R语言:探索数据分析和统计建模的利器
R语言是一种流行的、用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的统计和图形库,使得数据科学家和分析师能够高效地处理和分析大规模数据集。本文将介绍R语言的基本语法和一些常用的数据分析技术,并提供相应的源代码示例。
1. R语言的基本语法
R语言的基本语法与其他编程语言有一些不同。下面是一些常用的语法要点:
变量赋值
在R语言中,可以使用赋值操作符"<-“或”="将值赋给变量。例如,下面的代码将数字10赋给变量x:
x <- 10
数据类型
R语言支持多种数据类型,包括数值(numeric)、字符(character)、逻辑(logical)和因子(factor)等。可以使用函数"class()"来查看变量的数据类型。例如:
x <- 10
class(x) # 输出:"numeric"
向量和矩阵
R语言中的向量是一维的数据结构,可以包含相同类型的多个元素。矩阵是二维的数据结构,由行和列组成。可以使用函数"c()"创建向量,使用函数"matrix()"创建矩阵。例如:
# 创建向量
vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 创
本文深入探讨R语言在数据分析和统计建模中的应用,涵盖基本语法如变量赋值、数据类型,以及向量、矩阵、数据框的使用。同时,文章介绍了描述性统计、数据可视化和假设检验的关键技术,通过实例展示R语言的强大功能。
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