R语言基本统计分析

R语言基本统计分析

R语言是一种功能强大的统计分析工具，广泛应用于数据科学和统计学领域。本文将介绍R语言的基本统计分析功能，并提供相应的源代码示例。

1. 描述性统计分析

描述性统计分析是数据分析的第一步，用于总结和描述数据集的特征。R语言提供了一系列函数来计算常见的描述性统计指标，如均值、中位数、标准差、最大值和最小值等。

以下是一个示例代码，演示如何使用R语言计算描述性统计指标：

# 创建一个数据向量
data <- c(23, 45, 67, 12, 89, 34, 56, 78, 90)

# 计算均值
mean_value <- mean(data)
cat("均值：", mean_value, "\n")

# 计算中位数
median_value <- median(data)
cat("中位数：", median_value, "\n")

# 计算标准差
sd_value <- sd(data)
cat("标准差：", sd_value, "\n")

# 计算最大值
max_value <- max(data)
cat("最大值：", max_value, "\n")

# 计算最小值
min_value <- min(data)
cat("最小值：", min_value, "\n")

2. 统计图表

统计图表是数据可视化的常用工具，有助于直观地理解数据的分布和关系。R语言提供了丰富的绘图函数，可以创建各种类型的统计图表，包括直方图、散点图、箱线图等。<