R语言应用示例:数据可视化及统计分析

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R语言应用示例:数据可视化及统计分析

介绍
数据分析是当今信息时代中不可或缺的一个环节。R语言作为一种开源而强大的数据分析工具,受到了众多数据科学家和研究人员的青睐。本文将通过示例演示如何使用R语言进行数据可视化和统计分析,展示其灵活性和功能。

数据准备
首先,我们需要准备一些样本数据用于后续的分析和可视化。假设我们有一组身高和体重的数据,其中包括50个人的记录。我们可以用以下代码生成一个数据框(data frame):

# 生成身高和体重数据
height <- c(165, 170, 175, 160, 168, 173, 180, 155, 166, 171, 172, 169, 176, 163, 167, 174, 159, 161, 177, 154, 162, 168, 179, 156, 158, 167, 175, 182, 163, 181, 164, 169, 160, 176, 157, 170, 183, 166, 172, 178, 173, 165, 171, 158, 177, 161, 162, 180, 184, 168)
weight <- c(60, 65, 70, 55, 63, 68, 75, 50, 61, 66, 72, 67, 74, 58, 62, 69, 54, 56, 73, 51, 57, 59, 77, 52, 53, 64, 71, 78, 58, 76, 59, 68, 56, 72, 53, 65, 79, 60, 66, 75, 68, 58, 64, 55, 73, 57, 57, 71, 80, 63)

# 创建数据框
df <- data.fram
R语言数据可视化 文章目录1 R的基本命令1.1 描述性统计分析1.2 R包的安装与加载1.3 数据的创建1.4 数据框1.4.1 数据框合并1.5 数据的读取与保存1.5.1 读取外部数据1.6 随机数的生成1.7 数据抽样2 R的基本绘图函数2.1 plot()函数2.2 图形的参数与控制2.2.1 参数绘图2.2.2 图形控制2.2.3 图形的颜色2.2.4 par函数布局页面3 类别数据可视化3.1 一维表的可视化3.2 二维数据可视化3.3 3d堆积条形图3.4 独立性检验P值图3.5 马赛克图3.6 条件马赛克 阅读详情

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