和模型评估方法
实战小结
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