R语言

C.1 预备工作 如果你的 UNIX 系统已经安装了 GNU readline 库， 那么 R 配置中允许在 UNIX 下编译 R 代码，调用内置的 命令行编辑器，编辑和重新调用以前用过的命令。 注意：该附录提到的接口不是用于 UNIX 系统的 GNOME接口，而仅仅用于标准的命令行 接口。 如果启动时设置了参数 –no-readline (使用…

下面的会话让你在操作中对 R 环境的一些特性有个简单的了解。你对系统的许多特性开始时可能 有点不熟悉和困惑，但这些迷惑会很快 消失的。 登录，启动你的桌面系统。 $ R 以适当的方式启动 R。R 程序开始，并且有一段引导语。 (在 R 里面，左边的提示符将不会被显示防止 混淆。) help.start() 启动 HTML 形式的在线帮助(使用你的计算机里面 …

所有的 R 函数和数据集是保存在（packages）里面的。只有当一个 包被载入时，它的内容才可以被访问。这样做一是为了高效 (完整的列表会耗去大量的内存并且增加搜索的时间)， 一是为了帮助包的开发者防止命名和其他代码的中的名字冲突。 这里，我们仅仅从用户的角度来 描述这个问题。 可以使用下面的命令查看你当前环境中安装的包 > library() 命令…

图形工具是 R 环境里面一个非常重要和多用途的组成部分。 我们可以用这些图形工具显示 各种各样的统计图并且创建一些 全新的图。 图形工具既可交互式使用，也可以批处理使用。在许多情况下， 交互式使用是最有效的。 打开 R 时，它会启动一个图形设备驱动 （device driver）。该驱动会打开特定的图形窗口（graphics window）以显示 交互式的图…

特定形式的非线性模型可以通过广义线性模型 (glm()) 拟合。但是许多时候，我们必须把非线性拟合的问题 作为一个非线性优化的问题解决。 R的非线性优化程序是 optim() 和 nlm()。 二者分别替换 S-Plus 的 ms() 和 nlminb()。我们通过搜寻 参数值使得缺乏度（lack-of-fit）最低，如 nlm() 就是通过循环调试各种参数…

方差分析和模型比较 模型拟合函数 aov(formula, data=data.frame) 和函数 lm() 非常的相似，在Generic functions for extracting model information 部分列出的泛型函数同样适用。 需要注意的是 aov() 还允许分析 多方差层次的模型，如裂区实验设计， 利用区组内信息进行的平衡不完…

线性模型 对于常规的多重模型（multiple model）拟合，最基本的函数是lm()。 下面是调用它的方式的一种改进版： > fitted.model <- lm(formula, data = data.frame) 例如 > fm2 <- lm(y ~ x1 + x2, data = production) 将会拟合 y 对 …

下面的统计模型的模板是一个基于 独立的方差齐性数据的线性模型 y_i = sum_{j=0}^p beta_j x_{ij} + e_i, i = 1, …, n, 其中 e_i 属于 NID(0, sigma^2)。 用矩阵格式表示，它可以写为 y = X beta + e 其中 y 是响应向量，X 是模型 矩阵（model matrix）或者设计矩阵…

正如前面内容所暗示的一样，R 语言允许用户 创建自己的函数（function）对象。R 有一些 内部函数并且可以用在 其他的表达式中。通过这个过程，R 在程序的功能性， 便利性和优美性上得到了扩展。学写这些有用的函数 是一个人轻松地创造性地使用 R 的 最主要的方式。 需要强调的是，大多是函数都作为 R 系统的一部分提供，如mean(), var(), po…

不用太紧张。掌握一点点编程技巧，你就能利用数据做更多的事情，远远超过那些开箱即用的软件。编程技巧能赋予你更加灵活的能力，而且各种类型的数据都能适应。 大多数设计新颖、令人惊艳的数据图都是通过代码或绘图软件实现的，很有可能两者兼有。有关绘图软件我们稍后也会谈到。 对于新手来说代码可能颇为神秘——我也是这样过来的。但我们可以把它当做一门新语言来看待，因为它确实如…

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。1、聚类常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana基于模型的方法: mclust基于密度的方法: dbscan基于画图的方法: plotcluster,…

对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是python，哪个工具更实用一直被大家争论。Martijn Theuwissen，DataCamp的教育专家详细比较了这两个工具。

本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。

对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福…

R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年…