R语言软件是一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法,而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言,这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多,而且大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到,它还提供了多种统计(线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等)和图形技术,并且具有高度可扩展性,其中S 语言通常是统计方法研究的首选工具,而 R 提供了则参与该活动的开源途径。不仅如此,所有R语言的函数和数据集都是保存在程序包里面的,只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问,一些常用、基本的程序包都已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
另外,R语言软件还是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,其功能包括,数据存储和处理系统、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能等等,并且它还可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。
1、有效的数据处理和保存机制。
2、拥有一整套数组和矩阵的操作运算符。
3、一系列连贯而又完整的数据分析中间工具。
4、图形统计可以对数据直接进行分析和显示,可用于多种图形设备,R语言强大的绘图功能,制图具有印刷的素质,也可加入数学符号。
5、一种相当完善、简洁和高效的程序设计语言。它包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。
6、R语言是彻底面向对象的统计编程语言。
7、R语言和其它编程语言、数据库之间有很好的接口。 最近Oracle数据库开始正式支持R语言。
8、R语言是自由软件,可以放心大胆地使用,但其功能不会输给SPAA,SAS,MATLAB等专业软件。
9、R语言具有丰富的网上资源,各种数据包都可以在R语言官网下载使用,当然,如果R语言已有的数据包无法满足自己的需求,自己也可以写出相关的包来使用。
10、R是一个无与伦比的平台,在其上可使用一种简单而直接的方式编写新的统计方法。它易于扩展,并为快速编程实现新方法提供了一套十分自然的语言。
11、跨平台也是R语言的另一个优势。R的源代码可自由下载使用,GNU通用公共许可证,可在多种平台下运行,包括UNIX,Linux,Windows和MacOS
R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个。例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
安装包
1、通过选择菜单:
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。
2、使用命令
install.packages("package_name","dir")
package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改,来选择安装的文件夹。
3、本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件,则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:
1)linux环境编译运行:tar.gz文件
2)windows 环境编译运行 :。zip文件
3)MacOS环境编译运行:。tgz文件
加载包
包安装后,如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中(默认情况下,R启动后默认加载基本包),加载包命令:
Library(“包名”)
Require(“包名”)
查看包的相关信息
1、查看包帮忙
library(help="package_name")
主要内容包括:例如:包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = "package_name")
主要内容包括:包的内置所有函数,是更为详细的帮助文档
2、查看当前环境哪些包加载
find.package() 或者 .path.package()
3、移除包出内存
detach()
4、把其它包的数据加载到内存中
data(dsname, package="package_name")
5、查看这个包里的包有数据
data( package="package_name")
6、列出所有安装的包
library()
R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R还有以下特点:
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
3、所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base—R的基础模块、mle—极大似然估计模块、ts—时间序列分析模块、mva—多元统计分析模块、survival—生存分析模块等等。
4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG、BMP、PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。
5、如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地。
6、R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册,只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说:R,是S-PLUS的一个“克隆”。
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